영어강의의 효과성에 대한 연구

조장식,Cho, Jang Sik 한국데이터정보과학회 2012 한국데이터정보과학회지 Vol.23 No.6

요즘 대부분의 대학들이 국제화를 목표로 재학생들의 어학능력 및 국제적 경쟁력 강화와 함께 영어강의의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 강의평가점수를 이용해서 과목특성 변수들과 개인특성 변수들 별로 영어강의와 한국어강의의 효과성을 비교하였다. 또한 로지스틱회귀분석과 의사결정나무분석을 이용하여 어떤 요인들이 영어강의가 한국어강의에 비해서 효과적인지를 주효과와 상호작용효과 측면에서 분석하였다. 분석결과에 따르면 영어강의의 효과성에 영향을 미치는 변수로는 학년, 계열, 강좌규모, 평균평점, 계열, 전형방법 등으로 나타났다. 또한 영어강의 효과성이 특히 높은 그룹은 1학년이면서 인문계열인 경우, 그리고 1학년이면서 자연 및 예체능계열이고 평균평점이 높은 그룹이 높게 나타났다. 그리고 영어강의의 효과성 비율이 특히 낮은 그룹은 2-3학년 학생이면서 강좌규모가 크고 인문계열인 경우로 나타났다. Many universities stress gradually the importance of english-medium class in order to improve the international competitiveness and the internationalization of the university. In this paper, we compare english-medium class with korean class using course evaluation score. Also we analyze the factors that affect the effectiveness of the course evaluation score of english-medium class. First, logistic regression analysis is used to examine the main effects of subjects and individual characteristics. Also, decision tree analysis is used to examine the interaction effects for subjects and individual characteristics. The results of this paper are as follows. Grade, department category, class size, GPA and screening method affect the effectiveness of english-medium class. The highest effectiveness group of english-medium class is that grade is freshmen and department category is humanity. Also the group of the second highest effectiveness group is that grade is freshmen and department category is nature and art and GPA is high.

대학입시의 당락에 미치는 전형요소들의 영향력 분석

조장식 한국자료분석학회 2011 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.13 No.1

An important tasks in analyzing university entrance examination data are the influence of test variables. Statistical methods for this purpose are considered in this paper. In this paper, we study the influence analysis of admission variables including their characteristics on academic achievements of freshmen at K university in Busan. First, logistic regression analysis is used to examine the main effects of admission variables including candidate' characteristics on success or failure of admission. Also, Decision tree analysis is used to examine the interaction effects for the admission variables on success or failure of admission. As the results, we note that aptitude and leadership screenings of nonscheduled application are revised and improved. The results of this paper may be helpful to K university in designing effective admissions strategies for recruiting students. 본 논문은 신입생을 선발하기 위한 전형방법의 타당성을 알아보기 위해, 학생을 선발할 때 기준으로 삼고 있는 전형요소들이 합격여부에 얼마나 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 사용한 자료는 2010년도에 K 대학교에 지원한 지원자들을 대상으로 하였으며, 전형요소들은 주요교과목을 포함한 7개 과목의 수능성적과 학년별 내신성적 등을 사용하였다. 그리고 학생선발의 대표적인 5개의 전형방법을 비교하였다. 영향력 분석 방법으로는 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석과 비모수적인 방법인 의사결정나무 분석을 통하여 당락에 미치는 전형요소들의 대한 주효과와 상호작용효과를 분석하였다. 분석결과 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무분석 모두에서 정시모집의 수능전형과 일반전형은 모든 전형요소들이 통계적으로 유의하게 당락에 영향을 미치는 것으로 나타나 전형방법이 적절함을 알 수 있었다. 그러나 수시모집의 대부분 전형에서는 언어, 수리, 외국어 등 수능성적의 주요교과목 성적을 포함해서 대부분의 전형요소들이 당락에 유의하게 영향을 주지 못한 것으로 나타나 적절한 개선이 필요함을 알 수 있었다.

강의평가에 대한 균등화방법의 비교

조장식,강창완,최승배,Cho, Jang-Sik,Kang, Chang-Wan,Choi, Seung-Bae 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.1

Most of universities have carried out course evaluation to improve students's satisfaction for the established lecture and apply the performance appraisal for professor. But, course evaluation depends on many variables such as class size, type of lecture, evaluator's grade and so on. As the results, such variables lead to serious bias which makes lecturers distrust the course evaluation results. In this paper, we compare some equating methods for the course evaluation and the efficiencies for some equating methods. And we will recommend one of them which has best efficiency. Also we give the example to which the method is applied. 대부분의 대학에서는 개설된 강좌에 대한 학생들의 강의만족도를 통하여 교수들의 업적평가에 적용하기 위해 강의평가를 실시하고 있다. 그러나 강의평가점수는 강좌규모, 강의형태, 개설학년 등과 같은 많은 변수들에 의해 영향을 받으며, 그 결과로 강의평가결과는 심각한 편의를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 강의평가결과의 사후조정을 위한 균등화방법과 그 효율성을 비교하고, 가장 좋은 효율성을 갖는 균등화방법을 제안하고자 한다.

위계적 선형모형을 이용한 강의평가 결정요인 분석

조장식,Cho, Jang Sik 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.6

강의평가 결과에 영향을 미치는 특성변수로는 교과목 수준의 다양한 강좌특성 변수들과 수강생 수준의 다양한 인적특성 변수들이 있다. 특정 수강생은 다수의 교과목을 이수하기 때문에 다수의 교과목들은 동일한 수강생 안에 속하게 됨으로써 공유되는 특성이 있게 된다. 즉 강의평가 결과는 교과목 수준의 강좌특성 (1-수준)과 수강생 수준의 인적특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multilevel)를 가지게 되며, 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위의 구조가 된다. 따라서 전통적인 회귀분석에서와 같이 개별 교과목들이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 강의평가결과에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 보다 타당하게 분석하기 위한 방법으로 위계선형모형 (HLM; hierarchical linear model)을 이용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 먼저 교과목 수준의 특성변수들 중에 강좌규모, 개설학년, 담당교수의 전임여부, 해당 교과목의 총 평균평점, 원어강좌 여부가 통계적으로 유의하게 강의평가 결과에 영향을 미친 것으로 나타났다. 또한 수강생 수준의 인적특성 변수들 중에는 성별, 학과계열, 대입당시 전형방법, 평균평점 등이 유의하게 강의평가 결과에 영향을 미친 것으로 나타났다. The fundamental concerns of this paper are to analyze the effects of student course evaluation using subject characteristic and student characteristic variables. We use a 2-level hierarchical linear model since the data structure of subject characteristic and student characteristic variables is multilevel. Four models we consider are as follows; (1) null model, (2) random coefficient model, (3) mean as outcomes model, (4) intercepts and slopes as outcomes model. The results of the analysis were given as follows. First, the result of null model was that subject characteristics effects on course evaluation had much larger than student characteristics. Second, the result of conditional model specifying subject and student level predictors revealed that class size, grade, tenure, mean GPA of the class, native class for level-1, and sex, department category, admission method, mean GPA of the student for level-2 had statistically significant effects on course evaluation. The explained variance was 13% in subject level, 13% in student level.

Bayesian Multiple Comparisons for the Ratio of the Failure Rates in Two Components System

조장식,조길호 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.2

In this paper, we consider multiple comparisons for the ratio of the failure rates in two components system that the lifetimes of the components have independent exponential distributions. Also we suggest Bayesian multiple comparisons procedure based on fractional Bayes factor when noninformative priors are applied for the parameters. Finally, we give numerical examples to illustrate our procedure.

양쪽중단된 지수분포의 모수와 신뢰도에 대한 계층적 베이즈추정

조장식,강상길 한국통계학회 1999 응용통계연구 Vol.12 No.2

양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.

사회연결망분석을 이용한 잡매칭함수 분석

조장식,박성익,Cho, Jang-Sik,Park, Sung-Ik 한국통계학회 2011 Communications for statistical applications and me Vol.18 No.6

본 연구는 구직자의 구직희망조건과 구인기업의 구인조건을 동시에 고려하여 특정 구직자가 특정 기업에 잡매칭될 가능성을 판단할 수 있는 잡매칭 함수를 제안하였다. 그리고 사회연결망분석(social network analysis)을 이용하여 구직자와 구인기업간의 상호작용의 가능성을의미하는 연결정도 중심성을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연결정도는 일부의 구직자 또는 구인기업에게 심하게 편중되어 있음을 알 수 있다. 그리고 전혀 매칭되지 않는 구직자와 구인기업의 수도 다수인 것으로 나타났다. 둘째, 의사결정나무 분석 결과에 의하면, 구직자 특성들 중 연결정도 중심성에 가장 많은 영향을 미친 특성은 성별이었고, 그 다음으로 연령, 학력 등의 순으로 나타났다. 그리고 구인기업특성들 중 연결정도 중심성에 가장 많은 영향을 미친 특성은 제시임금이었고, 그 다음으로 업종, 기업규모의 순으로 나타났다. This paper proposes a job matching function that calculates the job matching probability of a job-seeker to an employer taking the working conditions of a job-seeker and an employer into account. In addition, this study analysis the degree of centrality that means interactions of a job-seeker and an employer utilizing social network analysis. The results are follows. First, a degree of centrality is found to be severely concentrated in certain job-seekers or certain employers; in addition, there are many job-seekers and employers who have no matching results. Second, according to decision tree analysis, characteristics of a job-seeker that influences the degree of centrality are gender, age and degree of education in order of importance. The characteristics of a employer that influences the degree of centrality are proposed salary, industry classification and firm size in order of importance.

Bayesian Testing for Independence in Bivariate Exponential Model

조장식 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.2

In this paper, we consider the Bayesian hypotheses testing for independence in bivariate exponential model. In Bayesian testing problem, we use the noninformative priors for parameters which are improper and are defined only up to arbitrary constants. And we use the recently proposed hypotheses testing criterion called the fractional Bayes factor. Also we give some numerical results to illustrate our results.

Cox의 혼합모형을 이용한 대졸취업자의 재직기간 분석

조장식,강창완,최승배 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.3

In general, employment duration is influenced in individual characteristics (level-1) as well as employment area characteristics (level-2). That is, data has hierarchical structure in the sense that individual employment duration is influenced by individual-level variables (level-1) and employment area-level (level-2) variables. In this paper, we study on employment duration of university graduates using Cox’s mixed effect model. The major results are the followings. Looking at the impact of level-1 variables, employment duration of the man is the longer than the woman. The higher university satisfaction, the higher GPA, the bigger company size is longer for employment duration. On the other hand look at the influence of level-2 variables, the higher economically active population ratio, the employment duration of regular job is shorter than non-regular job. Also the higher employment rate area, the employment duration of regular job is longer than non-regular job. 대졸 취업자들이 직장에서 재직기간이 경과하면서 이직 또는 실업 상태로 탈출확률 및 탈출요인 문제를 분석하는 것은 취업의 질을 측정할 수 있는 좋은 방법이다. 일반적으로 대졸자들이 이직 또는 실업으로의 탈출은 취업자의 개인특성뿐 만 아니라, 취업지역 특성에도 영향을 받는 복수의 분석단위를 가지게 된다. 복수의 분석단위를 가지는 위계적(hierarchical) 자료구조에서는 취업지역별 공유되는 특성이 존재하게 되어 집단 내의 상관이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 취업자 개인특성(1-수준)과 취업지역 특성(2-수준)의 위계적 자료구조 하에서 Cox의 혼합모형(Cox’s mixed effects model)을 이용하여 대졸 취업자들의 재직기간 중 실직 및 이직으로의 탈출요인을 분석하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 1-수준 변수들의 영향력을 살펴보면, 성별, 연령, 평점, 대학유형, 전공계열, 정규직 여부 및 기업규모 등이 통계적으로 유의하게 탈출확률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 2-수준 변수들의 영향력을 살펴보면, 경제활동참가율과 고용률이 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Bayesian Multiple Comparison of Bivariate Exponential Populations based on Fractional Bayes Factor

조장식,조길호,최승배 한국데이터정보과학회 2006 한국데이터정보과학회지 Vol.17 No.3

In this paper, we consider the Bayesian multiple comparisons problem for K bivariate exponential populations to make inferences on the relationships among the parameters based on observations. And we suggest the Bayesian procedure based on fractional Bayes factor when noninformative priors are applied for the parameters. Also, we give a numerical examples to illustrate our procedure.