• 대학교육
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• s.125
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• pp.100-103
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• 2003

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.21-28
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• 2018

To help users who are experiencing difficulties finding the right learning course corresponding to their level of proficiency, we developed a recommendation model for personalized learning course for Intelligence Tutoring System(ITS). The Personalized Learning Course Recommendation model for ITS analyzes the learner profile and extracts the keyword by calculating the weight of each word. The similarity of vector between extracted words is measured through the cosine similarity method. Finally, the three courses of top similarity are recommended for learners. To analyze the effects of the recommendation model, we applied the recommendation model to the Women's ability development center. And mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of question items were calculated through the satisfaction survey. The results of the experiment showed high satisfaction levels in accuracy, novelty, self-reference and usefulness, which proved the effectiveness of the recommendation model. This study is meaningful in the sense that it suggested a learner-centered recommendation system based on machine learning, which has not been researched enough both in domestic, foreign domains.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.429-431
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• 2010

인터넷과 정보기술의 발전으로 최근 이러닝 시스템을 포함한 다양한 학습 시스템이 연구 발전되고 있다. 학습자의 관점에서는 학습의 형태 혹은 학습자의 학습 패턴등을 분석하여 지능적인 학습시스템으로 발전하고 있으며, 교수자의 관점에서는 교수학습 모델 연구와 학습 컨텐츠 계발 방법론 연구 등이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템을 위한 메타러닝 설계 연구를 제안하였다. 메타러닝은 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지에 대해 학습할 수 있는 방법을 설명한다. 동일한 학습내용을 같은 순서 혹은 같은 방법으로 학습하는 것은 서로 다른 학습자에게 동일한 학습 결과를 나타낼 수 없기 때문에 개인 맞춤형 학습 서비스 형태를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 메타러닝 설계를 기반으로 지능형 튜터링 시스템을 개발 할 수 있는 방법을 설명하고자 한다. 향후 본 논문에 설계를 기반으로 지능형 튜터링 플랫폼을 표준으로 개발하여 국제적 표준의 ITS(Intelligent Tutoring System)로 발전되기를 기대한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.513-520
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• 2021

Recently, research on edutech, which combines education and technology in the e-learning field called learning, education and training, has been actively conducted, but it is still insufficient to collect and utilize data tailored to individual learners based on learning activity data that can be automatically collected from digital devices. Therefore, this study attempts to detect questions in textbooks or problem papers using artificial intelligence computer vision technology that plays the same role as human eyes. The textbook or questionnaire item detection model proposed in this study can help collect, store, and analyze offline learning activity data in connection with intelligent education services without digital conversion of textbooks or questionnaires to help learners provide personalized learning services even in offline learning.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.12
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• pp.1618-1624
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• 2018

The undergraduate structure based on flipped learning should be a necessary course to cultivate value creation capability based on students' problem solving capability through the change of university education in the fourth industrial revolution era. Flipped learning stimulated the learner's high order thinking and activates communication between the faculty-student and the students through the use of activity oriented teaching strategy. Introduction and spread of Flipping Learning combining project-based learning with MOOC is required. The professor should be able to apply net teaching and learning methods using flipping learning and active learning, and develop class contents reflecting new knowledge, information and technology. As the introduction and spread of AI-based(E-Advisor, chat bot et al) learning consulting, Which is becoming increasingly advanced, the transition to "personalized education" that meets the 4th Industrial Revolution should be made.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.30 no.8
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• pp.1031-1043
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• 2010

The purpose of this study was to develop the brain compatibility index equation for the brain-based analysis method of science teaching-learning program. To develop the index equation, one sample unit in middle school science programs was selected and analyzed by the brain-based analysis frame (CORE Brain Map). Then, the index equation was derived by the CORE Brain Map. In addition, four sample units in elementary science programs were selected to validate the brain compatibleness index equation. From the random network theory of Erdos and Renyi, this study derived the brain compatibility index equation; (BCI=$\frac{L_o}{11(N_o-1)}{\cdot}{\sum}\limits_{i=1}^4l_iw_i$) for quantitative analysis of science teaching-learning program. With this equation, this study could find the quantitative difference among the teaching-learning programs through the unit and curriculum. Brain-based analysis methods for the qualitative and quantitative analysis of science teaching-learning program, which was developed in this study is expected, to be a useful application to analyze and diagnose various science teaching-learning programs.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.599-601
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• 2009

In currently being adopted as a e-leaning standard, SCORM it is difficult to provide the customized contents to a learner by changing the learner's level at runtime, and to control selective studying. So, we designed and implemented the customized contents organization engine(CCOE) in order to complement SCORM's faults in this paper. The CCOE consists of a level evaluation module, a contents re-organization module and a question item selection module. A level evaluation module evaluates the learner's level based on a question item reaction theory. And a question item selection module selects some random items by each level or by considering the learner's level which is then provided to a studying before evaluation, a section evaluation, and a quiz. And then this module transmits the selected items to the contents reorganization module for providing the quiz. A contents re-organization module selects the customized contents based on the learner's level by searching the tagged difficulty to the content, and creates the sequence with the selected items and the transmitted items from the question item selection module. If proposed in this paper CCOE is applied, the higher effectiveness of learning is expected by providing the customized learning contents based on the re-evaluated learner's level by each section.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2007.01a
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• pp.325-334
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• 2007

수학 교육이 해결해야하는 과제 중 하나는 학습 부진아 문제이다. 수학 학습 부진아 발생 원인은 학생의 수준에 맞지 않는 교재의 사용으로 인해 수학에 대한 흥미 부족, 이를 개선할 수 있는 교재의 미비, 부진아 지도를 위한 교사의 시간 부족 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 '도형아 놀자'라는 수학 학습 부진아 지도를 위한 교수 학습 시스템을 설계하였다. 학습 부진아의 수준에 부합된 맞춤식 교육을 목표로 7차 수학교과서의 도형 영역에 제시된 필수 학습 요소를 중심으로 교재를 재구성하였고, 수학과에 대한 흥미 및 자기 주도적 학습 능력을 길러주기 위해 교수 학습 방법으로 게임을 활용하였으며, 상호작용부분을 강화하여 가정과 연계된 교육이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이 시스템의 학습단계는 여러 가지 모양, 점, 선, 각, 평면도형, 합동과 대칭, 입체도형이라는 5단계로 각 단계의 시작과 끝에 평가를 실시하여 학습부진아의 수준을 정확하게 파악할 수 있도록 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.269-271
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• 2011

이러닝은 기능적인 요소기술의 구현에 초점을 두었던 단계를 지나 학습자의 학습 능력과 취향, 선호도 및 학습습관을 고려하며 사용자의 편의와 학습의 품질을 근본적이고 획기적으로 개선하기 위한 유러닝으로 발전하고 있다. 이와 함께 IMS 학습설계는 병렬세션관리, 협동학습과 혼합학습 지원 측면에서 그 동안 국내외에서 개별학습을 지원하는 표준안으로 활용되어온 ADL의 SCORM 국제표준이 갖는 한계 문제점을 해결할 수 있는 대안으로서 등장하였다. 하지만 제정된 이후로 개정이 되지 않아 유러닝을 지원하기 위해서는 개선이 요구되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 맞춤형 학습을 지원하고 사용자 편의를 제공할 수 있도록 확장된 학습설계 표준에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.983-985
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• 2013

본 논문에서는 학습자의 인지능력을 진단하고 이를 기반으로 하는 학습자 프로파일에 대하여 제안한다. 기존의 인지능력 측정방법으로는 알기 어려운 학습자의 세부적인 학습 능력을 적용한 학습자 프로파일은 지능형 튜터링 시스템의 최종적인 목표인 개개인의 맞춤형 학습 제공을 목적으로 학습자의 인지능력 측정 및 패턴분류를 통해 세부적인 학습자의 인지능력 측정하고 이를 기반으로 학습자 프로파일을 설계하였다.