기계 학습을 사용하여 사회 상황에서 학생 유지 예측

Sep 02, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 5705(2023) 이 기사 인용

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학생 감소는 교육 기관, 자금 지원 기관, 학생에게 큰 어려움을 안겨줍니다. 빅 데이터 및 예측 분석의 등장으로 고등 교육 연구에서 점점 더 많은 연구가 쉽게 이용 가능한 거시적 수준(예: 사회 인구통계학적 또는 초기 성과 지표) 및 미시적 수준 데이터(예: 예: 학습 관리 시스템에 로그인). 그러나 기존 작업은 학생 유지를 촉진하는 것으로 알려진 학생 성공의 중요한 중간 수준 요소, 즉 학생들의 대학에서의 경험과 집단 내 사회적 임베디드를 간과했습니다. 학생과 대학 간의 의사소통을 용이하게 하는 모바일 애플리케이션과 협력하여 우리는 (1) 기관의 거시적 수준 데이터와 (2) 미시적 및 중간 수준의 행동 참여 데이터(예: 대학 서비스와의 상호 작용의 양과 질 및 이벤트 등)을 통해 첫 학기 이후 자퇴를 예측할 수 있습니다. 미국 4개 대학교 및 커뮤니티 칼리지 학생 50,095명의 기록을 분석하여, 결합된 거시 및 중간 수준 데이터가 높은 수준의 예측 성능(선형 및 비선형 모델 전체의 평균 AUC = 78%, 최대 AUC)으로 중도 탈락을 예측할 수 있음을 보여줍니다. = 88%). 학생의 대학 경험을 나타내는 행동 참여 변수(예: 네트워크 중심성, 앱 참여, 이벤트 평가)는 기관 변수(예: GPA 또는 민족성)를 넘어 점진적인 예측력을 추가하는 것으로 나타났습니다. 마지막으로, 한 대학에서 훈련된 모델이 합리적으로 높은 수준의 예측 성능으로 다른 대학에서의 유지를 예측할 수 있음을 보여줌으로써 결과의 일반화 가능성을 강조합니다.

미국에서는 풀타임 학생의 약 60%만이 프로그램을 졸업하고1,2 학업을 중단한 학생의 대다수가 첫 해에 중퇴합니다3 이러한 높은 감소율은 학생, 대학, 자금 지원 기관 모두에게 큰 어려움을 안겨줍니다4 ,5.

학위 없이 대학을 중퇴하는 것은 학생의 재정과 정신 건강에 부정적인 영향을 미칩니다. 미국 학부생 중 65% 이상이 대학 등록금을 마련하기 위해 학자금 대출을 받고 있으며, 이로 인해 학업 과정에서 막대한 빚을지게 됩니다6. 미국 교육부에 따르면, 대출을 받았지만 졸업하지 못한 학생들은 졸업한 학생들보다 대출 상환 불이행 가능성이 3배 더 높습니다7. 학위 없이 대학을 중퇴하는 학생이 학사 학위를 받은 대학 졸업생보다 수입이 66% 적고 실업률이 훨씬 더 높다는 점을 고려하면 이는 전혀 놀라운 일이 아닙니다2. 재정적 손실 외에도 실패에 대한 느낌은 종종 학생들의 행복과 정신 건강에 부정적인 영향을 미칩니다8.

동시에 학생 감소는 대학과 연방 자금 지원 기관에 부정적인 영향을 미칩니다. 대학의 경우, 학생 감소로 인해 등록금 손실로 인해 연간 평균 약 165억 달러의 수익이 감소합니다9,10. 마찬가지로, 학생 감소는 주 및 연방 정부가 제공하는 귀중한 자원을 낭비합니다. 예를 들어, 미국 교육부 통합 고등 교육 데이터 시스템(IPEDS)에 따르면 2003년부터 2008년까지 주 ​​정부와 연방 정부가 등록한 교육 기관으로 돌아오지 않은 학생들에게 90억 달러 이상의 보조금과 보조금을 제공한 것으로 나타났습니다. 2년째11.

감소로 인한 높은 비용을 고려할 때 위험에 처한 학생을 예측하고 추가 지원을 제공하는 능력은 매우 중요합니다12,13. 대부분의 중퇴는 첫해에 발생하므로14 위험에 처한 학생을 가능한 한 빨리 식별할 수 있다면 그러한 예측은 가장 가치가 있습니다13,15,16. 어려움을 겪을 수 있는 학생들을 조기에 식별할 수 있을수록 학생들이 점차 뒤쳐져 결국 학업을 중단하는 것을 방지하기 위한 개입이 효과적일 가능성이 더 높아집니다17,18.