[논문 리뷰] Quantifying the relationship between student enrollment patterns and student performance

Shahab Boumi, Adan Vela외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 22.

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한 줄 요약

이 연구는 2008–2017년 동안 오하이오 주립대학교의 다학기 수강 데이터를 기반으로 학생들을 장기 수강 전략—정규, 비정규, 혼합—으로 분류하기 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 연구 결과 혼합 수강 전략을 밟는 학생들, 특히 신입 및 전공 이관 학생들은 비정규 수강 학생들보다 학업 성취도가 뛰어나고 수료율도 높으며, 정규 수강로 전환할 경우 학점 평균(GPA) 향상이 이루어진다.

ABSTRACT

Simplified categorizations have often led to college students being labeled as full-time or part-time students. However, at many universities student enrollment patterns can be much more complicated, as it is not uncommon for students to alternate between full-time and part-time enrollment each semester based on finances, scheduling, or family needs. While prior research has established full-time students maintain better outcomes then their part-time counterparts, limited study has examined the impact of enrollment patterns or strategies on academic outcomes. In this paper, we applying a Hidden Markov Model to identify and cluster students' enrollment strategies into three different categorizes: full-time, part-time, and mixed-enrollment strategies. Based the enrollment strategies we investigate and compare the academic performance outcomes of each group, taking into account differences between first-time-in-college students and transfer students. Analysis of data collected from the University of Central Florida from 2008 to 2017 indicates that first-time-in-college students that apply a mixed enrollment strategy are closer in performance to full-time students, as compared to part-time students. More importantly, during their part-time semesters, mixed-enrollment students significantly outperform part-time students. Similarly, analysis of transfer students shows that a mixed-enrollment strategy is correlated a similar graduation rates as the full-time enrollment strategy, and more than double the graduation rate associated with part-time enrollment. Such a finding suggests that increased engagement through the occasional full-time enrollment leads to better overall outcomes.

연구 동기 및 목표

• 다학기 수강 데이터를 기반으로 단순한 정규/비정규 분류를 넘어서 장기 수강 전략을 식별함으로써 학업 성과와 유지를 분석하고자 한다.
• 정규, 비정규, 혼합 수강 전략이 학업 성취도와 유지도에 어떤 영향을 미치는지 조사하고자 한다.
• 신입 및 전공 이관 학생 간 수강 전략에 따른 성과를 비교하고자 한다.
• 수강 전략을 전환할 경우 학점 평균(GPA)과 탈락 위험에 어떤 영향을 미치는지, 특히 비정규에서 정규로 전환할 경우를 중심으로 평가하고자 한다.
• 유해한 학생 집단을 식별하고 개선된 성과를 이끌 수 있는 효과적인 수강 패턴을 도출함으로써 기관의 지원 정책을 개선하고자 한다.

제안 방법

• 학기별 학점 수강 데이터를 기반으로 학생들을 장기 수강 전략으로 군집화하기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)을 적용한다.
• HMM을 사용하여 세 가지 유형의 수강 전략을 식별한다: 정규 수강 전략(FES), 비정규 수강 전략(PES), 혼합 수강 전략(MES).
• 단일 학기 상태가 아닌 다학기 수강 패턴을 기반으로 학생을 분류한다.
• t-검정과 이원분산분석(ANOVA)을 수행하여 수강 전략 전환의 영향을 학점 평균(GPA)과 탈락률에 대해 평가한다.
• 학점 평균(GPA), DFW(D, F, 또는 Withdrawal) 비율, 수료율을 수강 전략 집단 간 비교 분석하며, 신입 및 전공 이관 학생 상태로 분류하여 분석한다.
• 통계 모델링을 통해 수강 전략 및 소속 학과가 학업 성취도 결과에 미치는 유의미성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 장기 수강 전략(정규, 비정규, 혼합)은 학업 성취도와 유지도 결과와 어떻게 관련되어 있는가?
• RQ2 혼합 수강 전략을 사용하는 신입 학생들은 비정규 수강 학생보다 정규 수강 학생에 더 가까운 성과를 보이는가?
• RQ3 혼합 수강 전략을 사용하는 전공 이관 학생들은 정규 수강 학생과 유사한 수료율을 달성하고, 비정규 수강 학생보다 유의미하게 높은 수료율을 보이는가?
• RQ4 비정규 수강 전략에서 정규 수강 전략으로 전환할 경우 학점 평균(GPA)과 탈락 위험에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 수강 전략 집단 간 가구 소득 분포는 어떻게 다름과 그에 따른 학생 지원 정책에 어떤 함의가 있는가?

주요 결과

• 혼합 수강 전략(MES)을 사용하는 신입 학생(FTIC)은 학업 성취도에서 비정규 수강 학생보다 정규 수강 학생에 더 가까운 성과를 보인다.
• 비정규 수강 학기 동안 혼합 수강 FTIC 학생들은 일관된 비정규 수강 학생들보다 유의미하게 높은 성과를 보이며, 더 높은 참여도 또는 회복력이 있음을 시사한다.
• 혼합 수강 전략을 사용하는 전공 이관 학생들은 정규 수강 학생과 유사한 수료율을 보이며, 비정규 수강 학생보다 두 배 이상 높은 수료율을 기록한다.
• 비정규 수강에서 정규 수강으로 전환할 경우, 신입 및 전공 이관 학생 모두 학점 평균(GPA)이 통계적으로 유의미하게 상승하고 탈락 위험이 감소한다.
• 정규 수강에서 비정규 수강으로 전환할 경우 탈락 확률이 증가하는 반면, 비정규에서 정규로 전환할 경우 탈락 위험이 감소한다.
• HMM 기반 분류는 세 가지 유형의 수강 전략을 성공적으로 식별하였으며, 장기 수강 패턴이 단일 학기 상태보다 결과 예측에 더 중요하다는 점을 드러냈다.