인공적 대표트리를 활용한 신입생의 대학만족도 예측 요인 탐색

Exploring Predictors of University Satisfaction Using an Artificial Representative Tree

본 연구는 4년제 대학 신입생의 대학만족도를 예측하는 요인을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 한국교육고용패널조사Ⅱ 3차년도 자료에 랜덤 포레스트를 적용하고, 인공적 대표트리를 통해 그 결과를 해석하였다. 먼저, 순열 정확성 중요도 측정을 통해 대학만족도를 예측하는 상위 15개 변인을 도출하고, 이 변인들을 인공적 대표트리 구축을 위한 분할에 이용하였다. 분석 결과, 학과 자부심은 가장 중요도가 높은 변인으로 나타났다. 그리고 중요도 상위 6개 변인 가운데 5개가 인공적 대표트리의 분할에 활용되었다. 학과 자부심은 진로정보/상담 및 강의/실습시설, 책과 자료, 해외연수 지원과 상호작용하여 신입생의 대학만족도를 높이는 것으로 나타났다. 기존 연구가 대학만족도를 예측하는 변인의 탐색과 그 영향력을 비교하는 데 초점을 두었다면, 본 연구는 대학이 지원할 수 있는 요인들의 상호작용에 따라 대학만족도가 어떻게 달라질 수 있는지 확인하였다. 본 연구의 결과는 대학이 학업 지속을 지원하기 위한 전략으로, 대학만족도를 높일 수 있는 학교생활과 대학시설 요인에 집중할 필요가 있음을 시사한다.

This study aims to explore factors predicting university satisfaction among freshmen at four-year universities. To this end, we applied random forest(RF) to the third-year data from the Korean Education and Employment Panel Ⅱ (KEEP Ⅱ) and interpreted the results using an artificial representative tree (ART). First, the top 15 variables predicting university satisfaction were derived based on permutation accuracy importance scores, and these variables were used for splitting to construct an ART. The analysis revealed that department pride had the highest importance score. Furthermore, five of the top six variables by importance score were utilized in the splitting of the ART. Department pride was found to interact with career information/counseling, lecture/laboratory facilities, books and materials, and overseas training support to enhance freshman university satisfaction. While previous studies focused on identifying variables predicting university satisfaction and comparing their influence, this study examined how university satisfaction can vary based on the interactions of factors that universities can support. The findings suggest that universities need to focus on factors related to campus life and university facilities that can enhance university satisfaction as a strategy to support academic persistence.