Mathematics

• Mathematics

  • num of institution:57

  • num of faculty: 575

    • Faculty with publicly available full careers: 520 (90.59%)

Statisitcs

Lorenz Curve

주의) 출신 학교가 모두 밝혀지지 않은 교원도 포함

self-hiring

주의) 출신 학교가 모두 밝혀지지 않은 교원도 포함

Number of data with same 'Prof Univ' and 'Bachelor': 100 (17.42%)

Number of data with same 'Prof Univ' and 'Ph.D': 26(4.53%)

Network Analysis

Authority Scores vs Hub Scores

주의) 출신 학교가 모두 밝혀지지 않은 교원도 포함

Bachelor to Faculty

Ph.D to Faculty

Hiring Network analysis

Bachelor to Prof Univ Flow Network

회귀 분석 결과

• 회귀 계수 (Coefficients):

  • 학부 학교 허브 점수 (Bachelor Hub Score): 0.00000.00000.0000

  • 박사 학교 허브 점수 (Ph.D Hub Score): 0.00000.00000.0000

  • 재직 학교 권위 점수 (Prof Univ Authority Score): 1.00001.00001.0000

• 절편 (Intercept): −6.9389×10−18-6.9389 \times 10^{-18}−6.9389×10−18 (매우 작아서 거의 0에 가까움)

• R² 점수: 1.01.01.0 (모델이 종속 변수의 변동성을 완벽하게 설명함)

결론

가장 중요한 요소

1. 중력모형 (Gravity Model):

   • Detailed Bachelor-Prof Gravity Score가 가장 큰 영향을 미칩니다 (계수: 416.0848).

   • Detailed Ph.D-Prof Gravity Score는 음의 계수 (-345.8234)를 가지지만, 여전히 중요한 영향을 미칩니다.

   • 이 모형은 R² 점수가 0.3454로, 종합 점수의 약 34.54%를 설명합니다.

2. 관성모형 (Inertia Model):

   • 관성 점수는 낮은 계수 (0.0025)를 가지며, R² 점수가 0.0214로 매우 낮습니다. 이는 관성모형이 종합 점수의 변동을 거의 설명하지 못함을 의미합니다.

   • 관성모형은 교원 임용에 있어서 중요한 요소가 아님을 나타냅니다.

3. 복합모형 (Hybrid Model):

   • Bachelor-Prof Hybrid Score (계수: 580.8414)와 Ph.D-Prof Hybrid Score (계수: -580.8332) 모두 중요한 영향을 미칩니다.

   • 이 모형의 R² 점수는 0.2367로, 종합 점수의 약 23.67%를 설명합니다.

종합 분석

• Detailed Bachelor-Prof Gravity Score가 가장 중요한 요소입니다 (중력모형).

• Detailed Ph.D-Prof Gravity Score도 중요한 영향을 미칩니다 (중력모형).

• 관성모형은 교원 임용에 있어 중요한 요소가 아닙니다.

• 복합모형은 중력모형에 비해 설명력이 떨어집니다.

이 결과를 바탕으로, 수학과 교원 임용에서 가장 중요한 요소는 Detailed Bachelor-Prof Gravity Score와 Detailed Ph.D-Prof Gravity Score임을 확인할 수 있습니다. 추가 분석이나 다른 질문이 있다면 말씀해 주세요.

Ranking

• 교원 임용에 있어서 선호되는 출신학교 순위를 정량화해보기

  • factor

    • 현직 교원의 출신 학사과정에 대한 통계

    • 현직 교원의 출신 박사과정에 대한 통계

    • 현직 교원의 학사에서 박사로의 indegree

  • 위 요소에 기반하여 특징 스케일링, PCA를 통한 차원축소(1차원) 후 점수 정규화

  • 정규화된 점수를 기반으로 랭킹 지정

Null Ranking

Adjusted Ranking