본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
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.
개인화된 IT 서비스의 트렌드는 학습자를 위한 튜터링 시스템에도 학습자의 능력과 수요를 고려한 개인화된 서비스를 요구하고 있다. 본 연구에서는 지능형 튜터링 시스템을 위해 사용자 프로파일 에이전트(UPA, User Profile Agent) 모델을 제안한다. UPA는 프로세스, 메타데이터, 사용자 인터페이스로 구성되어 있으며, 사용자의 기본 정보와 학력 및 경력 정보, 학습 영역 지식, 개인 능력 측정 정보를 메타데이터에 기반으로 저장한다. 저장된 사용자 프로파일 정보는 에이전트의 프로세스에 의해 가공되어 학습자에게 유용한 정보를 제공할 수 있도록 기여할 수 있다. 향후 본 논문의 모형 설계를 기반으로 이러닝 기술 환경의 변화를 반영한 지능화된 지능형 튜터링 시스템 개발에 기여할 수 있도록 연구 발전시키는 것을 목표로 한다.
대화형 독해 튜터링 시스템을 위한 학생주도 대화 데이터셋 생성 및 확장에 ChatGPT 의 활용 가능성을 평가하였다. 단순히 수동으로만 구축한 기존의 데이터셋과 ChatGPT 에 의해 반자동으로 확장된 데이터셋을 비교한 결과, 구축량, 소요 시간, 비용 및 반복 작업 측면에서 ChatGPT 가 가진 유용성을 알 수 있었다. 그러나, 유형별 배분의 편중과, 부적절한 데이터 생성 등의 한계도 나타났다. Chat GPT 의 빠른 발전이 예상됨에 따라 대화형 튜터링 분야에 ChatGPT 에 의한 반자동 데이터 확장 방법이 널리 활용될 것으로 기대된다.
지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)은 학습자에게 자동으로 학습코스를 제공하는 시스템으로, 현재 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS 수요가 증가하고 있음에 따라 본 연구팀도 비전공자 대상 코딩 교육용 ITS "Everycoding"을 개발하였다. 더 나아가 학습자 별 맞춤형 코딩 교육 튜터링 시스템 개발 요구가 늘어나고 있다. 이에, 본 연구에서는 기계학습 기법을 적용하여 개발한 협업 능력 기반의 학습자 모델을 군집 분석하고, 그에 따른 학습자 별 맞춤 피드백을 제공하는 기준을 제안한다.
최근 지식정보화 시대의 집단지성기반 교육 패러다임 변화는 큰 이슈로 떠오르고 있다. 특히 융합적 학문을 근원으로 창의성 계발과 아이디어를 중요시하고 있으며, 창조적 교육방식을 지향하고 있다. 그러나 다양한 영역에 지식전문가들과 학습자들 간에 지식을 공유하기 위한 플랫폼 공간이 제대로 제공되고 있지 못하며, 단순한 컨텐츠 제공을 목적으로 이러닝 서비스가 일부 제공되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 집단지성을 기반으로 지능형 튜터링 에이전트 시스템 설계를 제안하고, 새로운 에이전트(Agent) 개념을 통해 지식인들과 학습자들 간에 지식을 공유할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 지식을 창출하고, 관리 및 유통할 수 있는 구조를 연구하였다. 또한 사용자들로부터 발생하는 데이터와 정보들을 자동 분석하여 지능적으로 학습상황에 대처할 수 있도록 설계하였으며, 튜터(Tutor)와 튜티(Tutee)간에 협력적인 학습 생태계가 형성될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구의 결과를 기반으로 미래 스마트 학습 플랫폼 발전에 많은 도움이 되길 기대한다.
We constructed an intelligent tutoring system that compose four devices i.e. intelligent interface, acqusition module, tutoring controller and tutorial knowledge. We implemented the intelligent tutoring system using prolog as an authoring language in the ultrix os under VAX-11/750, and we propose goal opriented tutoring system algorithm.
프로그래밍 학습 시스템에서 자동 평가 기능은, 코드에 대한 실행 결과 외 다른 피드백을 제공할 수 있기 때문에, 그 피드백을 통해 학습자 스스로가 자신의 코드를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 프로그래밍 학습 시스템에서 사용중인 자동 평가 기능을 비교하고, 지능형 프로그래밍 튜터링 시스템인 Everycoding에서의 새로운 자동 평가 기능을 소개한다.
이 연구에서는 기존의 지능형 교수기계와 또래 튜터링의 단점을 보완하여 '가르치기를 통한 학습'을 위한 교수가능 에이전트(Teachable Agent, 이하 TA) 의 이론적 배경 및 설계방안을 제시하고자 한다. TA는 학습자가 컴퓨터 에이전트를 가르치는 과정을 통해 학습하는 시스템으로 교수 Module, 묻고 답하기 Module, 테스트 Module, 학습자료 Module 등의 4 가지 Module로 구성된다. 교수 Module에서는 개념도(concept map)의 구성을 통해 튜터 역할을 하는 학습자가 TA 의 심성모형 (mental model)을 수정하고 update하게 되며, 묻고 답하기 Module에서는 인터렉티브 창을 통해 튜터와 TA가 제한된 방식으로 학습내용에 관한 질문과 응답을 함으로써 개념도를 수정보완하게 된다. 테스트 Module에서는 튜터가 가르친 TA가 미리 정해놓은 학습목표에 도달하였는지를 평가하게 된다. 테스트 결과 TA가 일정 수준에 도달하지 못한 경우에는 개념도의 재수정 과정을 통해 계속적인 학습이 이루어지도록 한다. 학습자료 Module은 튜터가 참고할 자료를 제공해 주는 Module이다. 이러한 TA는 튜터의 역할을 담당하는 학습자에게 깊이 있는 인지적 처리와 능동적인 학습동기를 경험하도록 함으로써 실제 교육현장에서의 유용한 교수/학습도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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