Earticle

초록

영어

In this study, we wanted to analyze the factors at the national university level that affect college students ' elimination. In addition, national universities, private universities, universities in Seoul and universities outside of Seoul were divided into more college-specific characteristics. Except for leave of absence and departure from school, it was defined as a middle school dropout among changes of students. The data were used for analysis by receiving raw data from "University Alerts," which are operated by the Ministry of Education and the Korean Council for Educational Universities. At the university notification, 222 universities out of the schools classified as "Universities" were utilized for final analysis, and jobs, credits, scholarships, tuition fees, students, independent students, and full-time teachers were secured through multiple education. Overall, the higher the average graduate level and employee-rate the lower the rate of elimination from the middle of college students, the analysis showed. Second, the higher the average tuition fees at private universities, the more negatively affects the rate of elimination of university students. Third, higher tuition fees at universities outside the Seoul metropolitan area have a negative impact on the rate of elimination of students.

한국어

본 연구에서는 국내 대학 차원에서의 요인들을 중심으로 대학생의 중도탈락에 영향을 미치는 것이 무엇인지 분석하고자 하였다. 또한, 국립대학과 사립대학, 수도권(서울, 경기, 인천)에 소재하고 있는 대학과 수도권에 소재하고 있지 않은 대학으로 나누어 보다 대학별 특징에 맞춰 분석하였다. 대학의 학생변동사항 중 휴학과 전출을 제외하고, 자퇴 를 중도탈락으로 정의하였다. 데이터는 교육부와 한국교육대학협의회에서 주관하여 운영하고 있는 “대학알리미” 포탈에 서 원시자료를 받아 분석에 사용하였다. 대학 알리미에서 “대학”으로 분류된 학교 가운데 209개 대학을 최종 분석에 사용하였으며, 졸업생 취업 현황·평균 졸업 학점·재학생 1인당 장학금·평균 등록금·휴학생·재적 학생·경쟁률·전임교원 1 인당 학생 수·교지확보율(%)을 독립변수로 투입하여 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과, 첫째, 전체적으로 졸업 생 평균 졸업 학점과 취업률이 높을수록 대학생 중도탈락률이 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 국립대학과 비교하면 사립대 학에서의 평균 등록금이 비쌀수록 대학생 중도탈락률에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 수도권 외 소재 대학에 비해 수도권 소재 대학에서의 등록금이 비쌀수록 대학생 중도탈락률에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련기술
1. 빅데이터(Big Data)
2. 하둡(Hadoop)
3. 하이브(Hive)
4. R 기반 통계분석
5. 다중 회귀 분석(multiple regression analysis)
Ⅲ. 연구방법
1. 분석대상
2. 데이터 정제
3. 분석방법
Ⅳ. 분석 결과
V. 결론
References

키워드

저자

• 황승연 [ Seung-Yeon Hwang | 준회원, 안양대학교 컴퓨터공학과 석사과정 ]
• 신동진 [ Dong-Jin Shin | 준회원, 안양대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ]
• 오재곤 [ Jae-Kon Oh | 정회원, ㈜진우산전 이사 ]
• 이용수 [ Yong-Soo Lee | 정회원, 여주대학교 소프트웨어융합과 교수 ]
• 김정준 [ Jeong-Joon Kim | 정회원, 안양대학교 ICT융합학부 소프트웨어전공 교수 ] Corresponding Author

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380