• 제목/요약/키워드: Student Performance Prediction

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쥬니어 골퍼의 성적 및 심리요인에 영향을 미치는 설문 문항 연구와 침치료 전후 성적비교 (Study of Questionnaires for Body Condition Related with Golf Performance and Psychological Factors in Junior Golfer and Compare with Average Golf Score Between Acupuncture Treated Junior Golfer and Non treated Junior Golfer)

  • 진승희;김태희;최경미
    • 대한한의진단학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.191-202
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    • 2011
  • Objectives: The questionnaires of body condition were developed to increase golf performance and to find psychological factors in junior golfer. This study was how much golf performances got improved after acupuncture treatment. Methods: October $28^{th}$, $29^{th}$ 2010 and January 2011, 130 junior golfers were taken 8 questionnaires. Sixty junior golfer of them were selected, twenty of them were taken acupuncture treatment spontaneously and forty of them were not taken it. The acupoints were K10, H3, Sp3, H7. The statistics was used paired student t-test of before and after treatment and correlates analysis for analyzing relationship with questionnaires. Results: 1. The result of reliability among questionnaires was signified. 2. About questionnaires, golf score was related with satisfied shots, to endure hungry and about digestion. (p<0.5) 3. Anxiety was related with pain in ribs, about sleep, about bowl movement and about digestion. 4. It was obtained Regression equation of 41.9 % prediction between anxiety and 4 questionnaires. 5. The result of paired T-Test, the difference was $2.45{\oplus}4.69$ between $1^{st}$ score and $2^{nd}$ score in acupuncture treated group. (p<0.05) Conclusions: This study was important to improve golf performance with Asian medicine. Further clinical research is necessary to develop more delicate analyses and questionnaires. Also through the diagnosis and corresponding treatments based on the Asian Medicine, the ways of improving golf performance should be developed.

머신러닝을 이용한 학업중단 위기학생 관리시스템의 설계 (Design of the Management System for Students at Risk of Dropout using Machine Learning)

  • 반재훈;김동현;하종수
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1255-1262
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    • 2021
  • 학업을 중단하는 학생들의 비율이 해마다 증가하고 있어 대학은 학업중단을 막기 위하여 위험요소를 파악하고 이를 사전에 제거하기 위해 노력하고 있다. 그러나 특정 위험요소의 단변수 분석을 통해 위기학생을 관리하고 있어 예측이 부정확한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학업중단 위험요소를 파악하고 학업중단 예측을 위해 머신러닝 방법을 통해 다변수 분석을 실시한다. 또한 다양한 예측방법별로 성능평가를 수행하여 최적화 방법을 도출하고 학업중단을 발생시키는 위험요소간의 연관성과 기여도를 평가한다.

단일 병원에서 소아 중환자의 예후인자 예측을 위한 PIM2 (pediatric index of mortality 2)와 PRIMS III (pediatric risk of mortality)의 유효성 평가 - 후향적 조사 - (Performance effectiveness of pediatric index of mortality 2 (PIM2) and pediatricrisk of mortality III (PRISM III) in pediatric patients with intensive care in single institution: Retrospective study)

  • 황희승;이나영;한승범;곽가영;이수영;정승연;강진한;정대철
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제51권11호
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    • pp.1158-1164
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    • 2008
  • 목 적: 저자들은 중환자실에 입원하는 환아들에 대한 소아사망률지표 2 (pediatric index of mortality 2, PIM2)와 소아사망위험도 III (pediatric risk of mortality III, PRISM III)의 유효성을 평가하고자 하였다. 방 법: 2003년 1월부터 2007년 12월까지 단일 기관 중환자실에 입실하여 치료받았던 환아의 의무기록을 후향적으로 조사하였다. 중환자실에 입실하여 2시간 이내에 사망하거나 절망적인 상태의 퇴원인 경우는 제외하였다. 환아들의 일반적인 특성에 대해서 Student's t-test와 ANOVA를, PIM2와 PRISM III 항목에 대해서 생존한 환아와 사망한 환아 사이에 상관분석을 시행하였다. 또한, 사망률 예측의 정도에 대한 정확성을 위해서 Hosmer-Lemeshow 적합도에 대한 다중회귀분석과 수용자 작업특성곡선을 사용하였으며 예측사망율의 과대 또는 과소 평가는 표준화된 사망비를 이용하여 검증하였다. 결 과: 193 증례의 의무기록을 검토하였으나 3예가 중환자실에 입실한 2시간이내에 사망하여 190예에 대하여 분석을 시행하였다. PIM2의 항목들은 수술이나 술기 후에 입원한 경우와 저위험군의 항목을 제외하고 생존과 연관성이 있었다. PRISM III에서는 심혈관/신경계 징후, 동맥혈가스분석의 항목이 관련성이 있었으나 생화학과 혈액학적 검사소견은 연관성이 유의하지 않았다. 수용자 작업특성곡선으로 확인한 예측도는 모두 의의가 있었으며 PIM2의 곡선하면적이 0.858 (95% 신뢰도: 0.779-0.938), PRISM III가 0.798 (95%신뢰도: 0.686-0.891)이었다. 또한, 표준화된 사망비는 두 가지 지표 모두 1에 가까웠으며 다중회귀분석을 이용한 Hosmer-Lemeshow 적합도에서 PRISM III가 ${\chi}^2(13)=12.899$, P=0.456이었으며, PIM2는 ${\chi}^2(13)=14.986$, P=0.308이었다. 그러나 PIM2가 가능도비검정에서 PRISM III보다 유의한 특성을 가지고 있었다(${\chi}^2(4)=55.3$, P<0.01). 결 론: 저자들은 중환자실에 입실하는 소아 환자에서 사망률을 예측하는 두 가지 지표(PIM2, PRISM III)가 의미가 있다는 사실을 확인하였다. 저자들은 PIM2가 PRISM III보다 보다 정확하고 적절하다고 생각된다.

학업성취도 예측 요인 분석 및 인공지능 예측 모델 개발 - 블렌디드 수학 수업을 중심으로 (Analysis of achievement predictive factors and predictive AI model development - Focused on blended math classes)

  • 안도연;이광호
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제61권2호
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    • pp.257-271
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    • 2022
  • 본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.