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학습분석 기반 대학 신입생 대상 학습부진 위험학생 조기예측 모델 개발 및 군집별 특성 분석

저자
신종호, 최재원
학술지명
교육공학연구
출판/발행연도
2019
주제
요약

본 연구는 학습분석을 기반으로 대학 신입생 4,662명의 데이터를 분석하여 학습부진 위험 학생을 예측하는 모형을 개발하고, 예측 정확도를 평가했습니다. XGBoost 모델은 재현도 62.3%, 정밀도 29.56%, AUC 0.733으로 의미 있는 예측 성능을 보였으며, 노력조절, 학생부 등급, 수능 점수 등이 주요 예측 변수로 나타났습니다. 또한, K-means 군집 분석을 통해 학습부진 학생들을 6개 그룹으로 분류하고, 학교 만족도 및 자기조절학습 관련 변수가 군집을 구분하는 주요 요인임을 확인했습니다.

학술지 영향력
[교육공학연구]
KCI
3.60
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