로지스틱 회귀분석과 데이터마이닝 분석을 이용한 컴퓨터 교양교육 성과의 요인에 대한 연구

Abstract

교양교육의 교육성과를 향상시키기 위해서는 교육에 영향을 미치는 요인에 대한 분석과 분석의 결과를 교육에 반영하는 순환 과정이 요구된다. 강의실, 담당교수, 학생의 성별, 소속대학, 소속학과 등의 교육에 영향을 미치는 다양한 요인에 해당하는 데이터를 수집하고, 이들과 교육을 통해 도출된 학생들의 교육성과 데이터를 분석하여 그 영향력의 관계와 정도를 규명하는 것은 효과적인 교양교육의 운영에 큰 도움을 준다. 본 연구에서는 숭실대학교의 교양필수 과목인 ‘컴퓨터활용1’ 교과목에서 도출된 데이터를 통해 컴퓨터 교양교육에서의 요인을 분석하는 연구를 수행하였다. 숭실대학교의 컴퓨터활용 교과목은 Microsoft사에서 인증하는 MOS(Microsoft Office Specialist) 자격증 시험으로 학업 성취도를 테스트하고 있다. 일반적으로 대학의 강좌에서 분반 별로 객관적인 교육성과 데이터를 획득하는 것이 쉽지 않으며, 특히 컴퓨터 관련 교양 교과목에서 실무적인 컴퓨터 활용 능력에 대한 교육성과를 평가하는 것은 더욱 그렇다. 그러나 숭실대학교의 컴퓨터활용 강좌에서는 CBT(Computer Based Test) 방식으로 진행되는 MOS 자격증 평가를 통해 각 학생들의 실용적 활용능력을 객관적으로 평가할 수 있었고, 각 학생들의 획득 점수를 교육성과 자료로 사용하여 교육성과의 요인을 발견하는 분석을 진행할 수 있었다. 본 연구에서는 2011년 ‘컴퓨터활용1’ 교과목을 수강한 2,865명의 학생들의 시험 결과 데이터를 토대로 분석을 수행하였다. 교육성과의 영향력을 분석하기 위한 분석 방법으로는 로지스틱 회귀분석과 결정트리 분석을 사용하였다. 전통적인 통계분석인 회귀분석을 적용하여 교육성과에 영향을 미치는 다양한 요인들의 영향력을 파악할 수 있었다. 회귀분석만으로는 요인들 간의 계층적인 관계를 규명하는데 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 데이터마이닝(Data-mining) 분야의 대표적인 분석법인 결정트리(Decision Tree) 분석을 수행하였다. 결정트리 분석은 종속변수에 영향을 미치는 요인들의 관계를 트리 형태로 제공해주며, 그 결과는 직관적으로 해석될 수 있고 적용에 유용한 규칙들을 발견하는데 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 결정트리 분석을 통해 교육성과에 영향을 미치는 요인들 간의 관계를 트리 형태로 획득할 수 있었으며, 도출된 모델을 통해 교육성과에 영향을 미치는 중요한 요인들을 발견하고 강좌 운영에 적용할 수 있는 규칙들을 도출하였다. 특히 결정트리 분석에서는 QUEST, CRT 그리고 CHAID의 3개의 알고리즘을 적용하여 결정트리 분석이 입력 변수들 간의 상호관계에 취약한 문제를 보완하고자 하였다. 입력에 사용된 다양한 요인들 중에서 특히 교육기간, 담당교수, 강의실, 강의시간 등의 요인들이 복합적으로 교육성과에 영향을 줌을 파악할 수 있었다.