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교육 프로파일링을 활용한 학생 맞춤형 다차원 분석 시스템
Student-oriented Multi-dimensional Analysis System using Educational Profiling

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제14권 제6호 (2016.06)바로가기
  • 페이지
    pp.263-270
  • 저자
    김기봉, 신현승
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A278276

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원문정보

초록

영어
In this study, it was attempted to develop a grade-customized statistical analysis system that can be operated by a teacher without professional knowledge of statistics by utilizing profiling in the education sector. For this, with the convergence of techniques of profiling into the education sector, it examined the elements necessary for building a customized student multidimensional analysis system. Referring to the overall configuration and the current state to build multidimensional analysis system utilizing practical profiling, it showed the implementation result of the algorithm applied to each statistical method, and presented the differences and superiority to existing systems. Once the system based on the proposed techniques is built, considering differences of students’ needs and abilities and clarifying precise objectives and standards, with the improvement of satisfaction in public education, it is possible not only to reduce expense of prior and private learning but also realize self-directed learning suitable to one’s learning ability and aptitude.
한국어
본 논문에서는 교육 분야에 프로파일링을 활용하여 교사가 전문적인 통계 지식을 가지고 있지 않아도 운영이 가능한 성적 맞춤형 통계 분석 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 프로파일링에 대한 기술을 교육 분야에 융합하여 학생 맞춤형 다차원 분석 시스템을 구축하기 위한 필요 요소들(프로파일링, 빈도/교차/기간별/이항/다항 분석)에 대해 살펴보았다. 실제 교육 프로파일링을 활용한 학생 맞춤형 다차원 분석 시스템을 구축하기 위한 전체 구성도와 구축 상황에 대해 언급하고, 각 통계적 방법을 적용한 알고리즘에 대한 구현 결과를 보였으며, 기존에 존재하는 시스템들과의 차별성과 우월성에 대해 설명하였다. 제안된 기술을 기반으로 시스템이 구축되면 수각자의 요구와 능력의 차이를 고려하여 정확한 목표 및 기준을 명확하게 함으로써, 공교육 만족도 제고를 통해 선행학습 및 사교육비 절감의 효과와 학생 개인의 능력과 적성에 맞는 자기 주도적 학습 실현이 가능하다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 교육 프로파일링 개념
  2.2 교육 프로파일링 분석 방법
  2.3 프로파일링 분석 데이터
 3. 교육 프로파일링을 활용한 다차원분석시스템
  3.1 시스템 구성도
  3.2 구현 환경
  3.3 DB 설계
  3.4 시스템 구현
 4. 결론
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

키워드

교육 프로파일링 통계적 교육 시스템 스마트 시스템 다차원 분석 시스템 스마트 스쿨 Educational Profiling Statistical Education System Smart System Multi-dimensional system Smart School

저자

  • 김기봉 [ Ki-Bong Kim | 대전보건대학교 컴퓨터정보과 ] Corresponding author
  • 신현승 [ Hyun-Seong Shin | ㈜모바일로우 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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