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소규모학습그룹의 학습자 맞춤형 교육을 위한 비정형데이터분석 연구
A study on the analysis of unstructured data for customized education of learners in small learning groups 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.5, 2020년, pp.89 - 95  

민연아 (한양사이버대학교 응용소프트웨어공학과) ,  임동균 (한양사이버대학교 응용소프트웨어공학과)

초록
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이러닝 시장이 확대됨에 따라 인공지능 기반의 학습자 맞춤형 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습자 맞춤형 교육은 학습자 분석을 위한 대량의 데이터 및 학습 콘텐츠 등의 필수 구성요소가 필요하며 이러한 데이터 수집을 위한 시간과 비용 측면의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 소규모 학습그룹에서의 효율적으로 학습자 맞춤형 학습이 가능하도록, python 모듈들을 사용하여 비정형 학습자 데이터를 분석하였으며 이를 토대로 제시된 학습알고리즘을 통하여 학습자의 학습연속성을 유지하도록 하였다. 본 논문을 통하여 제시된 비정형 학습데이터분석을 통하여 학습관련 비정형 데이터를 정량화 하여 측정 가능하도록 하였으며 학습자 맞춤교육 제공을 위한 키워드 분석 시 90% 이상 데이터가 유의미함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the e-learning market expands, interest in customized education for learners based on artificial intelligence is increasing. Customized education for learners requires essential components such as a large amount of data and learning contents for learner analysis, and it requires time and cost eff...

주제어

#adaptive learning   #python   #learning algorithm  

표/그림 (12)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 소규모학습그룹의 비정형 학습자 데이터에 대한 언어 형태소 분석을 통하여 학습알고리즘을 제시하고 학습자의 학습의지와 학습동기를 분석하여 학습자 맞춤형 교육을 제시하는 것을 목적하였다. 본 논문의 제안내용을 통하여 소량의 비정형 데이터을 통하여 학습자의 능동적 학습연계를 가능하게 할 수 있으며 자기주도 기반의 맞춤형 교육제시가 가능한 것으로 분석되었다.
  • 본 논문에서는 소량의 비정형 데이터에 대하여 학습자가 데이터를 통하여 의도하고자 하는 키워드를 필터링하기 위하여 비정형 데이터에 대한 중복적인 분석코드를 설계하였다. 학습자가 중복적으로 제시한 키워드를 통하여 학습자의 학습의도 및 동기부여 요인 및 학습 실패요인을 파악할 수 있다.

가설 설정

  • 본 논문에서는 학습자가 쉼표(,) 또는 역슬래시(‘\’) 또는 블랭크(Blank)나 탭키(Tab Key)를 단위로 언어를 구분하여 작성한다는 가정하여 데이터를 구분하였으며 구분된 데이터에 대하여 pymssql 모듈을 사용하여 필터링 및 문서를 저장하도록 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
학습자 맞춤형 교육이란 무엇인가? 학습자 맞춤형 교육이란 학습자의 데이터를 기반으로 학습자별 최적의 맞춤형 서비스를 제공하는 학습 기법이다.[2][3][4]
ALEKS는 무엇인가? ALEKS는 맥그로힐의 플랫폼 중 수학 중심의 학습자 맞춤형 교육 플랫폼으로 약 500만명 이상의 학습자 중심으로 학습 데이터를 수집하고 활용한다.[14]
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. Yvette Gelogo, Hye-jin Kim,"Educational Paradigm Shift from E-Learning to Mobile Learning Toward Ubiquitous Learning",IJIBC, Vol.4, No.1, pp.3-7, 2013. DOI:https://doi.org/10.5762/KAIS.2011.12.11.4788 

  2. Oztekin Asil, Delen Dursun, Turkyilmaz Ali, Zaim Selim, "A machine learning-based usability evaluation method for eLearning systems", Decision Support Systems, Vol. 56, pp.63-73, 2013. DOI:10.1016/j.dss.2013.05.003 

    상세보기

  3. Yan-Jun Liu, Jing Li, Shaocheng Tong, C. L. Philip Che,"eural Network Control-Based Adaptive Learning Design for Nonlinear Systems With Full-State Constraints", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System, Vol. 23, No. 7, pp.1562-1571, 2016. DOI: 10.1109/TNNLS.2015.2508926 

  4. Intelligent Adaptive Learning: An Essential Element of 21st Century Teaching and Learning, https://www.dreambox.com/white-papers 

  5. K.M.Kim, H.S.Kim, "A Study on Customized Software Education method using Flipped Learning in the Digital Age", Digital Convergence Research, Vol. 15, No.7, pp. 55-64, 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.14400/JDC.2017.15.7.55 

  6. E-Learning Industry Status and Edu-Tech Industry Promotion, Report of Korea e-Learning Industry Association, 2016 

  7. Peter Brusilovsky , "Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems", International Journal of Artificial Intelligence in Education. Vol. 13, pp.159-172, 2003. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-45108-0_1 

    상세보기

  8. Mathias Bauer, "Evaluation of Learning Motivation within an Adaptive e-Learning Platform for Engineering Science",Proceedings of the 12th International Conference on Computer Supported Education,Vol. 2, pp.64-73, 2020. DOI: https://doi.org/10.5220/0009350600640073 

  9. ASU(Arizona State University) 2016 Annual Report , http://www.asu.edu 

  10. Han, Ji-Woo, "A Study on Effects of AR and VR Assisted Lessons on Immersion in Learning and Academic Stress", IJIBC, Vol.10, No.2, pp.19-24, 2018. DOI:https://data.doi.or.kr/cite/10.7236/IJIBC.2018.10.2.4 

    원문보기 상세보기

  11. Woongjin Think Big, https://www.wjbookclub.co.kr/ 

  12. AI provides learning solutions, https://www.mk.co.kr/news/special-edition/view/2018/02/87059/ 

  13. santaToeic, https://aitutorsanta.com/review 

  14. Youngsun Kwon, Soonyong Byun, Youngim Cho, Kyungjeon Kim, Minwoo Kim, "Future Education with Artificial Intelligence", Keris Issue Report, Vol.16, pp86-98, 2018. 

  15. Chang-Woo Nam and Dong-min Shin, "The Effects of Blended Learning Instructional Strategy and Flip Learning Instructional Strategy on College Students' Social Reality and Group Cohesion", Journal of Creative Information Culture, Vol. 5, No.1, pp.1-13, 2019. DOI:10.32823/jcic.5.1.201904.1 

  16. Dami Lim, "Development of a Blended Learning-based Software Maker Training Course", Journal of the Korean Society of Knowledge and Information Technology, Vol.14, No.3, pp.247-256, 2019. DOI:https://doi.org/10.34163/jkits.2019.14.3.004 

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