Outlier Analysis of Learner's Learning Behaviors Data using k-NN Method

k-NN 기법을 이용한 학습자의 학습 행위 데이터의 이상치 분석

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 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.