[논문]대학 신입생 중도탈락 예측 요인 분석: S대학 사례를 중심으로

이은정; 이정훈

doi:10.5392/jkca.2021.21.04.317

대학 신입생 중도탈락 예측 요인 분석: S대학 사례를 중심으로
A Exploratory Study on the Determinants Predicting Student Depature of Freshmen: Focusing on the Case of S University 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.4, 2021년, pp.317 - 330

이은정 (한림대학교 역량교육평가원) , 이정훈 (서영대학교 유아교육과)

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 대학 신입생의 중도탈락을 예측하는 주요 요인을 도출하여, 대학 차원에서 중도탈락을 예방하기 위한 정책 수립의 근거를 제시하는데 있다. 이를 위해 서울에 위치한 S대학교의 2018학번 신입생들을 대상으로 입학 이후 2년 동안 관찰한 데이터를 활용하여 랜덤포레스트 중도탈락 예측 모형을 구축하였다. 예측모형에는 대학생활적응 요인 6개 변수, 교육만족요인 12개 변수, 총 18개 변수를 투입하였다. 분석결과, 정서안정성, 경제적 여건, 전공진로에 대한 확신, 대학 선택 만족도, 교육방법(교육 내용의 체계성), 교육방법(전공 교육 내용의 효과성)이 중도탈락을 예측하는 중요도 상위 6개 변수인 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로 대학 신입생이 대학생활에 적응하고 안정적으로 학업을 지속할 수 있도록 지원하는 제도 설계의 방향과 필요성에 대해 제언하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to derive the main factors for predicting student departure of university freshmen and provide the basis for establishing policies to prevent student departure at the institutional level. For this purpose, a random forest model is developed with the data observed for 2 years at a four-year private university in Seoul. In the prediction model, 6 variables of school adjustment factors and 12 variables of institution satisfaction factors are applied. The top 6 variables presenting the highest MDA turn out to be emotional stability, financial conditions, assurance in the choice of major, satisfaction with the choice of university, educational method(systematic teaching method), educational method(effectiveness of major education). Based on the results of this study, it is suggested the necessity of institutional design supporting freshmen to adapt to university life and stably continue their studies.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 중도탈락 위험률이 상대적으로 높은 시기인 대학생활 초기에 집중하고자 한다. 또한, 실제 대학에서 학업을 중단한 학생들을 포함하고 있는 데이터를 활용하여 분석을 진행하여, 중도탈락을 예방하기 위한 좀 더 실질적인 가이드를 제공하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 중도탈락 위험률이 상대적으로 높은 시기인 대학생활 초기에 집중하고자 한다. 또한, 실제 대학에서 학업을 중단한 학생들을 포함하고 있는 데이터를 활용하여 분석을 진행하여, 중도탈락을 예방하기 위한 좀 더 실질적인 가이드를 제공하고자 한다. 본 연구는 서울에 위치한 S 대학에 2018학년도에 입학한 신입생을 대상으로 대학생활 초반기인 입학 이후 2년 동안의 실제로 학업을 중단한 학생들의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였다.

제안 방법

본 연구는 랜덤 포레스트 예측 모형이라는 새로운 연구 방법을 적용하여 대학 신입생의 중도탈락에 영향을 미치는 대학 적응 요인 및 교육 만족 요인의 예측 중요도를 통합적으로 살펴보았다. 더 나아가 예측요인과 중도탈락과의 세부적인 관계성을 시각화하여 기존의 제한된 변수의 범위 내에서 중도탈락 선행요인의 영향력을 규명한 연구들과 차별화되는 좀 더 풍부한 시사점을 제공하고자 하였다.
본 연구에서의 종속변수는 중도탈락 여부로, 2018년 3월부터 2020년 2월까지 소속대학에서의 학적을 유지하는 경우를 0으로, 학업 중단으로 인해 학적에서 제외된 경우를 1로 설정하였다. 본 연구에서는 소속된 대학에서 확정적으로 학업을 중단한 학생들로 하여금 중도 탈락을 결정짓게 한 요인들을 탐색하고자 하는 것을 목적으로 하고 있기에, 중도탈락을 소속되었던 대학의 학적에서 제외되는 것으로 정의하였다.
본 연구는 서울에 위치한 S 대학에 2018학년도에 입학한 신입생을 대상으로 대학생활 초반기인 입학 이후 2년 동안의 실제로 학업을 중단한 학생들의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였다. 분석기법으로는 최신 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트를 활용하여 대학 신입생이 대학 생활에 적응하는 과정에서 경험하는 요인 및 대학이 제공하는 다양한 교육 서비스에 대한 만족 요인과 중도탈락과의 관계성을 통합적으로 폭넓게 살펴보고자 한다.

대상 데이터

또한, 실제 대학에서 학업을 중단한 학생들을 포함하고 있는 데이터를 활용하여 분석을 진행하여, 중도탈락을 예방하기 위한 좀 더 실질적인 가이드를 제공하고자 한다. 본 연구는 서울에 위치한 S 대학에 2018학년도에 입학한 신입생을 대상으로 대학생활 초반기인 입학 이후 2년 동안의 실제로 학업을 중단한 학생들의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였다. 분석기법으로는 최신 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트를 활용하여 대학 신입생이 대학 생활에 적응하는 과정에서 경험하는 요인 및 대학이 제공하는 다양한 교육 서비스에 대한 만족 요인과 중도탈락과의 관계성을 통합적으로 폭넓게 살펴보고자 한다.

데이터처리

이를 위해 확보한 데이터를 7:3의 비율로 훈련자료(Train data)와 시험자료(Test data)로 무작위 분류한 뒤 각 자료의 예측 성과를 상호비교하였다. 랜덤 포레스트 예측모형에서 성과지표로 제시되는 정 분류율(Correct Classified Rate), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity)를 도출하여 전반적인 모형의 안정성과 과적합 발생 여부를 확인하였다. 그다음으로는 MDA 값을 도출하여 대학생의 중도탈락을 예측하는 요인들의 중요성 지수를 제시하였다.
그다음으로는 MDA 값을 도출하여 대학생의 중도탈락을 예측하는 요인들의 중요성 지수를 제시하였다. 마지막으로 예측 중요성 지수 상위 6개 요인의 부분 의존성 도표를 제시하여 중도탈락을 예측하는 주요 요인과 중도탈락 간 영향력의 세부적인 관계를 살펴보았다.
그다음으로 구축한 예측 모형이 안정적으로 중도탈락 여부를 예측하고 있는지를 확인하였다. 이를 위해 확보한 데이터를 7:3의 비율로 훈련자료(Train data)와 시험자료(Test data)로 무작위 분류한 뒤 각 자료의 예측 성과를 상호비교하였다. 랜덤 포레스트 예측모형에서 성과지표로 제시되는 정 분류율(Correct Classified Rate), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity)를 도출하여 전반적인 모형의 안정성과 과적합 발생 여부를 확인하였다.
3. 프로그램을 통해 대학생의 중도탈락을 예측하는 랜덤 포레스트 모형을 구축하였다. 그다음으로 구축한 예측 모형이 안정적으로 중도탈락 여부를 예측하고 있는지를 확인하였다.

후속연구

중도 탈락 예측 요인의 선정에 있어서 역시 본 연구에서 살펴본 대학생활 적응 및 교육기관 만족 요인 외에도 개인 배경 요인 등 영역을 좀 더 확장하여 살펴본다면 더 심도 있는 논의가 이루어질 수 있을 것이라 기대한다. 더 나아가 양적연구 외에도, 대학에서 학업을 중단한 경험이 있는 학생들을 대상으로 한 질적 연구 수행을 통해 중도 탈락 요인에 대한 좀 더 심층적인 시사점이 제공되기를 기대한다.
본 연구는 랜덤 포레스트 예측 모형이라는 새로운 연구 방법을 적용하여 대학 신입생의 중도탈락에 영향을 미치는 대학 적응 요인 및 교육 만족 요인의 예측 중요도를 통합적으로 살펴보았다. 더 나아가 예측요인과 중도탈락과의 세부적인 관계성을 시각화하여 기존의 제한된 변수의 범위 내에서 중도탈락 선행요인의 영향력을 규명한 연구들과 차별화되는 좀 더 풍부한 시사점을 제공하고자 하였다.
대학의 신입생들이 대학생활에 적응하는 과정에서의 경험과 교육기관에 대한 만족 요인은 주어진 상황에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 이에 따른 중도 탈락에 미치는 요인들의 영향력 역시 다르게 나타날 수 있다. 따라서 상대적으로 큰 규모의 대학, 지방대학 혹은 2년제 전문대학 등 다양한 대학에서 중도 탈락 예측에 관한 연구가 진행된다면, 좀 더 일반화된 결과를 도출할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종속 변수를 중도 탈락 여부로 설정하고 진행을 하였다.
본 연구의 제한점과 후속 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 본 연구는 서울에 위치한 소규모 4년제 대학의 신입생을 연구 대상으로 하였기에 연구결과를 일반화하는 데 한계가 있다. 대학의 신입생들이 대학생활에 적응하는 과정에서의 경험과 교육기관에 대한 만족 요인은 주어진 상황에 따라 다르게 나타날 수 있으며, 이에 따른 중도 탈락에 미치는 요인들의 영향력 역시 다르게 나타날 수 있다.
대학의 학생 충원 상황 및 규모에 따라 재정적인 여력이 차별적으로 나타날 수밖에 없는 현 상황에서, 재정적인 안정성이 다소 부족한 대학에서는 모든 교육성과 영역에서의 즉각적인 개선이 어려울 수 있다. 본 연구에서 제안한 연구방법을 활용하여 각 대학의 특성을 반영한 중도 탈락의 주요 요인을 선별하는 분석이 이루어진다면, 재학생 유지를 위한 전략적인 선택의 기초자료를 확보할 수 있을 것이다.
후속 연구에서는 중도탈락의 유형을 자퇴, 제적 등으로 분류하거나, 중도 탈락의 시기를 예측하는 등의 종속 변수를 세분화한 연구가 이루어진다면 좀 더 다각적인 시사점을 도출할 수 있을 것이다. 중도 탈락 예측 요인의 선정에 있어서 역시 본 연구에서 살펴본 대학생활 적응 및 교육기관 만족 요인 외에도 개인 배경 요인 등 영역을 좀 더 확장하여 살펴본다면 더 심도 있는 논의가 이루어질 수 있을 것이라 기대한다. 더 나아가 양적연구 외에도, 대학에서 학업을 중단한 경험이 있는 학생들을 대상으로 한 질적 연구 수행을 통해 중도 탈락 요인에 대한 좀 더 심층적인 시사점이 제공되기를 기대한다.
본 연구에서는 종속 변수를 중도 탈락 여부로 설정하고 진행을 하였다. 후속 연구에서는 중도탈락의 유형을 자퇴, 제적 등으로 분류하거나, 중도 탈락의 시기를 예측하는 등의 종속 변수를 세분화한 연구가 이루어진다면 좀 더 다각적인 시사점을 도출할 수 있을 것이다. 중도 탈락 예측 요인의 선정에 있어서 역시 본 연구에서 살펴본 대학생활 적응 및 교육기관 만족 요인 외에도 개인 배경 요인 등 영역을 좀 더 확장하여 살펴본다면 더 심도 있는 논의가 이루어질 수 있을 것이라 기대한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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