• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.411-418
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• 2016

교수-학습 지원 시스템에서 교수자와 학습자의 참여 활동 데이터를 활용하여 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 지원하기 위해 학습 분석이 활용되고 있다. 즉, 학습 분석은 학습자의 학습활동을 이해하기 위한 방법이다. 교수-학습 활동 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 학습양식과 학습객체 데이터모델(LSLODM)을 제안한다. 이는 사용자, 학습양식, 학습객체, 학습활동을 결합하여 표현한 것이다. LSLODM은 이를 기반으로 교수-학습 데이터를 수집하고, 교수-학습 활동 요소의 속성들을 최근성, 빈도성, 지속성을 정량적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 즉, 단위 과목에서 학습자의 교수-학습 활동을 분석할 수 있는 토대를 마련한 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.226-230
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• 2009

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.310-313
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• 2006

지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.348-349
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• 2016

교수자와 학습자 활동에 대한 정보를 피드백하여 사용자 스스로 동기부여와 참여를 증대시키기 위해 학습분석이 활용되고 있다. 이는 교수-학습 지원 시스템(LMS, LCSM 등)에서 교수자와 학습자 상호작용에서 발생한 데이터를 기반으로 한다. 이러한 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 교수-학습 활동 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안한다. 이는 사용자와 교수-학습 활동을 결합하여 표현한 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.672-673
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• 2015

교수학습에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 학습자를 이해하기 위한 학습 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 교수학습지원시스템에서 생성되는 데이터는 다양한 형식으로 이를 결합하고 통합하기 위해서는 표준화된 사용 메타데이터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학습자 관점에서 교수학습 활동 중심의 데이터 모델을 제안한다. 이는 학습자의 학습양식을 바탕으로 학습 이벤트가 발생할 때 참여 활동한 데이터를 표현하기 위한 것이다. 이를 통해 학습자의 특성을 식별하고 학습활동에 참여 정도를 파악하여 학습자를 지원하기 위한 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.89-95
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• 2020

이러닝 시장이 확대됨에 따라 인공지능 기반의 학습자 맞춤형 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습자 맞춤형 교육은 학습자 분석을 위한 대량의 데이터 및 학습 콘텐츠 등의 필수 구성요소가 필요하며 이러한 데이터 수집을 위한 시간과 비용 측면의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 소규모 학습그룹에서의 효율적으로 학습자 맞춤형 학습이 가능하도록, python 모듈들을 사용하여 비정형 학습자 데이터를 분석하였으며 이를 토대로 제시된 학습알고리즘을 통하여 학습자의 학습연속성을 유지하도록 하였다. 본 논문을 통하여 제시된 비정형 학습데이터분석을 통하여 학습관련 비정형 데이터를 정량화 하여 측정 가능하도록 하였으며 학습자 맞춤교육 제공을 위한 키워드 분석 시 90% 이상 데이터가 유의미함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2016

본 연구는 온라인교육에서 주로 활성화 되어 있는 데이터 기반의 학습자 평가시스템이 아닌 초 중등학교 면대면 교실 수업 중 실시간으로 발생하는 유의미한 학습활동 정보를 스마트기술을 활용하여 데이터로 축적하고 분석하여 다양하게 제시함으로써, 학습자에게는 학습에 대한 정확한 피드백을 주고 교수자에게는 수업방향을 제고하며 부모들에게는 자녀들의 학습활동에 대한 이해도 높일 수 있는 학습자 분석 및 평가 시스템을 개발 시 요구사항들을 분석하고자 한다. 이를 위해 스마트교육을 위한 교수학습 방법들을 고려하여 적합한 스마트기기 기반 수업지원 도구를 조사하고 도구 사용 후 발생되는 학습활동에 관한 데이터를 분석할만한 데이터 마이닝 기법을 소개하여 향후 학습자평가 시스템에 대해 제언한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.244-246
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• 2018

학습관리시스템의 도입으로 학습자들은 다양한 형태로 학습하게 되고 데이터를 남기게 된다. 교육데이터마이닝은 다양한 형태로 기록되는 교육 데이터를 분석해서 유의미한 정보를 찾아 내는 방법이다. 교육데이터마이님을 활용하면 학생 개인의 학습성과 향상에 도움을 주거나 학습성과 예측 결과를 참고하여 부족한 부분을 지원해 줄 수도 있다. 기존 연구에서는 학습자의 행동 영역 특징이 학습성과에 영향을 끼친다는 것을 검증하기 위하여 나이브 베이즈, 의사결정트리, 신경망 기계학습알고리즘으로 데이터를 분석했다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 확장하여 학습자의 행동 영역 특징이 학부모 학교 만족도에 영향을 끼치는지 여부를 확인하는 실험을 수행했으며 kNN, 의사결정트리, SVM 기계학습 알고리즘으로 데이터를 분석하였다. 분석결과 학습자의 행동 영역 특정이 학부모 학교 만족도에 영향을 미치는 것을 확인했다.