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장지원 (성균관대학교) 박정수 (성균관대학교) 한옥영 (성균관대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2023년도 동계 학술발표논문집 제27권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
215 - 218 (4page)

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인공지능 교육의 중요성과 필요성이 대두되고 있는 가운데 인공지능 교육을 위한 최적화된 교육 플랫폼이 별도로 구축되진 않고 있다. 한편, 개인 맞춤화 교육이 트렌드로 떠오르면서 학습자의 유형이나 학습 수준, 상태를 지속적으로 진단하고, AI 기술을 활용하여 개인 맞춤형 학습 경로를 추천하고 학습 콘텐츠를 제공하는 적응형 학습이 각광받고 있다. 본 연구에서는 앞서 언급한 인공지능 교육을 위한 최적화된 교육 플랫폼의 개발에 대하여 적응형 학습 적용 방법을 고안하기 위하여 선행 연구 사례를 바탕으로 AI 기반 적응형 학습 시스템을 분석하고, AI 교육 적응형 학습 시스템을 설계하였다. 선행 연구 사례로 ALEKS, AI-AL, EBS 문제추천 세 가지의 적응형 학습 시스템을 선정하여 분석하였다. 그 결과 공통적으로 나타나는 특징과 효과는 다음과 같았다. 첫째, 지속적인 학습자의 학습 상태를 파악하여 학습 경로를 제공한다. 둘째, 제공되는 개별 맞춤형 학습을 통해 학업성취도를 높일 수 있다. 이러한 분석 결과를 토대로 SKK e:Du라는 AI 교육 적응형 학습 시스템을 설계하였다. 시스템 사용자는 학습자 유형 검사와 학습 이후의 만족도 조사를 실시하고, 시스템에서는 의사결정트리 모델을 활용하여 사용자의 Kolb 유형 및 학습 수준을 파악한다. 파악된 학습 유형을 토대로 적합한 학습 콘텐츠를 제공하여 적응형 학습 AI 교육 시스템을 설계하였다.
#적응형 학습 #AI 교육 #개인 맞춤형 교육 #시스템 설계 #Kolb 학습 유형 #의사결정트리

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 결과
4. 결론 및 제언
참고문헌

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