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초록

한국어

방과후활동을 선택하는 부모와 학생 즉, 의사결정권자는 인 네트워크를 통해 정보를 수집하고 교환하는데 이 과정 에서 정보연쇄효과가 일어날 수 있다. 정보연쇄효과는 방과후활동의 선택을 한 결정요인을 변화시킬 수 있으며, 나아가서는 방과후활동을 변경하게 한다. 본 논문에서는, 기계학습 장소의 공공 데이터 집합을 활용하여, 정보연쇄효과에 근거한 방과후활동에 한 결정요인에 하여 연구한다. 우리는 정보연쇄효과가 발생한 경 우에 방과후활동을 선택하는데 어떤 향을 주는지 알기 해 CEAS를 제안하고 그것을 통해 실험한다. CEAS는 학교 활동의 선택에 한 결정요인이 어떤 과정을 통해 변화하는지 보여으로써 반인 교육정책 수립에 도움을 것으로 기한다.

영어

Parents and students, who are the decision-makers in the process of selecting after-school activities, collect information through their personal networks. Information cascade can occur in this process. Information cascade can change the determinants for selection, and furthermore it makes changes in after-school activities. In this paper, we study the determinants of after-school activities based on information cascade using the public data sets of Machine Learning Repository. We also propose CEAS as a tool to understand the effects of information cascade on the selection process of after-school activities. The CEAS shows the process of how the determinants for selecting after- school activities change during information cascade. Therefore, this study will be helpful for policy-makers in establishing education policies.

목차

요약
 Abstract
 1. Introduction
 2. Materials and Methods
  2.1 Data sets
  2.2 Types and determinants of after-school activities
  2.3 Prerequisites and rules of information cascade for experiments
  2.4 Architecture for cascade effects in activity selection
 3. Results and Discussion
  3.1 Simulation design
  3.2 Simulation results and discussion
 4. Conclusion
 References

저자

• 김장환 [ Jang-Hwan Kim | Korea SungKyul University ]

참고문헌