학생의 전방위적 활동에 대한 정보를 수집, 관리하는 것은 학교생활 적응과 만족감을 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 학사경고나 중도탈락에 대한 예방적 학생지원의 근거가 된다. 따라서 학생을 지도함에 있어 학생의 여러 정보들이 통합되어 신속, 정확하게 교수자에게 제공되는 것이 필요하다. 본 연구에서는 학생 정보가 여러 시스템에 흩어져 있는 조직의 특수한 환경에서, 교수자에게 학생정보를 통합하여 신속히 제공할 뿐만 아니라 비용과 노력을 절감할 수 있는 시스템 모델을 제안하였다. 그리고 제안된 시스템 모델의 효능을 간단한 웹 페이지를 개발하여 테스트하였다. 그 결과 제안된 모델은 학생지도에 필요한 정보를 통합적, 다면적, 즉시적으로 제공함과 동시에 개선된 UI를 통하여 이용자 만족도가 향상되었음을 확인하였다.
본 연구는 학교 밖 청소년의 자살 시도 예측 변수를 조사하기 위해 학업중단청소년 패널조사 1차년도 조사자료를 사용한 2차 데이터 분석 연구이다. 자료 분석은 SPSS 26.0 통계 프로그램을 사용하여 수행되었다. 연구에 포함된 776명의 참가자 중 62명(8%)에서 학업중단 이후 자살 시도가 보고되었다. 로지스틱 회귀분석결과, 학업중단 이전의 자살시도 경험(OR=10.66), 폭력피해 경험(OR=6.97), 음주(OR=3.73), 우울(OR=2.62), 부모애착(OR=0.47), 또래와의 관계(OR=0.63)가 학업 중단 이후 자살 시도의 유의한 예측인자였다. 따라서 학교 밖 청소년의 자살 시도를 예방하기 위해서는 학업 중단 전의 자살 시도 경험을 확인해야 한다. 또한 심리적 상황, 대인관계, 폭력경험 등을 고려한 융합적 자살예방 프로그램의 수립이 필요하다.
This study was to examined the relationship between goal setting, self improvement, social support of parents, friendship, school adaptation, drop out. In our research model, goal setting, self improvement, social support of parents, and friendship is exogenous variable and school adaption and drop out is endogenous variable. A total of 323 undergraduate student(254 female, 69 male) complete the questionnaires. Structural equation modelling showed that, as hypothesized, establishment of goals, social support of parent and friendship have effect on school adaptation, and friendship also have direct effect on drop out. School adaptation mediate path from goal setting, social support of parents, and friendship. This study provides empirical evidence for a model that show how to control the drop out of students.
최근 학생 수 감소로 인한 대학 간 경쟁이 심화되면서 성과부진학생을 조기에 예측하고, 중도이탈을 예방하기 위해 다양한 노력을 기울이는 것은 대학의 필수 업무로 인식되고 있다. 이를 위해서는 학생의 성과를 정밀하게 예측하는 우수한 성능의 모델이 필수적이다. 본 논문은 성과부진학생을 식별하기 위한 분류 예측 모델에서 이상 데이터를 제거하거나 증폭을 통해 예측 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 기존 이상데이터 처리방법은 주로 데이터를 삭제하거나 무시하는데 집중되었지만 이 논문에서는 잡음과 변화지표를 구분하는 기준을 제시하고, 데이터를 삭제하거나 증폭함으로써 예측 모델의 성능을 높이는데 기여한다. 제안 방법의 검증을 위해 공개된 학습 성과 데이터를 활용한 실험에서 기존 방법에 비해 제안방법이 분류 성능을 향상시킬 수 있는 다수의 사례를 발견할 수 있었다.
Purpose: Adolescents are vulnerable to depression; however, many health policies for adolescents tend to target students in schools. This study aims to identify factors related to depression according to gender among adolescents who have ceased attending school either temporarily or permanently. Methods: The data were generated from the 5th Dropout Youth Panel Survey (2017), and this study included 318 students in the survey that had dropped out of school. The data were analyzed using hierarchical multiple linear regression to identify related factors in depression among the participants. The analyses were performed by SPSS 25.0 program. Results: The depression scores of the students who had ceased attending school were: 20.28±5.47 for boys; 21.23±5.88 for girls. Their depression scores are significantly associated with self-esteem (p<.001 for boys; p=.001 for girls) and social stigma (p=.002 for boys; p=.002 for girls). Among those, peer attachment (p=.050), community integration (p=.004), and community disorder (p<.001) were significantly associated with depression only in boys. Conclusion: The findings of this study suggest that strategies for managing depression in adolescents who have dropped out of school should address the differences in contributing factors according to gender. This study also suggests a basis for approaching such a strategy.
학업을 중단하는 학생들의 비율이 해마다 증가하고 있어 대학은 학업중단을 막기 위하여 위험요소를 파악하고 이를 사전에 제거하기 위해 노력하고 있다. 그러나 특정 위험요소의 단변수 분석을 통해 위기학생을 관리하고 있어 예측이 부정확한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학업중단 위험요소를 파악하고 학업중단 예측을 위해 머신러닝 방법을 통해 다변수 분석을 실시한다. 또한 다양한 예측방법별로 성능평가를 수행하여 최적화 방법을 도출하고 학업중단을 발생시키는 위험요소간의 연관성과 기여도를 평가한다.
The dropout of university freshmen is a very important issue in the financial problems of universities. Moreover, the dropout rate is one of the important indicators among the external evaluation items of universities. Therefore, universities need to predict dropout students in advance and apply various dropout prevention programs targeting them. This paper proposes a method to predict such dropout students in advance. This paper is about a method for predicting dropout students. It proposes a method to select dropouts by applying logistic regression using a shift sigmoid classification function using only quantitative data from the first semester of the first year, which most universities have. It is based on logistic regression and can select the number of prediction subjects and prediction accuracy by using the shift sigmoid function as an classification function. As a result of the experiment, when the proposed algorithm was applied, the number of predicted dropout subjects varied from 100% to 20% compared to the actual number of dropout subjects, and it was found to have a prediction accuracy of 75% to 98%.
학령인구의 급격한 감소는 대학마다 정원을 확보하는 것과 함께 입학한 학생들의 중도탈락을 막아야 하는 과제를 동시에 요구하고 있다. 현실적으로 모든 대학에서는 중도탈락자가 발생하고 있으며, 특히 4년제 대학에 비해 전문대학이 더 높은 중도탈락률을 보이고 있다. 중도탈락과 관련된 기존 연구들은 그 원인을 분석하는 내용들이 많았던 반면, 중도탈락을 줄이려는 프로그램의 개발과 관련된 연구는 부족한 면이 있다. I-대학에서는 학업준비가 부족하고 소외된 부류의 학생들에게 초점을 맞춰 프로그램을 개발하였다. 또한, 개발된 프로그램을 운영한 결과 소외 학생들의 학업성적이 향상되었다. 하지만, 지속가능한 프로그램이 되기 위해서는 학교에서 진행하는 다른 목적의 프로그램과도 연계성이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 학교 밖 청소년을 대상으로 문제행동에 미치는 융복합적 요인을 성별차이를 중심으로 분석하였으며, 부산여성가족개발원에서 실시된 학교 밖 청소년 연구자료를 이용한 이차자료 분석 연구이다. 연구대상자는 총 499명의 학교 밖 청소년이며, 남자는 337명, 여자는 162명이었다. 본 연구에서 조사한 문제행동은 가출, 학업중단, 성매매, 폭력, 인터넷게임중독, 절도, 약물중독 및 흡연이었다. 수집된 자료는 로지스틱 회귀분석으로 분석하였다. 본 연구의 문제행동 중 인터넷게임중독과 절도는 남자 학교 밖 청소년이 여자 학교 밖 청소년보다 높았다. 인터넷게임중독은 남자 학교 밖 청소년이 여자학교 밖 청소년보다 1.90배 높았다(p=.008, 95% CI=1.18-3.06). 절도는 남자 학교 밖 청소년이 여자 학교 밖 청소년보다 1.92배 높았다(p=.006, 95% CI=1.21-3.03). 앞으로 학교 밖 청소년의 문제행동을 예방하고 이에 대한 사회적 대책을 마련할 때, 문제행동의 양상과 성별에 따라 차별화된 접근이 필요하다.
This study sought to investigate the effect of academic satisfaction on the dropout intention of cosmetology undergraduates. Analyzing the effect of academic satisfaction on career dropouts showed that the sub-factors of academic satisfaction-evaluation satisfaction, class satisfaction had a statistically significant part effect. Analyzing the effect of academic satisfaction on psychological factors for dropping out showed that the sub-factors of academic satisfaction have a statistically significant effect. Furthermore, regarding the effect of academic satisfaction on environmental factors, the sub-factors of academic satisfaction have a statistically significant effect on wealth. High satisfaction was shown to have no statistically significant effect on dropout intention. The results of the study showed that the higher the degree of satisfaction with the evaluation and the degree of satisfaction with the course of beauty majors, the more negative (-) the impact on dropout. For cosmetology majors, academic satisfaction is a subjective emotion felt through study at university and major. Students with high academic satisfaction are more likely to love their school and their work, and positively influence their intention to stay in school and reduce student dropout rates. Intention to drop out indicates the intention to lose interest and purpose in cosmetology college students. This is directly linked to the dropout rate of school students and requires steady research. Through this research, we hope that active discussions will be held on academic satisfaction and intention to drop out of university students specializing in cosmetology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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