The purpose of this study is to suggest implications for mathematics teaching and learning when using AI-based educational platforms that support personalized mathematics learning. To this end, we selected five platforms(Knock-knock! Math Expedition, knowre, Khan Academy, MATHia, CENTURY) and analyzed how the AI-based educational platforms for mathematics reflect the three elements(PLP, PLN, PLE) to support personalized learning. The results of this study showed that although the characteristics of PLP, PLN, and PLE implemented on each platform varied, they were designed to form PLEs that allow learners to make their autonomous decisions about learning based on PLP and PLN. The significance of this study can be found in that it has improved the understanding and practicability of personalized mathematics learning with the AI-based educational platforms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.1041-1044
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2001
현재 웹 상에서 이루어지는 교육은 개별 학습자의 학습 기대 수준에 따라 주문형(customization)과 맞춤형(personalization)교육이 요구되고 있으나 대부분 웹을 통한 교육이 획일적 커리큘럼에 따라 진행되고, 동일한 형태의 피드백을 제공하고 있어 학습자 개개인의 수준에 맞는 컨텐츠의 제공과 적절한 피드백이 이루어지지 못하고 있다. 따라서 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자 수준에 맞는 차별화된 컨텐츠를 구성하여 제공하여야 한다. 본 연구에서는 수준별 학습, 맞춤형 교육 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠 구성방법에 관하여 논의한다. 양질의 맞춤형 컨텐츠를 구성하기 위해 컨텐츠를 영역별로 분류하여 모듈화하고, 맞춤형 컨텐츠를 효율적으로 관리하여 학습자의 지식영역별 습득정도를 파악하고, 학습자의 수준에 맞게 융통성이 있으며 동적으로 컨텐츠를 재구성함으로써 학습자에게 가장 적절한 컨텐츠를 추출하여, 반복 학습을 통한 교육의 질적 제고를 기대한다.
Clear analysis and diagnosis of various characteristic factors of individual students is the most important in order to realize individual customized teaching and learning, which is considered the most essential function of math artificial intelligence-based digital textbooks. In this study, analysis factors and tools for individual customized learning diagnosis and construction models for data collection and analysis were derived from mathematical AI digital textbooks. To this end, according to the Ministry of Education's recent plan to apply AI digital textbooks, the demand for AI digital textbooks in mathematics, personalized learning and prior research on data for it, and factors for learner analysis in mathematics digital platforms were reviewed. As a result of the study, the researcher summarized the factors for learning analysis as factors for learning readiness, process and performance, achievement, weakness, and propensity analysis as factors for learning duration, problem solving time, concentration, math learning habits, and emotional analysis as factors for confidence, interest, anxiety, learning motivation, value perception, and attitude analysis as factors for learning analysis. In addition, the researcher proposed noon data on the problem, learning progress rate, screen recording data on student activities, event data, eye tracking device, and self-response questionnaires as data collection tools for these factors. Finally, a data collection model was proposed that time-series these factors before, during, and after learning.
The development of digital technology has not only brought many changes to our lives, but also many changes to the online education environment. The emergence of micro-learning is to meet the needs of individual learners who hopes to receive personalized learning content immediately when they need it. Therefore, Micro-learning can be said to be 'adaptive' education. This research attempts to explore the development principles of adaptive micro-learning through literature research and case analysis. The results of the research draw four aspects of the development principles, including adaptive learning environment, adaptive learning content, adaptive learning sequence and adaptive learning evaluation, as well as detailed elements of each aspect. Micro-learning is a new form of e-learning that reflects the needs of the current society. As exploratory research, this research attempts to point out the direction for future follow-up research.
In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.47
no.2
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pp.67-77
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2022
Objective: This study was to evaluate the effectiveness of an individually tailored program based on self-measurement of blood glucose on health behavior and HbA1c in diabetes and pre-diabetes patients. Methods: The program consisted of seven sessions for 12 weeks which were carried out every two weeks. Almost all sessions were progressed on untact method except for the first and last session. The 71 subjects were assessed for their knowledge of diabetes, health behavior, the experience of self-measurement of blood glucose, body mass Index (BMI) and hemoglobin A1c (HbA1c) at before and after the program. They were also evaluated on their degree of utilization of blood glucose measurements after the program. Results: Each mean score on their knowledge of diabetes, health behavior and the experience of self-measurement of blood glucose was significantly increased from 14.77, 25.50, and 2.70 to 15.41, 28.40, and 4.81, respectively. Each mean score on both BMI and HbA1c (n=53) was significantly decreased from 24.47kg/m2 and 7.27% to 24.01kg/m2 and 6.67%, respectively. The post-HbA1c had a significant negative correlation(r=-0.415) with the degree of utilization of blood glucose measurements. The degree of utilization of blood glucose measurements had a significant positive correlation(r=0.581) with post-health behavior. Conclusions: The program shows effectiveness in improving HbA1c in Type 2 diabetes and pre-diabetes patients. The post-HbA1c might be related to the degree of utilization of blood glucose measurements which might be related to the health behavior.
This study presents the development and performance evaluation of a custom GPT-based chatbot tailored to provide solutions following Polya's problem-solving stages. A beta version of the chatbot was initially deployed to assess its mathematical capabilities, followed by iterative error identification and correction, leading to the final version. The completed chatbot demonstrated an accuracy rate of approximately 89.0%, correctly solving an average of 57.8 out of 65 image-based problems from a 6th-grade elementary mathematics textbook, reflecting a 4 percentage point improvement over the beta version. For a subset of 50 problems, where images were not critical for problem resolution, the chatbot achieved an accuracy rate of approximately 91.0%, solving an average of 45.5 problems correctly. Predominant errors included problem recognition issues, particularly with complex or poorly recognizable images, along with concept confusion and comprehension errors. The custom chatbot exhibited superior mathematical performance compared to the general-purpose ChatGPT. Additionally, its solution process can be adapted to various grade levels, facilitating personalized student instruction. The ease of chatbot creation and customization underscores its potential for diverse applications in mathematics education, such as individualized teacher support and personalized student guidance.
As Internet and mobile technology is developing, the educational environment is changing from the traditional passive way into an active one driven by learners. It is important to construct the proper learner's profile for personalized education where learners are able to study according to their learning levels. The existing studies on ICT-based personalized education have mostly focused on vocabulary and learning contents. In this paper, learning profile is constructed with not only vocabulary but grammar to define a learner's learning status in more detailed way. A proficiency metric is defined which shows how a learner is accustomed to the learning contents. The simulational results present the suggested approach is effective to the evaluation essay data with each learner's proficiency that is determined after pre-learning process. Additionally, the proposed analysis technique enables to provide statistics or graphs of the learner's status and necessary data for the learner's learning contents.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.6
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pp.51-70
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2022
This study examined whether learner-customized start-up education, such as business consulting, functions effectively as part of universities' start-up support and whether business consulting positively strengthened start-up capabilities compared to consulting from other institutions. Furthermore, it explored the direction of universities' start-up support development by harnessing customized education, such as business consulting. The results of the study are as follows. First, business consulting had a positive impact. It informed the shortcomings of individual founders (teams) and identified the direction for improvement. Second, compared to consulting from other institutions, the fact that it formed a relationship between the consultant and the student beyond the business relationship and that it was conducted for free on campus have a relative advantage. Such business consulting enabled university students to see the world more maturely. Third, this study argues that customized start-up businesses can generate synergy with school curriculum and other non-curricular subjects. Based on this perception, it designed a method to build a co-curriculum education system. This study is significant because it investigated satisfaction and the possibility of a customized start-up business with business consulting as a representative case, exploring the direction of support for start-up education students want.
Research Purpose : Based on artificial intelligence, this study considers learners' characteristics, learning content, and individual learning, and analyzes the collected learning data to develop a model that supports customized learning for individual learners. Research content and method : In order to achieve the research purpose, the literature was analyzed to investigate the structure of customized learning support, learning data analysis, and learning activities, and based on the investigated data, the area and detailed components of the customized learning support model were derived. did. A draft model was constructed through literature analysis, and the first expert Delphi survey was conducted on the draft model with five experts. The model was revised by reflecting the results of the first Delphi, and the validity of the revised model was verified through the second expert Delphi. The model was elaborated through expert Delphi, and the final model was constructed through this. Conclusion and Recommendation : Through research, customized learning support area, class management system area, and learning analysis data area were formed, and detailed elements were derived for each area. The results of this study provide basic data that can be used as a reference for constructing a customized learning support system based on artificial intelligence, taking into account the university's class environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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