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ITS를 위한 개인화 학습코스 추천 모델 개발
Development of Personalized Learning Course Recommendation Model for ITS

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    한국융합학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제9권 제10호 (2018.10)바로가기
  • 페이지
    pp.21-28
  • 저자
    한지원, 조재춘, 임희석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A339293

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원문정보

초록

영어
To help users who are experiencing difficulties finding the right learning course corresponding to their level of proficiency, we developed a recommendation model for personalized learning course for Intelligence Tutoring System(ITS). The Personalized Learning Course Recommendation model for ITS analyzes the learner profile and extracts the keyword by calculating the weight of each word. The similarity of vector between extracted words is measured through the cosine similarity method. Finally, the three courses of top similarity are recommended for learners. To analyze the effects of the recommendation model, we applied the recommendation model to the Women's ability development center. And mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of question items were calculated through the satisfaction survey. The results of the experiment showed high satisfaction levels in accuracy, novelty, self-reference and usefulness, which proved the effectiveness of the recommendation model. This study is meaningful in the sense that it suggested a learner-centered recommendation system based on machine learning, which has not been researched enough both in domestic, foreign domains.
한국어
학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS (Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코 스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천 모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델 의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내·외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했 다는 점에서 의미가 있다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 개인화 학습코스 추천모델(PLCR)
  2.1 학습자 및 교수 모듈
  2.2 전문가 모듈
 3. 실험 및 검증
  3.1 실험설계 및 학습자 프로파일
  3.2 추천모델 비교 분석
  3.3 PLCR 추천모델 효과성 분석
 4. 결론
 REFERENCES

키워드

유사성 지능형교수시스템 개인화 추천시스템 TF-IDF TF-IDF Similarity Intelligence Tutoring System Individualization Recommendation System

저자

  • 한지원 [ Ji-Won Han | 고려대학교 컴퓨터학과 박사수료 ]
  • 조재춘 [ Jae-Choon Jo | 고려대학교 컴퓨터학과 박사 ]
  • 임희석 [ Heui-Seok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2233-4890
  • 수록기간
    2010~2022
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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