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초록

영어

MBTI(Myer Briggs Type Indicator) is an effective personality type test to intuitively identify and classify people's tendencies. Accordingly, there are active attempts to apply MBTI to the learning area, but research on creating new learning types using MBTI is insufficient. Therefore, this paper examines the factors that affect learning and implements new learning types MY,STI(MY, Study Type Indicator) by applying them to a machine learning algorithm that has these characteristics. Data were collected by conducting a learning type test made with Google Forms on 144 general people, and supervised learning was used during machine learning. As a result, the accuracies of MY,STI were 0.933, 0.866, 0.844, and 0.733 for each learning method, learning motivation, presence or absence of external stimulus, and learning time criteria, respectively.

한국어

MBTI(Myer Briggs Type Indicator)는 사람들의 성향을 직관적으로 파악하고 분류하는데 효과적인 성격유형 검사이다. 이에 따라 학습 영역에 MBTI를 적용하려는 시도가 활발히 이뤄지고 있으나, MBTI를 활용하여 새로운 학 습유형을 만드는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문은 학습에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 이를 특성으 로 하는 머신러닝 알고리즘에 적용하여 새로운 학습 유형 MY, STI(MY, Study Type Indicator)를 구현했다. 데이 터는 일반인 144명에게 구글폼으로 제작한 학습유형 검사를 실시하여 수집하였고, 머신러닝 중 지도 학습을 사용하여 학습시켰다. 그 결과 MY, STI의 정확도는 학습 방법, 학습 동기, 외부 자극 유무, 학습 시간 기준별 각각 0.933, 0.866, 0.844, 0.733으로 나타났다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 성격유형검사 : MBTI
1. MBTI
2. 학습에 영향을 미치는 요인
Ⅲ. 학습유형 분류에 효과적인 머신러닝 알고리즘
1. Logistic Regression
2. Decision Tree
3. Random Forest
Ⅳ. 학습유형 지표 MY,STI
1. 학습유형 지표 기준
2. 머신러닝 기법을 도입한 MY,STI
3. 데이터 수집
4. 데이터 전처리
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 오수민 [ Sumin Oh | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ] 제1저자
• 손서영 [ Seoyoung Sohn | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ] 참여저자
• 양혜성 [ Hyeseong Yang | 준회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 학부생 ] 참여저자
• 박민서 [ Minseo Park | 정회원, 서울여자대학교 데이터사이언스학과 조교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700