Abstract
To accomplish the educational objectives of a department, a system for CQI(Continuous Quality Improvement) is necessary. Improving the educational system by survey analysis is one of the most important factors for accomplishing the educational objectives. In general, survey analysis is carried out by using statistical distribution on an attribute or correlation analysis between two attributes. However, these analysis schemes have a limitation that they cannot find relations among various attributes. In this paper, an in-depth survey analysis method applying data mining techniques is presented. Data mining is a technique for extracting interesting knowledges from a large set of data. Survey from undergraduate students in the School of Computing of Soongsil University is analyzed in this paper by using a data mining tool, called Clementine. Results of Clementine analysis show the relationship between 'grade', and other attributes hierarchically, and provide useful information that can be applied in student consulting and program improvement.
학과의 교육목표 달성을 위해서는 순환형 자율 개선 구조를 운영하기 위한 시스템이 필요하며, 설문조사 분석을 통한 교육시스템의 개선은 교육목표 달성을 위한 중요한 요소 중의 하나이다. 일반적으로 설문조사 분석에서는 항목별로 통계적인 분포를 조사하거나 두 개의 항목간의 연관성을 조사하는 분석 방법이 주로 사용된다. 그러나 이러한 분석 방법은 다양한 항목들 간의 상호 연관성을 분석하지 못하는 한계가 있으므로 보다 심층적인 분석방법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법을 적용한 심층적인 분석 기법을 제시한다. 데이터마이닝이란 대용량의 데이터에 숨겨져 있는 지식을 추출해 내는 기법으로 설문분석에도 효과적으로 이용될 수 있다. 본 분석에서는 Clementine 데이터마이닝 도구를 사용하여 숭실대학교 컴퓨터학과의 재학생에 대한 설문자료에 대한 심층 분석을 수행하였다. 분석의 결과로 '학점'과 다른 항목들과의 연관성을 계층적으로 분석할 수 있었으며, '학점'에 대한 학생상담과 학과의 교육 프로그램 개선에 실제적으로 사용할 수 있는 유용한 정보들을 획득할 수 있었다.
