비정형 데이터와 학생 여정의 감정 데이터 분석을 통한 학업 예측 모델 연구
Developing Academic Outcome Prediction Models Using Unstructured Text and Emotion Dynamics Across the Student Journey
초록/요약
본 연구는 정성적 데이터와 감정분석을 활용한 학업 지속성 분석이 기존의 정량 중심 접근을 효과적으로 보완할 수 있음을 실증적으로 확인하였다. 두 개의 연구를 종합한 결과, 학생의 감정 상태는 학업 지속성과 자퇴 위험을 설명하는 핵심 요인으로 작용하며, 단순한 보조 변수나 주변 요인이 아닌 예측 및 개입의 중심 변수로 기능할 수 있음을 확인하였다. 연구Ⅰ에서는 감정분석과 생존분석을 결합하여 학생의 정서 흐름과 학업 지속성 간의 관계를 계량적으로 규명하였다. 분석 결과, 부정적 감정을 지속적으로 경험하는 학생은 평균 대비 자퇴 위험이 4배 이상 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 학년 전환기와 같은 특정 시점에서 이탈 위험이 집중되는 경향이 확인되었다. 이는 성별이나 학과와 같은 전통적 인구통계학적 변수보다도 감정 상태가 학업 지속성을 설명하는 데 있어 더 강력한 예측 요인임을 시사한다. 또한 학과별 특성에 따라 이탈 위험 요인이 상이하게 나타났는데, 창작 기반 학과에서는 창작 과정에서 발생하는 정서적 스트레스가, 실습 중심 학과에서는 과도한 실습 부담과 진로 불확실성이 주요 위험 요인으로 작용하였다. 반면 일부 사회과학 및 이공계 학과에서는 명확한 진로 전망과 협동적 학습환경이 긍정적 정서를 강화하며 상대적으로 낮은 이탈률을 유지하는 것으로 나타났다. 이는 학과 특성을 고려한 맞춤형 정서 지원과 정책적 개입의 필요성을 실증적으로 뒷받침한다. 이러한 결과는 감정 기반 지표를 활용한 조기 경고 체계(Early Warning System)를 실질적으로 구축할 수 있는 가능성을 제시한다는 점에서 의미가 있다. 연구Ⅱ에서는 학생 여정(Student Journey) 관점에서 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 학과별·집단별로 상이한 정서적 특성과 이탈 요인을 도출하였다. 텍스트 마이닝, 네트워크 분석, 군집 분석을 통해 긍정적 정서를 기반으로 안정적인 학습을 유지하는 집단, 부정적 정서가 지배적인 불안정형 집단, 그리고 혼합적 특성을 지닌 탐색기 집단 등 주요 정서 성향 군집이 확인되었다. 종합적으로 본 연구는 학생의 정서 흐름을 분석하고 이를 생존 모델링과 여정 분석에 접목함으로써, 기존의 정량 중심 학업 분석을 넘어선 새로운 분석 패러다임을 제시하였다. 학문적으로는 정서 기반 학습분석(Emotion-Informed Learning Analytics)의 가능성을 실증적으로 확장하고, 고객 여정(Customer Journey) 개념을 교육 맥락으로 전환한 학생 여정 기반 정책 설계(Student Journey-Driven Policy Design)라는 새로운 분석 프레임을 제안하였다. 또한 학업 중단을 단일 결과가 아닌 감정, 시기, 학과 특성이 상호작용한 복합적 현상으로 이해할 수 있는 이론적 함의를 제공하였다. 실무적으로 본 연구는 대학 현장에서 즉시 활용 가능한 정서 기반 조기 경고 체계와 맞춤형 개입 전략의 근거를 제시한다. 연구 결과에 따르면 부정 감정이 지속되거나 학년 전환기에 위치한 학생은 자퇴 위험이 급격히 증가하므로, 해당 시기에 정서 관리 프로그램이나 진로 재설계 워크숍과 같은 집중 개입이 필요하다. 또한 부정 감정 비율이 일정 기준을 초과하는 학과나 집단에 대해서는 실시간 감성 모니터링과 자동 알림 체계를 통해 상담 및 정서 개입이 즉시 연계되는 데이터 기반 의사결정 구조가 요구된다. 결론적으로 본 연구는 대학이 감정분석과 비정형 데이터 활용을 통해 학생 여정을 실시간으로 추적하고, 학과별·시기별 정서 리스크에 기반한 선제적 개입 전략을 설계할 수 있음을 보여준다. 이는 학령 인구 감소와 경쟁 심화라는 고등교육 환경의 구조적 위기에 대응하기 위한 실질적 전략 도구로 기능할 수 있으며, 학생 성공(Student Success)을 목표로 하는 데이터 기반 교육정책 수립과 중장기 대학 발전계획에 중요한 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의가 있다.
more목차
1. 개요 1
제1장 서론 1
제1절 연구 배경 1
제2절 감정분석과 생존모델, 비정형 데이터 접근과의 융합 2
제3절 연구 목적 및 질문 3
제4절 연구Ⅰ과 연구Ⅱ의 관계성 및 기여도 4
2. 연구 Part 1. 6
제1장 경험과 감정을 데이터로 말해주다-고등교육에서 감정분석과 생존모델 융합을 기초한 연구 6
제1절 연구 배경 6
제2절 연구 목적 8
제2장 이론적 배경 10
제1절 학생 여정(Student Journey)의 개념과 분석 활용 10
제2절 감정분석의 이론과 사례 11
제3절 심리학적 감정분석 이론 11
제4절 데이터 분석 이론 13
제5절 선행 연구 18
제3장 연구 방법 20
제1절 개요 및 절차 20
제2절 데이터 수집 및 데이터 전처리 22
제3절 감성 데이터 수집 및 데이터 구조 24
제4절 학생 여정 모듈 이벤트 정제 및 학사 이력 정보 25
제5절 주요 변수의 정의 27
제6절 분석 도구 및 연구 방법 28
제4장 연구 결과 32
제5장 결론 77
제1절 결론 77
제2절 시사점 및 정책 제언 80
3. 연구 Part 2. 82
제1장 학생의 목소리로 학생 여정을 생각하기-비정형 데이터 기반 접근 방식으로 82
제1절 연구 배경 82
제2장 이론적 배경 85
제1절 대학 교육 수요자의 특성 85
제2절 한국 교육시장의 특성 87
제3절 학생 여정(Student Journey)의 개념 87
제4절 Student Journey의 관점에서 대학생에 대한 이해 88
제5절 교육 수요자에 대한 수요 파악을 위한 비정형 데이터 분석 90
제3장 연구 방법 93
제1절 데이터 전략과 학생 여정 지도의 개념 93
제2절 데이터 94
제3절 데이터 분석 및 절차 95
제4장 연구 결과 99
제5장 결론 117
제1절 시사점 117
제2절 한계점 119
4. 종합 결론 121
제1절 연구의 주요 발견 121
제2절 학문적 기여와 이론적 함의 122
제3절 실무적, 정책적 시사점 123
제4절 향후 과제 및 연구의 확장 125
참고 문헌 127
