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ITS 기반의 적응형 학습 추천 시스템

Adaptive Learning Recommendation System based on ITS

한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회, 2013 May 22, 2013년, pp.662 - 665  

문석재 (광운대학교) ,  황치곤 (광운대학교) ,  윤창표 (경기과학기술대)

초록
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지능형 교수 시스템은 컴퓨터 보조 학습의 한계를 극복하고자 인공지능 기법을 도입하여 학습자의 현재 상황에 동적으로 융통성 있는 교육 여건을 지원하는 시스템이다. 그러나 기존의 지능형 교수 시스템들은 학습 성취도 향상에 중요 변인인 학습자의 특성, 학습자 수준 등을 고려하지 않고, 획일화 된 학습 내용들을 제공하고 있다. 이로 인해 효과적인 학습에 어려움이 있으며, 학습자의 학습 목표에 맞는 코스 스케줄링이 적응력 있게 동적으로 제공되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습자의 특성과 학습자의 수준에 맞는 학습 내용 및 동적 학습 코스 제공을 위한 ITS 기반의 적응형 학습 추천 시스템을 제안한다. 성공적인 학습을 우한 중요 변인인 학습자의 특성 파악을 위해 자가 진단 테스트 모듈을 적용하였다. 그리고 학습자의 수준 파악을 위해 기존 단답식 위주의 단순 평가가 아닌 문항반응이론에 근거하여 학습 요소별 학습자의 객관성 있는 수준을 파악을 위해 학습 평가 모듈을 적용하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

ITS(Intelligent Tutoring System) is a system that provides active and flexible tutoring conditions to learners, having adopted artificial intelligence to overcome the limitations of CAI(Computer Assisted Instruction). However, the existing ITS has a few problems; the system provides the same content...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 지능형 교수 시스템들의 문제점을 해결하고 학습자의 학습 성향, 학습 목적, 학습 수준을 분석하여 학습자의 요구와 상황에 맞는 학습 제공을 위해 적응형 학습 추천 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히, 자가 진단 테스트를 통하여 학습자의 학습 성향과 학습 목표 등의 정보를 추출하여 학습자의 성향에 맞는 학습 내용을 제공하였고 또한, 학습자의 학습 수준 파악을 위해 기존단답식 위주의 단순 평가가 아닌 문항 반응 이론의 CAT 시스템에 기반 하여 학습 평가 모듈을 구현함으로서 학습자의 정확하고 객관성 있는 학습 능력을 평가 하였으며 그에 따라 학습자 수준에 맞는 학습 내용을 제공할 수 있도록 하였다.
  • 또한 학습 수준에 맞는 학습 내용 제공을 위한 평가 방법들이 단답식 위주의 평가로 진행되고 있어 학습자의 객관성 있는 학습 평가에 어려움이 있다. 본 논문에서는 학습자 개개인의 특징을 고려한 차별화된 교과 과정과 학습 내용을 제공하여 학습자가 원하는 학습 목표 도달을 용이하게 하기 위한 ITS의 기반의 적응형 학습 추천 시스템을 제안한다. 여기서 적응형이란, 학습자의 학습 가능 시간이나 학습 목표일 수 등의 학습 상황에 따라 학습 코스와 학습 내용이 제공되는 것을 의미한다.
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