Educational data mining techniques for early prediction of students` academic failure

1. Method

효과적인 학생의 학업 실패 예측 시스템을 구축하기 위해 다양한 교육 데이터 마이닝 기법을 활용해야 한다. 이러한 시스템은 대량의 교육 데이터를 분석하여 학생들이 학업적으로 어려움을 겪을 가능성을 사전에 식별하고, 적절한 개입이나 지원을 제공함으로써 학업 성공을 도울 수 있는 기회를 마련한다. 먼저, 데이터 수집의 중요성을 간과할 수 없다. 학생들의 학업 성적, 출석률, 과제 제출 여부, 학습 참여도, 심리적 및 사회적 요인 등을 포괄하는 다양한 데이터가 필요하다. 이 데이터는 학교 관리 시스템, 학생 정보 시스템, 설문조사, 학습 관리 시스템(LMS) 등에서 수집할 수 있다. 여러 출처에서 수집된 데이터는 신뢰성과 정확성을 높이고, 이후 분석 과정에서 의미 있는 패턴을 발견하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 데이터가 확보되면, 데이터 전처리 과정이 필요하다. 원시 데이터에는 결측치, 이상치, 중복 값 등 다양한 문제가 존재할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 결측치를 제거하거나 대치하고, 이상치를 정제하며, 중복 데이터를 통합하는 작업이 이루어진다. 전처리 과정은 데이터 분석의 기초가 되며, 잘 관리된 데이터는 모…(생략)