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초등학교 졸업 시점부터 중등교육 중퇴 예측이 가능한 기계학습


Główne pojęcia
이 연구는 13년간의 종단 데이터를 활용하여 초등학교 졸업 시점부터 중등교육 중퇴 여부를 예측할 수 있는 기계학습 모델을 개발했다.
Streszczenie

이 연구는 13년간의 종단 데이터를 활용하여 중등교육 중퇴 여부를 예측하는 기계학습 모델을 개발했다. 데이터는 유치원부터 9학년까지의 학생들의 학업 성취도, 인지 능력, 동기, 행동, 웰빙 등 다양한 요인을 포함했다.
Balanced Random Forest 모델이 가장 우수한 성능을 보였는데, 9학년까지의 데이터를 활용할 경우 AUC 0.65, 6학년까지의 데이터를 활용할 경우 AUC 0.61의 예측 성능을 보였다. 상위 20개 특징은 주로 읽기 유창성, 읽기 이해력, 산술 능력 등 학업 성취도 관련 요인이었다.
이 연구 결과는 교육자들이 중퇴 위험 학생을 조기에 파악하고 지원할 수 있는 도구로 활용될 수 있다. 향후 추가 데이터 수집과 검증, 상관관계 및 인과 분석이 필요할 것으로 보인다.

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Statystyki
초등학교 1학년 봄 산술 능력이 중등교육 중퇴 예측에 중요한 요인이다. 초등학교 2학년 봄 산술 능력이 중등교육 중퇴 예측에 중요한 요인이다. 초등학교 3학년 봄 산술 능력이 중등교육 중퇴 예측에 중요한 요인이다. 초등학교 4학년 봄 산술 능력이 중등교육 중퇴 예측에 중요한 요인이다.
Cytaty
"이 연구 결과는 교육자들이 중퇴 위험 학생을 조기에 파악하고 지원할 수 있는 도구로 활용될 수 있다." "향후 추가 데이터 수집과 검증, 상관관계 및 인과 분석이 필요할 것으로 보인다."

Głębsze pytania

중등교육 중퇴 예방을 위해 교육 현장에서 어떤 구체적인 개입 전략을 고려할 수 있을까?

교육 현장에서 중등교육 중퇴를 예방하기 위한 구체적인 개입 전략은 다양한 측면에서 고려되어야 합니다. 먼저, 학생들의 학업 성취도와 학습 동기를 높이기 위해 학습 환경을 지원하는 프로그램을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 학업에 대한 자신감을 키우고 학습에 대한 긍정적인 태도를 유도할 수 있습니다. 또한, 학생들의 행동 및 학습 습관을 개선하기 위한 교육 및 상담 프로그램을 운영하여 학업 태도와 학습 성취도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 학생들의 학습 과정을 지속적으로 모니터링하고 조기 경고 시스템을 구축하여 학업적 어려움이나 탈락 위험을 조기에 발견하고 대응할 수 있습니다. 이를 통해 학생들에게 맞춤형 지원을 제공하고 학업 성공을 도모할 수 있습니다. 또한, 학부모와의 적극적인 소통을 통해 학생들의 학업 및 행동에 대한 지원을 강화하고 학부모의 참여를 유도할 수 있습니다. 교육 현장에서의 중등교육 중퇴 예방을 위한 개입 전략은 다양한 측면을 고려하여 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한 ganz한
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