가속화되고 있는 학생 이탈 현상
매년 전국 대학교의 중도 탈락 비중 증가!
계속해서 증가하는 중도 탈락 학생들을 지켜보고만 계실건가요?
AI 중도이탈 솔루션을 활용하면,
중도이탈 학생들의 이탈 이유와 확률을 분석하여 사전에 예방할 수 있습니다.
인구 통계학적 관점
학력의 인구 급감으로 인한
대학의 신입생 미충원 문제 해결이 중요함
지역을 위한, 학생을 위한, 대학을 위한
미래 전략 도출이 중요
교육부의 관점
3년 이내(~2025년) 권역별 10만 명 감축시
권역 쏠림 현상으로 지방 대학 중심 위기 가속화
지방 경제 악화에 따른 ‘정원 감축 권고’라는
화두를 던질 수밖에 없는 상황
대학의 관점
동일 권역 대학들의 적정규모화 방향에 대한
촉각을 세우고 정원 감축 계획을 고려해야 할 시점
입학 정원 감축시 겪게 될 학과 간의 정원 조정과
그로 인해 발생될 학과 구조조정으로 인한 내부적 큰 갈등이 야기됨
대학생의 중도이탈 방지를 위한 솔루션, Unidict가 함께합니다.
대학생의 중도이탈 방지를 위한 솔루션, Unidict가 함께합니다.
고위험 학생리스트 예측 제공
이탈 기준치를 벗어난 이탈 고위험 학생들을 강조 표기하여 대처 가능한 골든타임을 놓치지 않고 대응할 수 있도록 직관적인 인터페이스가 구성되어 있습니다.
고위험 학생리스트 예측 제공
이탈 기준치를 벗어난 이탈 고위험 학생들을 강조 표기하여 대처 가능한 골든타임을 놓치지 않고 대응할 수 있도록 직관적인 인터페이스가 구성되어 있습니다.
학생별 이탈 요인 세부 제공
이탈 위험이 높은 학생의 출석, 휴학 상태, 학점 등의 세부 항목을 분석하여 문제가 있는 항목을 사전에 발굴하고 리스크를 해소함으로써 이탈 확률을 낮출 수 있습니다.
예측 모델 정확도
중도이탈 재현율
AI 모델링 최대 소요 시간
실제 이탈자 중 사전 예측 비율
AI Pipeline Optimizer
AI Pipeline Optimizer는 주어진 데이터에 가장 적합한 인공지능 요소의 조합을 찾아냅니다. Pytorch, Tensorflow, Keras, MXNet, Spark MLlib와 같은 AI Framework와 Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM 등의 AI Library를 비교, 분석하여 최대 1시간 이내로 가장 최적의 AI로 모델링합니다.
예측 모델
96% 이상 정확도로 학생의 데이터를 예측해내는 가장 높은 정확도의 모델입니다. Unidict는 대학이 보유하고 있는 현재 데이터만으로 AI 모델링의 정확도를 높일 수 있는 AI Optimizer 기술을 사용합니다.
예측 모델 정확도
중도이탈 재현율
AI 모델링 최대 소요 시간
실제 이탈자 중 사전 예측 비율
AI Pipeline Optimizer
AI Pipeline Optimizer는 주어진 데이터에 가장 적합한 인공지능 요소의 조합을 찾아냅니다. Pytorch, Tensorflow, Keras, MXNet, Spark MLlib와 같은 AI Framework와 Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM 등의 AI Library를 비교, 분석하여 최대 1시간 이내로 가장 최적의 AI로 모델링합니다.
예측 모델
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국내 70여 개 대기업과의 성공적인 수행 결과를 기반으로 대학 맞춤형 AI Solution을 구현합니다.
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대학 맞춤형 AI Solution을 구현합니다.
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