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[싱가포르] 빅데이터를 활용한 대학생 자퇴 관리
- 원문제목
- Big data helps SUSS assess student dropout risk
- 자료출처
- The Straits Times [원문보기]
- 대상분류
- 고등
- 주제분류
- 학생생활지도
- 키워드
- 빅데이터 분석, 학생 중퇴 예측
- 발행일
- 2019.09.25
The Straits Times(2019.08.15.)
▶ ‘싱가포르사회과학대(Singapore University of Social Sciences, 이하 SUSS)’는 빅데이터를 활용하여 학기 시작 전부터 학생이 중퇴할 위험이 있는지를 예측할 수 있는 알고리즘을 만듦. 연간운영비, 하드웨어, 서버를 포함하여 300만 싱가포르달러(한화 약 27억 원)를 투자함. 이 알고리즘은 중학교나 기술대학의 과거 성적, 업무 경험, 인구 통계학, 대학 과제 제출 시 학생의 행동, 강좌 수강 패턴과 같은 85개의 데이터 포인트를 분석함.
▶ SUSS에는 약 1만 3,000명의 학생이 재학 중이며, 약 1만 1,000명이 시간제 프로그램에, 2,000명이 정규 프로그램을 수강하고 있음. 시간제 학생 중 20%인 약 2,000명의 학생이 5점 만점 중 2.3점의 성적을 받아 2학년이 되지 못 하는 위험에 처함.
▶ SUSS에서는 빅데이터를 활용한 분석을 통해 중퇴할 위험이 나타나는 학생에게 학문적으로 뛰어난 선배 학생 또는 동료를 멘토로 지정함. 또한, 졸업생에게 적절한 강좌를 선택하는 방법을 조언 받게 하는 등 많은 지원을 제공 중임. 더 나아가, 빅데이터의 대시보드를 통해 학생이 어떤 분야에서 왔는지, 어떤 기술이 더 적합한지 알 수 있음.
▶ 비즈니스인텔리전스·분석(Business Intelligence and Analytics)과의 책임자인 실비아 공(Sylvia Gong) 부교수는 다양성을 존중함과 동시에 여러 방면의 지원이 필요하다고 전함. 일률적인 접근이 아닌 빅데이터의 분석을 통해 얻은 통찰력으로 학생을 더 잘 지원할 수 있도록 연구 중이라고 함.
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