Earticle

초록

영어

The present study extracted meaningful data from domestic students’ accumulated past learning outcome data utilizing the Educational Data Mining (EDM) analysis technique and processed the data to design a university entrance probability prediction model and derive indicators that can be utilized by learners in the prediction of university entrance examination results. The existing EDM technique focused only on studies for the promotion of learners’ learning outcomes and the enhancement of education thereby becoming an element that hinders the diversity of fields. The design model presented in the present paper proposed analysis modeling to semantically classify individual learners’ training data tables based on the basic policy of Korean education for the entrance examination in order to create position models suitable for the attributes of prediction and predict university entrance examination routes.

한국어

본 논문은 Educational Data Mining (EDM) 분석기법을 활용하여 국내 학생들의 축적된 과거의 학습 성과 데이 터로부터 의미 있는 데이터를 추출 및 가공하여 대학 진학 확률의 예측모델 모형을 설계하고 학습자가 대 학입시 예측에 활용할 수 있는 지표를 도출하였다. 기존의 교육데이터마이닝(EDM) 기술은 학습자의 학습 성과 증진과 교육 향상에만 연구에 집중되어 분야의 다양성을 저하시키는 요소가 되었다. 본 논문에서 제 시하는 설계 모형은 한국형 입시교육의 기본 정책을 기반으로 각 학습자의 트레이닝 데이터 테이블을 의미 론적으로 분류하여 예측 속성에 적합한 포지션 모형을 생성하고 대학입시 루트를 예측하는 분석 모델링을 제안하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 예측분석 기술
2. 최적화 분석 기술
3. 의사결정트리 알고리즘
4. C4.5 알고리즘
5. 국내 교육의 인식
Ⅲ. 본론
1. 학습자의 과거 데이터 분류 모델 형성
2. 데이터 분석을 위한 테이블 설계 모델링
3. 학습자 예측을 위한 규칙 생성
4. 학습자의 진학여부에 따른 예측지표 도출
Ⅳ. 평가
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 서지훈 [ Jihoon Seo | 인천대학교 ]
• 주길홍 [ Kilhong Joo | 경인교육대학교 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  인공지능연구 논문지 [Journal of The Korean Association of Artificial Intelligence Education]

• 간기

  연3회

• pISSN

  2733-404X

• 수록기간

  2020~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 000 DDC 006