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시각화 방법을 이용한 학습자 학습 성향 진단기의 개선

byanonymous 2012.03.06 14:01
저자 윤태복, 최미애, 이지형, 김용세 
학회명 한국정보과학회 추계학술대회 
학회명 (약자) KISS 2007 
페이지 226-230 
학회시작일 2007-10-26 
학회종료일 2007-10-27 

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 학습자의 학습 과정에서 얻은 학습 행위 데이터를 이용하여 학습 성향을 진단하는 방법과 시각화 방법을 이용하여 비정상적인 데이터를 감소(Reduction)아ㅕ 진단기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 시각화로 표현된 학습자의 데이터는 전문가의 지식(Expert Knowledge)을 이용하여 분류/선별하고, 학습자 모델 생성에 이용한다. 비정상 학습 데이터를 분류하여 생성된 진단기와 비정상 데이터 분류하지 않는 데이터를 이용하여 만든 진단기의 성능을 비교/분석하였다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다.

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