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학술논문

학습분석학 기반 대학생의 학업저성취 예측 요인 탐색

이용수 264

영문명
Exploring predictors of academic underachievement of college students based on learning analytics: Focusing on cumulative academic variables before the start of the semester
발행기관
학습자중심교과교육학회
저자명
김래영
간행물 정보
『학습자중심교과교육연구』제23권 7호, 121~136쪽, 전체 16쪽
주제분류
사회과학 > 교육학
파일형태
PDF
발행일자
2023.04.15
4,720

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

목적 본 연구의 목적은 학습분석학의 관점에서 교내 학사시스템에 축적된 재학생의 데이터를 활용하여 학업저성취자를 예방하기 위한 가능성을 탐색하는데 있다. 특히 당해 학기 시작 전 학사 데이터를 중심으로 학업저성취 예측 요인을 탐색함으로써 학업저성취 위험군을 학기 시작 전에 조기 예측 및 선별하고자 한다. 조기 예측 및 선별 결과는 학업저성취 위험군을 위한 교수⋅학습의 선제적 지원 방안 마련에 활용하고자 한다. 방법 수도권에 소재한 4년제 A대학교 재학생 670명을 연구 대상으로 선정하여 교내 학사시스템에 누적된 데이터를 분석하였다. 독립변인은 직전 학기 GPA, 총 이수학점, 총 휴학 횟수, 총 학사경고 횟수, 총 F학점 과목 수이며, 당해 학기 수강신청이 확정된 전공 수강신청 학점과 교양 수강신청 학점이다. 종속변인은 당해 학기의 GPA와 학업저성취 여부이다. 자료분석은 SPSS 28.0 통계 프로그램을 활용하였으며, 성적에 대한 독립변인들의 설명력 확인을 위하여 선형회귀분석을 실시하였고, 학업저성취자 예측 요인을 도출하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 결과 연구문제 1에 따라 성적을 예측하는 변인으로는 직전 학기 GPA, 총 이수 학점, 당해 학기 전공 수강신청 학점, 당해 학기 교양 수강신청 학점이 성적에 정적인 영향을 미치며, 총 F학점 과목 수, 총 휴학 횟수가 성적에 부적인 영향을 미치는 예측 변인으로 확인되었다. 연구문제 2에 따라 학업저성취자를 예측하는 변인으로는 직전 학기 GPA, 총 이수 학점, 당해 학기 전공 수강신청 학점, 당해 학기 교양 수강신청 학점이 학업저성취에 부적인 영향을 미치며, 총 F학점 과목 수, 총 휴학 횟수, 총 학사경고 횟수가 학업저성취에 정적인 영향을 미치는 예측 변인으로 확인되었다. 결론 본 연구는 교내에 누적된 재학생들의 학사 데이터를 기반으로 하여 성적 및 학업저성취의 예측 요인을 도출하고, 교수⋅학습 지원의 방안을 마련하고자 했다는 점에서 교육적 의의가 크다. 본 연구의 결과는 성적 및 학업저성취자 조기 예측과 지원을 위한 실제적인 예시 및 참고자료로서 활용 가능할 것이다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to explore the possibility of preventing academic underachievers by utilizing the data of enrolled students accumulated in the school academic system from the perspective of learning analytics. In particular, by exploring predictive factors for academic underachievement based on academic data before the start of the semester, we intend to predict and select risk groups for academic underachievement early before the start of the semester. The results of early prediction and screening are intended to be used to prepare a preemptive support plan for teaching and learning for those at risk of academic underachievement. Methods 670 students of 4-year A university located in the metropolitan area were selected as the research subjects and the academic data accumulated in the school academic system was analyzed. The independent variables are the previous semester's GPA, total credits completed, total number of leave of absence, total number of academic warnings, total number of F credit courses, and major course registration credits and liberal arts course registration credits for which course registration has been confirmed for the current semester. Dependent variables are GPA and low academic achievement in the current semester. For data analysis, SPSS 28.0 statistical program was used, linear regression analysis was performed to confirm the explanatory power of independent variables for grades, and logistic regression analysis was performed to derive predictive factors for low academic achievement. Results As variables predicting grades according to Research Question 1, the GPA of the previous semester, total credits completed, credits for major course registration in the current semester, and credits for general course registration in the current semester had a positive effect on grades. And the total number of F-credit courses and the total number of leave of absence were confirmed as predictors that negatively affected grades. According to Research Question 2, the variables predicting low academic achievement are GPA of the previous semester, total credits completed, credits for major course registration in the current semester, and credits for general course registration in the current semester have a negative effect on low academic achievement. And the total number of F grade courses, the total number of leave of absence, and the total number of academic warnings were confirmed as predictive variables that had a positive effect on academic underachievement. Conclusions This study has great educational significance in that it derives predictive factors for grades and academic underachievement based on the academic data of students enrolled in the school and prepares a method for teaching-learning support. The results of this study will be available as practical examples and reference materials for early prediction and support of grade and academic underachievers.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

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김래영. (2023).학습분석학 기반 대학생의 학업저성취 예측 요인 탐색. 학습자중심교과교육연구, 23 (7), 121-136

MLA

김래영. "학습분석학 기반 대학생의 학업저성취 예측 요인 탐색." 학습자중심교과교육연구, 23.7(2023): 121-136

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