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연구논문

데이터마이닝 기법을 이용한 전공이탈자 예측모형
Predicting Model of Students Leaving Their Majors Using Data Mining Technique

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  • 발행기관
    대한안전경영과학회 바로가기
  • 간행물
    대한안전경영과학회지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제8권 제5호 (2006.10)바로가기
  • 페이지
    pp.17-25
  • 저자
    임영문, 유창현
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A155031

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원문정보

초록

영어
Nowadays most colleges are confronting with a serious problem because many students have left their majors at the colleges. In order to make a countermeasure for reducing major separation rate, many universities are trying to find a proper solution. As a similar endeavor, the objective of this paper Is to find a predicting model of students leaving their majors. The sample for this study was chosen from a university in Kangwon-Do during seven years(2000.3.1 2006. 6.30). In this study, the ratio of training sample versus testing sample among partition data was controlled as 50% : 50% for a validation test of data division. Also, this study provides values about accuracy, sensitivity, specificity about three kinds of algorithms including CHAID, CART and C4.5. In addition, ROC chart and gains chart were used for classification of students leaving their majors. The analysis results were very informative since those enable us to know the most important factors such as semester taking a course, grade on cultural subjects, scholarship, grade on majors, and total completion of courses which can affect students leaving their majors.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 연구내용 및 방법
 3. 분석결과
  3.1 변수선택
  3.2 모델별 결과 비교
  3.3 최적 예측 모형
 4. 결론 및 추후 연구사항
 5. 참고문헌

키워드

Data Mining Predicting Model Major Separation Rate ROC-Chart

저자

  • 임영문 [ Leem Young Moon | 강릉대학교 산업공학과 교수 ]
  • 유창현 [ Ryu Chang Hyun | 강릉대학교 산업공학과 석사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한안전경영과학회 [Korea Safety Management & Science]
  • 설립연도
    1999
  • 분야
    공학>안전공학
  • 소개
    안전경영에 관한 학문과 기술을 발전,보급,응용하여 안전기술 및 관리기술의 진흥에 공헌하며, 재해예방을 통한 안전사회의 구현을 그 목적으로 함.

간행물

  • 간행물명
    대한안전경영과학회지 [Journal of Korea Safety Management & Science]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1229-6783
  • eISSN
    2288-1484
  • 수록기간
    1999~2025
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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