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교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990년대 초반부터 급격히 감소하기 시작했으며, 2005년경부터는 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016년 출생아 수는 40만 6천여 명에서 2017년은 35만 7천여 명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018년 사교육비 총액은 19조 5천억 수준으로 2017년 18조 7천억보다 8천억 원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 2018년 학생 1인당 30만원에 육박하는 사교육비 지출 등의 사교육 시장 현황은 뜨거우며 앞으로도 이 추세가 지속될 것으로 예측 되고 있다. 그 이유는 공교육에 대한 낮은 만족도, 가구당 소득 수준의 상승, 청년실업률의 장기화로 인한 학력의 상향 평준화, 정부 교육정책의 지속적 변화와 자녀교육에 대한 한국의 정서와 학원 이외에도 인터넷 학원, 개인과외, ...

교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990년대 초반부터 급격히 감소하기 시작했으며, 2005년경부터는 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016년 출생아 수는 40만 6천여 명에서 2017년은 35만 7천여 명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018년 사교육비 총액은 19조 5천억 수준으로 2017년 18조 7천억보다 8천억 원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 2018년 학생 1인당 30만원에 육박하는 사교육비 지출 등의 사교육 시장 현황은 뜨거우며 앞으로도 이 추세가 지속될 것으로 예측 되고 있다. 그 이유는 공교육에 대한 낮은 만족도, 가구당 소득 수준의 상승, 청년실업률의 장기화로 인한 학력의 상향 평준화, 정부 교육정책의 지속적 변화와 자녀교육에 대한 한국의 정서와 학원 이외에도 인터넷 학원, 개인과외, 방과후학교, 학원형 학습지 등과 같은 여러 유형의 교육 서비스가 생겨나 교육에 대한 수요가 지속적으로 증가 할 것이기 때문이다.
이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유는 여러 가지가 있겠으나 저자는 몇 가지 관점에서 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다.
본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 영어 학원에서의 성적, 출결 사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들 정제하여 연속형 데이터 타입으로 변환하고 변환된 데이터를 3가지의 딥러닝 알고리즘을 통한 예측 모델 구축 통해 퇴원 학원 학생을 사전 예측하고 그 평가된 예측 모델의 각 알고리즘 별 성능을 평가 하여 비교 분석 하기 위한 논문 임을 밝힌다.

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