[논문]지능형 교육 시스템을 위한 학습자 모델 기술과 응용 연구

윤태복; 이지형

doi:10.5762/kais.2013.14.12.6455

지능형 교육 시스템을 위한 학습자 모델 기술과 응용 연구
A Study on Learner Modeling Technology and Applications for Intelligent Tutoring Systems 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.14 no.12, 2013년, pp.6455 - 6460

윤태복 (서일대학교 컴퓨터소프트웨어과) , 이지형 (성균관대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

지능형 교육시스템을 위한 학습자 모델 구축 기술은 지능형 교육시스템의 원천 기술이라 할 수 있으며, 학습자에게 제공되는 교육 서비스가 질적으로 향상된다. 본 연구는 지능형 교육 시스템의 기반 및 원천 기술이라 할 수 있는 학습자 모델 구축 기술을 목표로 학습자 모델 생성 기술, 다양한 학습자 상태 파악을 위한 연구, 교육 데이터 마이닝 기술에 대한 체계적 연구를 실시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Learner modeling forms the foundations for intelligent tutoring systems that provide adaptive and active learning guidance for learning and education quality enhancement. The aim of this study was to develop learner modeling technologies to form the foundation of intelligent tutoring systems. Specif...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

하지만, 일부 기관의 경우 지능형 교육 시스템을 위한 몇몇 연구 사례는 있지만, 기반 기술이라 할 수 있는 학습자 모델 구축 기술 연구 및 교육 데이터 마이닝 기술 연구는 찾아보기 어려운 실정이다. 본 논문은 지능형 교육 시스템의 주요 요소 기술을 분석하고 학습자 모델 생성을 위한 필요 기법에 대하여 기술하려 한다.
따라서 우리나라에서도 미래의 고부가가치 산업인 지능형 교육시스템을 위한 원천 기술인 학습자 모델에 관한 연구 및 개발을 위해서, 중장기적인 안목에서 IT, 교육, 심리학 등을 모두 융합하여 체계적이고 계획적인 투자가 절실히 필요한 실정이다. 본 연구는 지능형 교육 시스템의 현황을 알아보고, 학습자 모델을 위한 필요기술에 대해서 소개한다.

제안 방법

학습 시멘틱 기술에는 교육 데이터 마이닝 기술, 온톨로지 기반 지능형 지식 추론 기술 그리고 상황 인식 기술을 세부 기술로 정의하였고, 지능형 이러닝 서비스 기반기술에는 컨텐츠 적응화 및 제공 기술, 학습 관리 시스템기술, 상호작용기술 그리고 아키텍쳐/프레임워크 기술을 포함하였다. 끝으로 지능형 이러닝 서비스 기술은 지능형 협력 학습 기술, 개인화 학습 커뮤니티 기술 그리고 자기주도 학습 기술을 분류하였다. 또한, 다학제적 융합 연구를 위한 정보통신, 교육학, 심리학, 경영학 분야의 기술과 이러닝 요소 기술과의 연계성 연구를 통한 전략 제시하였다.
끝으로 지능형 이러닝 서비스 기술은 지능형 협력 학습 기술, 개인화 학습 커뮤니티 기술 그리고 자기주도 학습 기술을 분류하였다. 또한, 다학제적 융합 연구를 위한 정보통신, 교육학, 심리학, 경영학 분야의 기술과 이러닝 요소 기술과의 연계성 연구를 통한 전략 제시하였다.
본 연구는 국내외 지능형 교육 시스템 연구 사례 조사를 통하여 학습 지원 기능 중심의 지능형 교육 시스템 개발의 주요 기술의 분야를 정의하고 세부 요소 기술을 정의하였다[Fig. 3]. 학습자 특성 파악 기술에는 학습자 모델과 감정 및 동기 진단 기술을 포함하였고, 지능형 학습지원 기술에는 교수 및 학습 전략 기술, 학습 평가 기술 그리고 학습자 중심 적응형 학습 지원 기술로 구성하였다.
학습자 특성 파악 기술에는 학습자 모델과 감정 및 동기 진단 기술을 포함하였고, 지능형 학습지원 기술에는 교수 및 학습 전략 기술, 학습 평가 기술 그리고 학습자 중심 적응형 학습 지원 기술로 구성하였다. 학습 시멘틱 기술에는 교육 데이터 마이닝 기술, 온톨로지 기반 지능형 지식 추론 기술 그리고 상황 인식 기술을 세부 기술로 정의하였고, 지능형 이러닝 서비스 기반기술에는 컨텐츠 적응화 및 제공 기술, 학습 관리 시스템기술, 상호작용기술 그리고 아키텍쳐/프레임워크 기술을 포함하였다. 끝으로 지능형 이러닝 서비스 기술은 지능형 협력 학습 기술, 개인화 학습 커뮤니티 기술 그리고 자기주도 학습 기술을 분류하였다.
3]. 학습자 특성 파악 기술에는 학습자 모델과 감정 및 동기 진단 기술을 포함하였고, 지능형 학습지원 기술에는 교수 및 학습 전략 기술, 학습 평가 기술 그리고 학습자 중심 적응형 학습 지원 기술로 구성하였다. 학습 시멘틱 기술에는 교육 데이터 마이닝 기술, 온톨로지 기반 지능형 지식 추론 기술 그리고 상황 인식 기술을 세부 기술로 정의하였고, 지능형 이러닝 서비스 기반기술에는 컨텐츠 적응화 및 제공 기술, 학습 관리 시스템기술, 상호작용기술 그리고 아키텍쳐/프레임워크 기술을 포함하였다.

후속연구

향후 연구로는 앞서 정의된 지능형 교육 시스템의 요소 기술을 기반으로 세부 단위 요소기술을 추출하고 교육 시스템 개발 체계를 확립하는 연구가 필요하겠다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	학습자 모델을 위한 정적 정보에는 무엇이 포함되는가?	먼저 학습자 모델은 학습자의 정보에 대한 다양한 요소를 포함하고 있으며 정적 정보와 동적 정보를 파악할 수 있는 기술로 나뉜다. 학습자 모델을 위한 정적 정보에는 나이, 성별 등과 같은 기본 정보에서부터 선호도, 인지 성향, 학습 성향, 지능, 특성 등의 정보들이 포함되며 정적 정보를 획득하고 분석하기 위한 기술이다.
	지능형 교육시스템 연구를 위해 미국은 어떤것을 통하여 투자와 연구가 진행되고 있는가?	지능형 교육시스템은 여러 학문의 융합 기술이 필요한 분야로써 체계적이고 장기적인 연구가 진행되어야 한다. 미국의 경우 NSF(National Science Foundation)의 Science of Learning Centers[1]를 통하여 중장기적인 투자와 체계적인 연구가 진행 중이다. 학습자 모델링 기술은 지능형 교육시스템을 위한 기반 기술이며 해외 각 연구 그룹에서 활발히 연구가 진행 중이다.
	지능형 교육시스템이란?	IT기술의 발전과 더불어 e-Learning의 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라서 현재 세계적으로 e-Learning 관련 분야는 더 높은 부가가치를 생산해 낼 수 있는 지능형 교육시스템에 대한 연구 개발이 증가하고 있다. 지능형 교육시스템은 컴퓨터를 이용한 교수학습 도구로, 단순히 컨텐츠만 보여주는 것이 아니라, 컴퓨터가 학생을 관찰해가며 학생의 학습 상황을 파악하고 이에 따라 적절히 대응함으로써 학습효과를 극대화하기 위한 시스템이다. 학습자에게 지능적이고 적응된 학습 환경을 제공하기 위한 기반지식으로 사용되는 학습자 모델은 단순히 몇 가지 요소를 이용하여 생성하는 것이 아니라 학습자의 정적정보, 동적 정보, 능력, 경험 및 지식의 평가 요소를 상호 유기적으로 연계 분석하여야 하며 이를 위한 관련 연구가 필요하다.

참고문헌 (17)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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