초록
MBTI(Myer Briggs Type Indicator)는 사람들의 성향을 직관적으로 파악하고 분류하는데 효과적인 성격유형검사이다. 이에 따라 학습 영역에 MBTI를 적용하려는 시도가 활발히 이뤄지고 있으나, MBTI를 활용하여 새로운 학습유형을 만드는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문은 학습에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 이를 특성으로 하는 머신러닝 알고리즘에 적용하여 새로운 학습 유형 MY, STI(MY, Study Type Indicator)를 구현했다. 데이터는 일반인 144명에게 구글폼으로 제작한 학습유형 검사를 실시하여 수집하였고, 머신러닝 중 지도 학습을 사용하여 학습시켰다. 그 결과 MY, STI의 정확도는 학습 방법, 학습 동기, 외부 자극 유무, 학습 시간 기준별 각각 0.933, 0.866, 0.844, 0.733으로 나타났다.
MBTI(Myer Briggs Type Indicator) is an effective personality type test to intuitively identify and classify people's tendencies. Accordingly, there are active attempts to apply MBTI to the learning area, but research on creating new learning types using MBTI is insufficient. Therefore, this paper examines the factors that affect learning and implements new learning types MY,STI(MY, Study Type Indicator) by applying them to a machine learning algorithm that has these characteristics. Data were collected by conducting a learning type test made with Google Forms on 144 general people, and supervised learning was used during machine learning. As a result, the accuracies of MY,STI were 0.933, 0.866, 0.844, and 0.733 for each learning method, learning motivation, presence or absence of external stimulus, and learning time criteria, respectively.