• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.191-200
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• 2024

컴퓨터 기술과 인공지능의 비약적인 발전이 국내 소프트웨어 교육에서도 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 요구하게 되었지만, 학교에서 맞춤형 교육을 실현하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 교육 실현을 위해 초보 학습자가 제출한 오답 코드와 오답 정보들을 활용하여 적절한 피드백 생성을 위한 프롬프트를 구성하였다. 그리고 생성형 인공지능 모델과 프롬프트 조합에 따른 정상 피드백 생성 빈도의 차이를 실제 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 모델 자체의 우수성보다 오답 정보를 포함한 프롬프트가 더 우수한 피드백 생성 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 국내 프로그래밍 교육에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 토대가 되기를 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.595-617
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• 2010

This paper proposes a novel of a personalized Computer Assisted Language Learning (CALL) system based on learner's cognitive abilities related to foreign language proficiency. In this CALL system, a strategy of retrieval learning, a method of learning memory cycle, and a method of repeated learning are applied for effective vocabulary memorization. The system is designed to offer personalized learning based on cognitive abilities related to the human language process. For this, the proposed CALL system has a cognitive diagnosis module which can measure five types of cognitive abilities. The results of this diagnosis are used to create dynamic learning scenarios for personalized learning and to evaluate user performance in the learning. This system is also designed in order to have users be able to create learning word lists and to share them simply with various functions based on open APIs. Additionally, through experiments, it has shown that this system helps students to learn English vocabulary effectively and enhances their foreign language skills.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권2호
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• pp.161-175
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• 2017

The purpose of this study is to compare and analyze the impact on low-achievers in mathematics who studied mathematics using Blended e-learning and Personalized system of instruction after school. Blended e-learning is defined as the management of e-learning using the e-study run by the education office in local. Personalized system of instruction was proceeded as follows; (1) all students are given a syllabicated learning task and a study guide, (2) students study the material autonomously according to their own pace for a certain period of time, (3) the teacher strengthens the students' motivation through grading and feedback after students study a subject and solve the evaluation problem. The learning materials for Personalized system of instruction are re-edited the offline education contents provided by the blended e-learning to the level of students. The 118 $7^{th}$ grade students from the D middle school participated in this study. The results were verified by achievement tests before and after the study, as well as survey regarding their attitude toward mathematics. The results are as follows. First, Blended e-learning has more positive impacts than Personalized system of instruction in mathematics achievement. Second, there was no difference in mathematics achievement according to their self-directed learning between Blended e-learning and Personalized system of instruction. Third, both types utilizing Blended e-learning and Personalized system of instruction have positive effect on attitude toward mathematics, and there is not their difference between two methods of teaching and learning mathematics.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제21권1호
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• pp.25-36
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• 2016

Objectives: The purpose of this study was to investigate effects of nutrition education providing school lunch by personalized daily needed food exchange units using Food Exchange System for adolescent athletes. Methods: The subjects were 60 sports high school students (educated group, 30 vs. noneducated group 30). Nutrition education was provided for 4 weeks (40 min/lesson/week). In addition, personalized school lunch was served for 4 weeks, nutrition education period. The personalized lunch were provided Food Exchange Units according to personalized daily needed energy. The lessons were '5 Major nutrients, functions and foods', 'My daily needed energy and food exchange units by Food Exchange System', 'My meal plan by food exchange units according to my daily needed energy' and 'Smart choice of healthy snacks and eating outs'. After nutrition education, we examined the differences in anthropometric characteristics, nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake between the educated and the non-educated group. Results: We observed improvements in lean body mass in the educated group. With regard to nutrition knowledge, there were improvements in 'Functions of vitamins', 'Functions of minerals', 'Foods of fat', 'Foods of vitamin', and 'Foods of mineral' in the educated group. In relation to dietary attitude, there were improvements in 'Taking a meal with family and friend', 'Taking a meal at ease', 'Taking a meal with kimchi and vegetables', 'Taking a meal with three kinds of side dishes', 'Priority of choosing snacks' and 'Type of snacks' in the educated group. With regard to dietary intakes according to Dietary Reference Intakes for Koreans, there were improvements in intakes levels of fiber, vitamin A, vitamin C, folate, calcium, iron and zinc. The index of nutrition quality, as indicated by nutrition adequacy ratio also improved in the educated group. Conclusions: These results showed that a nutrition education program providing education lessons and personalized school lunch by food exchange units according to daily needed energy showed positive changes in nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake of adolescent athletes. Nutrition education program providing personalized school lunch by Food Exchange Units may improve dietary behaviors and dietary intakes of adolescents.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.451-456
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• 2019

우리사회는 우리나라 학생들의 학업성적과 삶의 만족도가 반비례 한다는 보고가 나와 충격을 받고 있다. 경제협력개발기구(OECD)가 발표한 국제학업성취도평가(PISA) '2015 학생 삶의 질 만족도 보고서'에 의하면 한국 학생들의 학력수준은 OECD 국가 가운데 최상위층이지만 '삶의 만족도'는 비 OECD국가를 포함한 OECD국가 48개국 중 47위로 최하위권으로 나타났다.[1] 이것은 집단적인 성적위주 평가방식의 일방적인 교육이 그 요인이라고 보고 블록 체인 기술을 활용한 개인맞춤형 통합 모델을 연구하고자 한다. 보안성, 투명성, 분산성이 특징인 블록체인 기술을 활용하여 공급자 일방의 교육 및 일방적인 개인성적 공개위주 시스템에서 선택교육 및 개인승인을 통한 개인맞춤형 교육 및 평가시스템 모델을 연구하였다. 이 연구를 통하여 교육의 본질을 고려하면서 개인별 맞춤교육 및 평가관리시스템이 학생 삶의 질 개선에 기여한 의의를 가지고자 한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-351
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• 2020

최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.67-75
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• 2020

난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.51-60
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• 2021

디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제18권6호
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• pp.565-576
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the effects of nutrition education on nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake of Chinese college students in Korea. The subjects were 64 Chinese college students in Korea (educated group, 32 students vs. non-educated group, 32 students). Educated group was lessoned as group and/or individual. Nutrition education program consisted of four lessons (40min/lesson), '6 major nutrients & function (group lesson)', '6 food group and sources (group lesson)', 'personalized daily needed energy and food exchange units using Food Exchange System (individual lesson)', and 'smart choice of snacks and eating-out foods (group lesson)'. We examined the differences between educated group and non-educated group in nutrition knowledge, dietary attitudes and nutrients intake. After education, there were positive improvements on nutrition knowledge: 'function and foods of 6 nutrients', on dietary attitudes: 'type of breakfast' in educated group. In the evaluation of nutrient intakes according to Dietary Reference Intakes for Korean (KDRI), there were positive improvements on intake levels of riboflavin, fiber, vitamin B6, vitamin C, folate, Ca and K in the educated group. In the index of nutrition quality (INQ), nutrition adequacy ratio (NAR) and mean nutrition adequacy ratio (MAR) were significantly increased in the educated group. In conclusion, it is possible to improve nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake of Chinese college students in Korea through the nutrition education focused on personalized daily needed energy and food exchange units.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권3호
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• pp.360-374
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• 2024

A personalized course recommendation algorithm based on deep learning in an online education cloud platform is proposed to address the challenges associated with effective information extraction and insufficient feature extraction. First, the user potential preferences are obtained through the course summary, course review information, user course history, and other data. Second, by embedding, the word vector is turned into a low-dimensional and dense real-valued vector, which is then fed into the compressed interaction network-deep neural network model. Finally, considering that learners and different interactive courses play different roles in the final recommendation and prediction results, an attention mechanism is introduced. The accuracy, recall rate, and F1 value of the proposed method are 0.851, 0.856, and 0.853, respectively, when the length of the recommendation list K is 35. Consequently, the proposed strategy outperforms the comparison model in terms of recommending customized course resources.