랜덤포레스트를 이용한 대학 졸업자의 대학원 진학 예측 요인 분석 (Analysis of Predictive Factors for Graduate School Admissions Utilizing Random Forest Methodology)

서지정보

· 발행기관 : 한국진로교육학회
· 수록지 정보 : 進路敎育硏究 / 36권 / 1호 / 163 ~ 187페이지
· 저자명 : 임한려, 홍성표

초록

이 연구는 머신러닝 방법인 랜덤포레스트 모형을 활용하여 대졸자의 대학원 진학 예측 모형을 개발하고 중요도가 높은 설명변수를 확인하는 데 목적이 있었다. 이를 위해 대졸자 직업이동 경로조사(2019)의 8,340명 데이터를 예측 모형 도출 및 분석에 활용하였다. 분석 방법으로는 랜덤포레스트 모형을 활용했으며, 중요도 및 부분 의존성 도표를 분석함으로써 대학원 진학을 예측하는 주요 설명변인을 도출하였다.
주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대졸자의 경제적 상황은 대학원 진학을 예측하는 중요도가 높은 요인이며, 개인의 경제적 상태와 대학원 진학 사이에 정적인 관계가 형성되어 있었다. 둘째, 대학 생활 만족도(전공, 학생지원, 교육과정, 진로상담, 교육시설, 교수진)는 대학원 진학 예측에 중요도가 높았으며, 세부적으로 다양한 패턴을 보였다. 전공만족도는 높을수록 대학원 진학이 높아지는 경향을 보였지만, 교육과정, 교수진 등은 만족도 수준이 낮거나 오히려 높을 때 대학원 진학을 촉진하는 U자형 패턴을 나타냈다. 셋째, 일에 대한 가치관은 대학원 진학과 관련이 있었는데, 전공적합도가 높은 직업을 선택하고자 하는 대졸자들은 대학원 진학 가능성이 높은 모습을 보였다. 넷째, 취업 준비 경험, 연령, 학점 등은 대학원 미진학을 예측할 수 있는 설명변수로 활용될 수 있으며, 구체적으로 취업 준비경험이 있거나 연령이 높을수록 대학원 진학 가능성이 낮아지고, 학점이 높을수록 대학원 진학 가능성이 높아지는 경향을 보였다.
연구결과를 바탕으로 시사점을 제안하면 다음과 같다. 첫째, 대학원 진학에서 경제적 요인의 중요성이 높은 만큼, 장학금 및 연구활동 지원에 대한 확대가 필요하다. 둘째, 대학생의 전공별 탐색 및 심화 교육이 강화될 필요가 있다. 셋째, 대학원생을 대상으로 한 양적 데이터의 공개(이공계 및 박사 졸업자 패널 등) 및 확대가 필요하다.

영어초록

The aim of this study was to utilize the machine learning technique of Random Forest modeling to develop a predictive model for graduate school admissions and identify the most important explanatory variables. This was accomplished using data from 8,340 individuals who participated in a survey on Graduates Occupational Mobility in 2019. The Random Forest model was employed as the analytical method, and the importance and partial dependence plots.
The key research results are as follows: First, the economic situation of college graduates is a highly important factor in predicting graduate school admission, and there was a static relationship between individual economic status and graduate school admission. Second, college life satisfaction (major, student support, curriculum, career counseling, educational facilities, faculty) had a high importance in predicting graduate school entrance, and showed various patterns in detail. The higher the satisfaction with the major, the higher the admission to graduate school, but the curriculum and faculty showed a U-shaped pattern in relation to admission to graduate school. Third, the value of work was related to going to graduate school, and college graduates who wanted to choose a job with a high degree of compatibility with their major showed a higher possibility of going to graduate school.
Based on the research results, the implications are as follows. First, as the importance of economic factors in entering graduate school is high, it is necessary to expand support for scholarships and research activities. Second, it is necessary to strengthen the exploration and in-depth education of college students by major. Third, it is necessary to expand and disclose quantitative data targeting graduate students.

참고자료

· 없음