본 논문은 중학교 학생들의 학업 중단 위험을 예측하는 혁신적인 예측 모델인 다중모드 변화점 감지(MCPD) 모델을 제시합니다. 기존 연구들이 온라인 학습 데이터에만 의존하고 정량적 특징만을 추출하여 정보 손실이 발생하는 문제점을 해결하기 위해, 교사의 서술형 의견 데이터와 수치형 성적 데이터를 모두 활용합니다. 두 가지 데이터 유형을 독립적으로 인코딩한 후, 융합하여 분석하고, 변화점 감지 모듈을 통해 학생 행동의 중요한 변화를 파악하여 동적 가중치로 활용함으로써, 학생들의 복잡하고 비선형적인 행동 변화를 포착합니다. 실험 결과, 70-75%의 정확도를 달성하여 기존 알고리즘보다 5-10% 향상된 성능을 보였으며, 다양한 학업 중단 위험 정의에 대해서도 높은 정확도를 유지하여 모델의 적용 가능성을 확인하였습니다.
