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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제33권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
161 - 189 (29page)

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학생들이 학교교육을 통해 기초학력을 갖추도록 돕는 것은 공교육이 담당해야 할 중요한 책무이다. 기초학력에 도달하지 못한 상태에서 다음 학년에 진입하게 되면 기초학력 미달이 장기화할 수 있고 결과적으로 학업적 실패로 이어질 수 있기 때문이다. 따라서 학생의 미래 성취 수준을 조기에 예측하고 적시에 개입하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 개별 학생의 학업성취 수준을 예측하기 위한 방법으로서, 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 순환신경망(RNN)을 국가수준 학업성취도평가 자료에 적용함으로써, 교육 종단 자료를 바탕으로 미래의 학업 성취를 예측할 수 있는 방안을 탐색하였다. 본 연구에서는 2011년 초등 6학년부터 2016년 고등 2학년까지 세 시점의 국가수준 학업성취도평가 자료를 사용하였으며, RNN을 적용하여 미래 시점의 기초 이하 여부를 예측한 결과를 HGLM 모형 적용 결과와 비교하였다. 두 모형은 대체로 유사한 예측 성능을 보였으며, HGLM으로는 결과 산출이 어려운 구조에서도 RNN을 적용하여 기초 이하 여부를 예측할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 학업성취의 조기예측과 관련한 순환신경망의 장점과 제한점에 대해 제안하였다.
#Artificial neural network #deep learning #machine learning #prediction of academic performance #recurrent neural network

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강은영 / 2018 / 성취집단 수준별 전년도 학업성취와 학습풍토 및 학교풍토가 학업성취에 미치는 효과의 차별적 특징 분석 / 학습장애연구 15(1):93~112 dbpia 교육부 / 2017 / 국가수준 학업성취도 평가 시․도교육청별 자율 시행 / 교육부 보도자료 google schola 구본용 / 2003 / 중퇴에 관한 위험 및 보호요인의 신경망 모형 / 한국심리학회지: 건강 8(1):133~146 dbpia 김경희 / 2011 / 국가수준 학업성취도 평가에 나타난 우리나라 학력 향상의 특성 분석 google schola 김동일 / 2009 / 학습장애 진단을 위한 데이터 마이닝 기법간 비교 : 회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석을 중심으로 / 특수교육연구 16(1):321~339 Crossref

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