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NTIS 바로가기정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.15 no.3, 2009년, pp.226 - 230
윤태복 (성균관대학교 컴퓨터공학과) , 최미애 (성균관대학교 교육학과) , 이지형 (성균관대학교 컴퓨터공학과) , 김용세 (성균관대학교 창의연구단)
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
Intelligent Tutoring System (ITS) is a procedure of analyzing collected data for teaming, making a strategy and performing adequate service for learners. To perform suitable service for learners, modeling is the first step to collect data from the process of their learning. The model, however, canno...
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Felder, R., Silverman, L. (1988). Learning and Teaching Styles in Engineering Education, Engineering Education, 78(7), pp. 674-681
Cha, H. J., Kim, Y. S., Park, S. H., Yoon, T. B., Jung, Y. M., and Lee, J. H. (2006). Learning Styles Diagnosis based on User Interface Behaviors for the Customization of Learning Interfaces in an Intelligent Tutoring System, Proc. 8th Int'l. Conf. on Intelligent Tutoring Systems (ITS)
Spence, R., Information Visualization, Addison-Wesley, 2001
Card, S. K., Mackinlay, J. D., and Schneiderman, B.(1999). Information visualization: Using vision to think, San Francisco, Morgan-Kaufmann
Margaret, H. D. (2003). Data Mining Introductory and Advanced Topics, Pearson Education Inc., New Jersey
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