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피아노 코드 연습 데이터를 활용한 맞춤형 학습 지원
A technique to support the personalized learning based on the log data of piano chords practicing

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제23권 제1호 (2023.02)바로가기
  • 페이지
    pp.191-201
  • 저자
    정우성, 이은주, 최수아
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A426219

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
As Edutech arises which is integrating IT technology into education, many related attempts have been tried on music education area. The focus has been shifted from the teachers to the learners, and this makes the personalized learning emerge. The learner's proficiency is an essential factor to support the personalized learning. The chord fingering is an important technique in piano learning. In this paper, a personalized learning tool for piano chords has been suggested. And then, several utilization ways have been described by analyzing the chords patterns. Specifically, the difficulty of the chords and the proficiency of the learner are derived from the accumulated practicing log data of the users. More effective learning way of the chords has been presented through hierarchical clustering based on chords similarity. Furthermore, the suggested approach where only the practicing log data are used lessens the learner's burden to measure the proficiency and the chord's difficulty without additional efforts like taking tests.
한국어
IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자 의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문 에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기 반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연습 데이터 기반 코드 운지법 학습 지원
1. 기초 데이터 구조
2. 운지법 데이터 기본 통계
3. 운지법 연습도구 구조
Ⅳ. 활용 방안
1. 맞춤형 난이도 평가
2. 숙련도 추적 및 분석
3. 맞춤형 학습을 위한 운지법 클러스터링
Ⅴ. 결론
References

키워드

chord Edutech hierarchical clustering personalized learning piano education

저자

  • 정우성 [ Woosung Jung | 정회원, 서울교육대학교 교육전문대학원 ]
  • 이은주 [ Eunjoo Lee | 정회원, 경북대학교 컴퓨터학부 ] Corresponding Author
  • 최수아 [ Suah Choe | 학생회원, 경북대학교 컴퓨터학부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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