표 6 절제 실험에 따른 Deep-LSTM 변형 모형의 예측 성능 비교

모형 변형	RMSE 평균	RMSE 표준편차	MAE 평균	MAE 표준편차	반복 횟수	평가 표본 수
전체 모형	56.60	25.20	43.00	20.50	5	1,836
결측 패턴 미포함	64.90	3.00	48.80	3.32	5	1,836
장기 맥락 제거	65.40	1.12	48.70	1.16	5	1,836
단일과제 가속도 모형	52.80	23.80	39.70	19.20	5	1,836

주: 모든 변수는 표준화(z-점수)되어 투입되었다. 동일 학생 내 반복 측정 구조를 고려하여 학생 ID를 군집 단위로 하는 군집 강건 표준오차(cluster-robust standard error)를 적용하였다. 분석은 R의 lm() 함수와 lmtest::coeftest()를 통해 수행되었다.