최근 IT분야에서는 빅 데이터를 활용한 인공지능이 크게 대두되고 있다. 이와 같이 빅 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 교육분야에 있어서도 학생들에 대한 빅 데이터가 존재하나 이러한 데이터를 단순히 수집, 조회, 저장하는 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 향후 인공지능이나 기계학습, 통계분석 등을 폭 넓게 이용하여 교육분야의 빅 데이터에서 의미 있는 규칙이나 패턴 및 관계를 찾아내어, 실제 학생들에게 도움이 되는 데이터를 생산 지능적인 활용이 요구되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 학생들의 수업 관찰을 통한 데이터를 의사결정트리알고리즘을 이용하여 학생들의 진로를 예측하는 프로그램을 설계하고자 한다. 진로예측 프로그램을 통하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 또한 희망 진로에 따른 수업 태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 IT분야에서는 빅 데이터를 활용한 인공지능이 크게 대두되고 있다. 이와 같이 빅 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 서비스 또는 기술에 대하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 교육분야에 있어서도 학생들에 대한 빅 데이터가 존재하나 이러한 데이터를 단순히 수집, 조회, 저장하는 단순처리과정을 거칠 뿐이다. 향후 인공지능이나 기계학습, 통계분석 등을 폭 넓게 이용하여 교육분야의 빅 데이터에서 의미 있는 규칙이나 패턴 및 관계를 찾아내어, 실제 학생들에게 도움이 되는 데이터를 생산 지능적인 활용이 요구되고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 학생들의 수업 관찰을 통한 데이터를 의사결정트리 알고리즘을 이용하여 학생들의 진로를 예측하는 프로그램을 설계하고자 한다. 진로예측 프로그램을 통하여 학생들의 상담에 활용 진로를 제시하고 또한 희망 진로에 따른 수업 태도 및 방향을 제시하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
In recent years, artificial intelligence using big data has become a big issue in IT. Various studies are being conducted on services or technologies to effectively handle big data. The educational field, there is big data about students, but it is only a simple process to collect, lookup and store ...
In recent years, artificial intelligence using big data has become a big issue in IT. Various studies are being conducted on services or technologies to effectively handle big data. The educational field, there is big data about students, but it is only a simple process to collect, lookup and store such data. In the future, it makes extensive use of artificial intelligence, machine learning, and statistical analysis to find meaningful rules, patterns, and relationships in the big data of the educational field, and to produce intelligent and useful data for the actual students. Accordingly, this study aims to design a program to predict the career of students using a decision tree algorithm based on the data from the student's classroom observations. Through a career prediction program, it is believed to be helpful to present application paths to students ' counseling and to also provide classroom behavior and direction based on the desired courses.
In recent years, artificial intelligence using big data has become a big issue in IT. Various studies are being conducted on services or technologies to effectively handle big data. The educational field, there is big data about students, but it is only a simple process to collect, lookup and store such data. In the future, it makes extensive use of artificial intelligence, machine learning, and statistical analysis to find meaningful rules, patterns, and relationships in the big data of the educational field, and to produce intelligent and useful data for the actual students. Accordingly, this study aims to design a program to predict the career of students using a decision tree algorithm based on the data from the student's classroom observations. Through a career prediction program, it is believed to be helpful to present application paths to students ' counseling and to also provide classroom behavior and direction based on the desired courses.
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문제 정의
본 연구는 학생들의 수업행동 관찰 표준안을 만들고 이 표준안에 따라 학생들의 행동 및 진로를 예측하고 추천 하는 목적을 가지므로, 본 연구에서는 가장 보편적인 CHAID알고리즘을 사용하고자 한다.
이에 따라서 본 연구에서는 학생들의 수업 관찰을 통한 데이터를 의사결정트리 알고리즘을 이용하여 학생들의 진로를 예측하는 프로그램을 설계하고자 한다.
제안 방법
희망진로는 학생들의 상담일지를 바방으로 학생들이 기록한 희망진로를 2018년 취업알선 직업 분류표에 따라서 아래와 같이 크게 10가지로 분류하였다.
이론/모형
각각의 의사결정트리 알고리즘에 따라 결정 노드의 처리 할 수 있는 데이터의 종류와, 분류기준, 분류 방법이 달라진다. CAHID와 CART 알고리즘은 통계적 기법을 기반으로 지니 계수(Gini index), 카이제곱(Chi-Squared statistics), 이득 비율(Gain rate)의 개념을 사용한다.[2]
후속연구
다만 본 연구에서 사용된 데이터가 과학영재 교육원 S/W반에 한정된 데이터기에 희망 진로 및 예측진로가 한쪽 방향으로 편중되어 있기에 향후에는 일단 학생들을 대상으로 더욱 다양한 데이터를 바탕으로 실험을 진행해 볼 필요가 있다. 더불어 현제 시스템의 구축보다는 의사결정 트리를 만들어 해석하고 검증하는데 그쳐있기에 실제 DB를 구축하고 시스템을 구축하여 많은 사람들이 이용할 수 있는 자동화 시스템을 만드는 노력이 필요 할 것이다.
다만 본 연구에서 사용된 데이터가 과학영재 교육원 S/W반에 한정된 데이터기에 희망 진로 및 예측진로가 한쪽 방향으로 편중되어 있기에 향후에는 일단 학생들을 대상으로 더욱 다양한 데이터를 바탕으로 실험을 진행해 볼 필요가 있다. 더불어 현제 시스템의 구축보다는 의사결정 트리를 만들어 해석하고 검증하는데 그쳐있기에 실제 DB를 구축하고 시스템을 구축하여 많은 사람들이 이용할 수 있는 자동화 시스템을 만드는 노력이 필요 할 것이다.
본 시스템의 희망진로 예측에 따르면 학생들의 학습태도 및 석적 등의 다양한 관찰 데이터를 바탕으로 희망진로를 바탕으로 예측진로를 추천 할 수가 있고, 희망진로에 따른 학습 태도 및 공부 방향까지 결정해 줄 수 있다고 고려된다.
향후 인공지능이나 기계학습, 통계분석 등을 폭 넓게 이용하여 교육분야의 빅 데이터에서 의미 있는 규칙이나 패턴 및 관계를 찾아내어, 실제 학생들에게 도움이 되는 데이터를 생산 지능적인 활용이 요구되고 있다.
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