지능형 교수 시스템의 주요 구성 요소인 교수 모듈, 학습자 모듈, 전문가 모듈, 인터페이스 모듈 중에서 학습자와 가장 긴밀한 연관이 있으며 학습 시스템의 가장 큰 표현 부분에 해당하는 모듈이 인터페이스 모듈이다. 학습자에게 있어 인터페이스 모듈은 일반 이러닝 시스템뿐만 아니라 지능형 교수 시스템에서도 큰 비중을 차지하는데 아직까지 인터페이스의 개선에 관한 연구는 그리 활발하지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 이러닝시 학습자와 가장 상호작용이 많은 인터페이스의 개선에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해 기존의 인터페이스의 주요 구성 요소에 대해 살펴보았으며 선행 연구의 문제점을 개선한 멀티미디어 인터페이스를 설계 구현 하였다.
Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.
현대 사회는 정보화 사회이다. 이러한 흐름은 사회 모든 분야에 응용되어 사용되고 있다. 특히 컴퓨터를 이용한 교육분야에 있어서는 Text 에 의존된 교육에서 멀티미디어를 이용, 실제 상황에 근접한 상황학습을 통한 시스템이 개발 사용되고 있다. 장애인 재활 교육에 있어서도 멀티미디어를 이용한 상황학습은 장애인의 교육에 많은 도움을 줄 것이다. 이 논문은 장애인의 사회 적응을 위한 재활 교육 시스템에서 장애인들에게 어떠한 교육을 할 것인지를 결정하고 실행하는 Tutoring Module이다.
최근 과학기술의 급속한 발달로 인하여 컴퓨터를 활용하는 교육환경도 크게 변화하고 있다. 특히 인터넷의 빠른 성장으로 인해 웹 상의 교육정보가 기하급수적으로 증가되었으며, 이에 따라 수많은 교육용 웹 자료를 컴퓨터 보조 학습 매체로 활용하고 있다. 또한 CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI) 나 ITS(Intelligent Tutoring System) 등을 통해 컴퓨터를 수업 매체로 활용하는 방법도 많이 연구되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 다양한 수준의 학습자들에게 수준별로 적합한 학습 방법과 학습할 수 있는 방법이 효율적으로 제공되지 않고 있는 실정이다. 특히 현행 교육과정이 지향하고 있는 수준별 교육과정에 적합하지 않으면서 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 고려하지 않고 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자에게 웹을 통하여 필요한 학습정보를 제공하고 자기 주도적으로 학습 할 수 있는 환경을 만들어주면서, 학습자의 특성, 흥미, 호기심, 능력에 따라 알맞은 학습효과를 충족시켜줄 수 있는 웹 기반 자기주도적 MITS(Multimedia ITS)를 제안하였다. 본 시스템에서는 개별 학습의 효과를 극대화하기 위해 초등 수학 전 학년 수와 연산 영역에서 과정별, 특성별, 연계별 학습내용을 체계화하여 내용과 학년을 통합하였고, 학습자가 학년, 학습시간과 장소의 제한에서 벗어날 수 있도록 4개의 모듈로 구성된 웹 기반 MITS를 설계 및 개발하였다.
비파괴검사를 이해하고 습득하기 위해 필수적인 실습 위주의 교육 환경을 대체할 수 있는 수단으로, 가상적인 실습 환경을 제공하는 지능형 교육 시스템을 설계하고, 이를 구현하였다. 용접부 및 다양한 제품을 검사하는데 필수적인 비파괴검사는 그 전문기술을 이해하기 위해 다양한 현장 경험을 필요로 할 뿐만 아니라, 기술지식의 지속적인 유지를 위해 반복적인 교육과 훈련을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개인용 컴퓨터를 이용하여 개별학습이 가능한 지능형 교육 시스템을 개발하였으며, 가상 실습 환경의 구축과 개별학습을 효율적으로 지원하기 위해 학습 결과를 자기진단 할 수 있는 평가 시스템의 연구가 필요하다.
지능형 재활 교육 시스템은 학습 대상이 정상인이 아닌 발달 장애인이라는 점과 학습자 단독으로 학습이 어렵다는 점이 일반적인 지능형 교육 시스템과 다르다. 이러한 교육 시스템은 학습자 단독 학습이 아닌 학습 보조자가 학습자의 옆에서 학습을 보조하는 형태이므로 시스템과 학습 보조자와의 연계가 시스템 구현시 중요한 부분이라고 할 수 있다. 그러므로 지능형 교육 시스템의 핵심이라 할 수 있는 Student Model의 설계 역시 학습 보조자의 개입에 대한 자유도를 어느 정도 허락하는 것인가가 주된 목표일 것이다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려한 지능형 교육 시스템에서의 Student Model을 구현한다.
본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 담화 상황 고려 발화의도 인식 모델, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모델, 교육 및 평가 기능을 개발하였다. 실험 결과 학습자의 발화에 에러가 많아도 높은 발화의도 인식 성능을 보였으며 대화 상황에 적합한 피드백을 제공하여 학습자가 회화 연습을 끝까지 마치도록 도와 교육 효과에 이바지함을 알 수 있었다.
Education is a field that has tried to make use of the advantages of computers since they were introduced to the world. Intelligent Tutoring System and multimedia have become methods of teaching students of Computer Science, Education, Psychology, and Cognitive Science. Until now, they have been designed and produced only on the basis of a very specific domain and format. However, in the education field, most learners ask for integrated service that is practical, realizable, and sensitive to technological change. Therefore, in this study, we would like to present the technological and formal integration model as an ITS model which acknowledges changes in the fields of technology and education. As a technological integration model, the integration model of traditional Symbolic Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks was presented. As a formal integration model, three integration models were presented according to (a) the process of learning diagnosis (b) learners' action behaviors (c) intelligence service respectively.
최근 멀티미디어 응용 기술을 기반한 컴퓨터 교육 매체 개발이 활발히 진행되어 왔다. 본 연구에서 수준별 개별 학습으로 학습 효과를 극대화하기 위한 지능형 멀티미디어 교습 시스템(IMTS)을 제안한다. 제안하는 시스템은 활발한 상호작용으로 학습자의 상태를 진단하고, 개별 학습자 수준을 고려한 동적인 학습 과정을 능동적으로 수립하면서 교습 활동을 전개해 나간다. 제안하는 시스템은 다양한 학습자 수준과 상태에 따른 적응적 교습 과정을 수행하기 위하여 학습자 모델을 유지 관리한다. 그리고 다수의 학습자를 위한 원격 교습 과정을 수행하기 위하여 학습자 모델을 유지 관리한다. 그리고 다수의 학습자를 위한 원격 교습 시스템을 효율적으로 운영하기 위하여 교습 과정에 필요한 모든 모듈을 에이전트로 대체하여 클라이언트/서버 환경에서 교습 활동을 효율적으로 수행하도록 설계하였다.
When a pedagogical agent system aims to provide students with interactive help, it needs to know what knowledge the student has and what goals the student is currently trying to achieve. That is, it must do both assessment and plan recognition. These modeling tasks involve a high level of uncertainty when students are allowed to follow various lines of reasoning and are not required to show all their reasoning explicitly. In this paper, the student model for interactive edutainment applications is proposed. This model is based on Bayesian Networks to expose constructs and parameters of rules and propositions pertaining to game and problem solving activities. This student model could be utilized as the emotion generation model for student and agent as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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