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k-NN 기법을 이용한 학습자의 학습 행위 데이터의 이상치 분석

byanonymous 2012.03.06 11:14
저자 윤태복, 정영모, 이지형, 차현진, 박선희, 김용세 
학회명 한국 HCI학회 학술대회 
학회명 (약자) HCI 2007 
페이지 524-529 
학회시작일 2007-02-05 
학회종료일 2007-02-08 

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 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류 전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

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