Abstract
Recently, many universities confront with a serious problem because of increasing students of dropout university. So the purpose of this study was to examine potential predictors of dropout among K university students. The subjects were 1,577 students (dropout=111, staying=1,466) in this study. In this study, we studied effects for characteristic of dropout students leaving their university as using two statistical methodologies. First, logistic regression analysis was used to examine the main effects of characteristic of dropout students leaving their university. Also, decision tree analysis among of data mining tools was used to examine the interaction effects for the characteristic of dropout students leaving their university. The analysis results were very informative since those enable us to know the most important factors.
요즘 많은 대학들은 재학생들의 자퇴, 제적 또는 타대학으로의 편입 등으로 재학 중 학업을 중단(중도탈락)하는 학생의 증가로 인해 입학자원의 감소로 인한 부담과 함께 대학의 행 재정적 부담이 더해지고 있다. 그래서 각 대학들은 어떤 특성을 가진 학생들이 재학 중 학업을 중단하는지에 대한 심도있는 분석을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 재학생들의 입학정보인 전형유형, 내신성적 및 수능성적, 그리고 학사정보인 평균평점, 그리고 성별, 계열, 거주지역 등 개인 특성 변수 등의 독립변수를 활용하여 학업중단여부에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해, 학업중단여부에 영향을 미치는 독립변수들의 주효과를 분석하기 위해 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 또한 로지스틱 회귀분석 결과의 보완적 방법으로서 독립변수들의 상호작용효과를 분석하기 위해 비모수적인 방법인 의사결정나무 분석을 사용하였다. 분석결과 수능 성적의 언어영역과 내신성적의 수학성적, 평균평점이 높을수록 통계적으로 유의하게 학업중단을 하지 않을 확률이 높게 나타났다. 또한 여학생에 비해서 남학생이, 그리고 고교지역이 기타지역에 비해서 울산/경남지역인 학생들이 학업중단을 하지 않을 확률이 높게 나타났다.