의사결정트리를 이용한 교육성과 요인에 관한 연구

• 영문명: A Study on Factors of Education s Outcome using Decision Trees
• 발행기관: 한국공학교육학회
• 저자명: 김완섭(Wan Seop Kim)
• 간행물 정보: 『공학교육연구』제13권 제4호, 1~9쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.09.30

국문 초록

대학에서 운영되는 강좌를 효과적으로 관리하고 교육성과를 향상시키기 위해서는 각 클래스의 현재의 교육성과를 진단하고 교육성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 과정이 요구된다. 요인을 발견하는 연구에는 연관성 분석, 회귀분석 등의 통계기 법들이 많이 사용되고 있으며 최근에는 데이터마이닝의 결정트리 분석도 사용되고 있다. 결정트리 분석은 결과 모델을 이해하기 쉽고 의사결정에 적용하기 쉽다는 장점이 있지만, 다중공선성 등의 입력 데이터의 특성에 견고하지 못한 문제점이 있다. 본연구에서는 기존의 결정트리 분석의 문제점들을 정리하고, 이 문제점들을 보완하기 위한 하나의 실험적 해결책으로 다중 결정 트리를 이용한 요인의 발견 방법을 제안한다. 실험을 통해 다중 결정트리를 수행이 다중 결정트리를 적용할 때보다 신뢰할 수있는 요인을 발견하고 각 변수의 중요성을 발견할 수 있음을 보였다.

영문 초록

In order to manage the lectures efficiently in the university and improve the educational outcome, the process is needed that make diagnosis of the present educational outcome of each classes on a lecture and find factors of educational outcome. In most studies for finding the factors of the efficient lecture, statistical methods such as association analysis, regression analysis are used usually, and recently decision tree analysis is employed, too. The decision tree analysis have the merits that is easy to understand a result model, and to be easy to apply for the decision making, but have the weaknesses that is not strong for characteristic of input data such as multicollinearity. This paper indicates the weaknesses of decision tree analysis, and suggests the experimental solution using multiple decision tree algorithm to supplement these problems. The experimental result shows that the suggested method is more effective in finding the reliable factors of the educational outcome.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 교육성과 관련 연구

Ⅲ. 의사결정트리를 이용한 요인의 발견

Ⅳ. 다중 의사결정트리를 통한 요인의 발견

Ⅴ. 결론

키워드

교육성과 요인 C5.0 CHAID CART 결정트리 Education outcome Factor C5.0 CHAID CART Decision tree