경영 인텔리전스 스위트
중도 이탈 예측
학생이 학업에서 멀어지기 전에 위험군을 찾아내세요. 학업과 재정, 행동 신호를 종합해 기관이 선제적으로 재학률을 관리할 수 있게 합니다.
다차원 분석
조기 위험 감지
출석 감소
1교시 수업이나 특정 실습을 빠지는 미묘한 패턴을 감지합니다.
학업 추이
3주 이상 기수 내 상대 순위가 지속적으로 떨어지는 학생을 표시합니다.
재정 신호
ERP와 연동해 중도 이탈의 주요 전조인 등록금 납부 지연을 감지합니다.
학습 시스템 이탈
반 평균 대비 접속 빈도와 과제 열람 시간을 관찰합니다.
재학률 관리 절차
이상 신호에서 개입까지
1
시스템 데이터 수집
2
위험 확률 산출
3
지도교수 알림 발송
4
대응 조치 실행
LP
학습자 프로필 (컴퓨터공학 2학년)
중도 이탈 가능성 87%
자동 대응 계획
- 지도교수에게 메일 발송 완료
- 또래 멘토링 그룹 대상으로 지정됨
- 상담 일정 자동 예약 (확인 대기)
대응 진행 중
학생 이탈을 막으세요
학생이 시험을 빠지거나 한 학기를 망칠 무렵이면 이미 자퇴를 마음먹은 경우가 대부분입니다.
인텔리전스 엔진이 기관에 시간을 벌어 줍니다. 이탈의 작은 신호가 쌓이기 몇 주 전에 포착해, 지원 인력이 적극적으로 개입해 학생을 붙잡을 수 있는 여유를 만들어 드립니다.
자주 묻는 질문
궁금한 점, 모두 답해 드립니다
학업과 재정, 행동 신호를 종합해 학생이 학업에서 멀어지기 전에 위험군을 찾아내어, 기관이 선제적으로 재학률을 관리할 수 있게 합니다.
네 영역을 다차원으로 분석합니다. 출석 감소(1교시나 특정 실습 수업을 빠지는 미묘한 패턴), 학업 추이(3주 이상 기수 내 상대 순위가 지속적으로 하락), 재정 신호(ERP로 감지되는 등록금 납부 지연), 학습 시스템 이탈(반 평균 대비 접속 빈도와 과제 열람 시간)입니다.
재학률 관리 절차는 네 단계로 진행됩니다. 시스템 데이터 수집, 위험 확률 산출, 지도교수 알림 발송, 대응 조치 실행입니다.
엔진이 해당 학생에 맞는 자동 대응 계획을 만듭니다. 중도 이탈 가능성이 높은 학생의 경우 지도교수에게 메일을 보내고, 또래 멘토링 그룹 대상으로 지정하며, 상담 일정을 자동으로 예약(확인 대기)합니다.
학생이 시험을 빠지거나 한 학기를 망칠 무렵이면 이미 자퇴를 마음먹은 경우가 대부분입니다. 이탈의 작은 신호가 쌓이기 몇 주 전에 포착하면, 지원 인력이 개입해 학생을 붙잡을 시간을 확보할 수 있습니다.
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