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[37권 1호] 이종현, 조규락 (2021). 머신러닝을 활용한 중학교 수학 기초학력 미달 비율 예측모형 탐구
작성자 관리자 등록일 2021-03-31 09:48:28 조회수 338
 교육당국의 노력에도 불구하고 기초학력 미달 학생의 비율이 지속적으로 증가추세에 있 다. 기초학력 미달은 학습결손이 초등학교, 중학교, 고등학교로 이어지며 누적되기 때문에 시급히 해결해야 할 교육문제가 되었다. 이에 본 연구는 기초학력 미달에 영향을 미치는 요인을 밝히기 위해 중학교 수학 기초학력 미달 비율을 예측하는 모형을 개발하고, 이 예 측모형의 성능 분석과 최적화를 수행하였다. 수집된 자료는 ‘에듀데이터 서비스 시스템’에 서 운영하는 209년부터 2017년까지의 다년간 학교정보 공시자료이며, 이를 1개의 머신 러닝 알고리즘을 이용한 예측모형 개발에 투입하고, 개발한 각 모형에 대해 예측유효성을 평가하였다. 연구 결과, 먼저 기초학력 미달 비율을 판단하는 기준으로 중위값 4.7619를 얻었다. 둘째, 머신러닝의 정보획득 지수를 통해서 파악한 중학교 수학 기초학력 미달 비 율에 영향을 미치는 요인에는 ‘학생당 방과후학교 지원비’, ‘학생당 학교예산’, ‘남여 학생 비율’, ‘방과후학교 프로그램 참여학생수 비율’ 등의 순으로 나타났다. 셋째, 본 연구가 활 용한 1개의 머신러닝 알고리즘 중에서 random forest를 통해 개발한 예측모형이 가장 높 은 예측유효성을 보여 최적의 알고리즘으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 random forest 머신러닝 알고리즘을 통해 개발한 예측모형이 중학교 수학 기초학력 미달 비율에 영향을 미치는 변인 파악에 유용함을 확인할 수 있었다. 하지만 예측모형의 변인들은 인 과관계를 나타내지 않으므로 유의해서 해석해야 한다.

주요어 : 기초학력 미달, 예측모형, 알고리즘, 머신러닝, 랜덤 포레스트(random forest), 에듀데 이터 서비스
첨부파일1 04.이종현,_조규락.pdf  (623.6Kbyte) Down : 11
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