Analysis of the effectiveness of the Recommendation Model for the Customized Learning Course

맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과분석 방안

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.