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최근 유무선 인터넷 콘텐츠 처리 기술의 발달과 고속 인터넷 망의 보급으로 인해, 사용자는 언제 어디서 나 컴퓨터를 이용하여 교육받고 학습할 수 있게 되었다. 유무선 인터넷을 활용한 영어 교육은 교수 및 학습자에게 다양한 통신 수단을 제공하는 동시에 영어를 모국어로 쓰는 사람들과 의사소통이 손쉽게 이루어지게 해줄 것이다. 또한 멀티미디어를 활용한 영어 학습은 학습자의 흥미를 유발하고 의사소통 능력의 신장을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 영어 학습에서 개별 학습자의 수준에 부합하는 학습을 제공하기 위해 평가를 통해 학습자의 지식 정도를 진단한다. 평가는 평가문항의 유형과 의사소통기능을 기반으로 구성되어 학습자에게 제시된다. 또한 기존의 웹 기반의 PC 뿐만 아니라 다양한 통신환경과 단말기를 지원하는 인터페이스 모듈을 통하여 이미지와 오디오와 같은 멀티미디어 학습 콘텐츠를 제공해주는 지능형 교육 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 교육현장에 적용해 본 결과, 학습자 수준을 진단하고 분석하기 위한 문항 정보와 추론엔진에 대한 성능을 분석하였고, 학습내용 제시 방법 또한 영어 학습에 있어서 수준 향상을 가져올 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다. 따라서, 제안하는 시스템을 교육 현장에 도입한다면 다양한 단말기를 통해서 언제 어디서나 효과적인 영어 학습을 할 수 있을 것으로 기대된다.

According to the increasing of the internet infrastructure and growth of contents technology, the users can access an education service at anytime and anywhere. In a field of English education, especially, internet technology has enabled learners to communicate with their teachers and multimedia contents technology has been able to provide learner not only lots of interests, but also good effect on English learning. In this paper, we propose a method diagnosing learner's level by using some question-items, which consist of item's type and item's function. Futhermore, the proposed system can support three devices which are PC, PDA, and Mobile Phone on wired and wireless internet communication environments. Also, the system provides multimedia contents including flash movies, image, and audio contents. We have applied the system into real classroom, and we verified that the question-items that system provides has no problem, and our method could improve each learner skill on English education. Therefore, we expect that learner who uses the proposed system will get level-based English learning service at anytime and anywhere.

본 연구는 ITS(Intelligent Tutoring System)가 제공하는 피드백의 기능과 유형을 확인하고 교육적 효과를 위 한 개선 방향과 추후 개발 시 고려해야 할 시사점 도출에 목적을 두고 있다. 이에 본 연구는 CMU(Carnegie Mellon University)에서 구축한 CTAT(Cognitive Tutor Authoring Tools)으로 개발된 ITS 플랫폼 4개 (Mathtutor, Stoichiometry Tutor, AdaptErrex, Chem Tutor)를 선정하여, 각 플랫폼이 피드백을 제공하는 시기, 목적, 내용, 주체를 분석하였다. 분석 결과 자기조절을 목적으로 피드백은 찾아 볼 수 없었고, 정의적 내용을 담 은 피드백이 미흡한 수준으로 제공되는 것으로 나타났다. 피드백과 관련 변수 중 특히 동기 유발을 지원하는 측 면에서 보완이 필요함을 확인하였다. 또한 생성형 피드백 기능이 없어 AI가 학습자 특성에 따른 개별 피드백을 생성하는 기능을 추가할 것을 제안하였다.

The purpose of this study is to identify the functions and types of feedback provided by intelligent tutoring systems (ITSs), and to derive improvement directions for educational effectiveness and implications for future development. This study selected four ITS platforms (Mathtutor, Stoichiometry Tutor, AdaptErrex, and Chem Tutor) developed with Cognitive Tutor Authoring Tools (CTAT) built by Carnegie Mellon University (CMU) and analyzed the timing, purpose, content, and subject of feedback provided by each platform. As a result of the analysis, we found that there was no feedback for the purpose of self-regulation, and that feedback with definitional content was provided at an insufficient level, confirming the need for improvement in relevant variables, especially in terms of supporting motivation. We also suggested adding a function that allows AI to generate individualized feedback based on learner characteristics, as there is no generative feedback function.

인공지능이 빠르게 우리의 삶을 변화시키고 있다. 다양한 분야에 인공지능이 접목되고 있으며, 교육 분야 또한 변화되고 적용되고 있다. 때문에 인공지능이 교육 분야에 어떻게 적용되고 무엇을 변화시킬지 많은 관심 을 갖고 있다. 그래서 인공지능이 교육에 미칠 영향을 알기 위해, 인공지능 인식과 인공지능 교육 등에 관해 초중등교사의 인식 조사를 한 연구가 앞서 많이 진행되었다. 그러나 대부분의 연구가 단순히 인공지능이 교육 에 좋을 것이다 또는 나쁠 것이다, 라는 일차원적인 인식 조사에 그치고 있다. 때문에 구체적으로 어떠한 인공 지능이 교사에게 필요할 것이며, 시스템적으로 어떤 기능이 필요한지 교육 현장의 교사 입장에서 논의된 자료 가 필요한 상황이다. 때문에 본 연구에서는 대표적인 지능형 교수 시스템(ITS)을 기반으로 초중등교사에게 필 요한 인공지능 기술의 중요성과 필요성 정도를 정리하였다. 본 연구에서는 ITS의 주요 요소들을 정리하여 리커 드 척도로 주요 요소를 설문하였다. 총 27명의 초중등교사의 설문을 통해 정리된 인식과 태도는 다음과 같다. ITS구성에 우선적으로 필요한 것은 첫째, 교사를 대체하기보다는 교사를 보조 지원하는 시스템이 요구된다. 둘 째, 오답에서 정답을 추론해 나갈수 있도록 학습을 지원하는 시스템이 요구 된다. 셋째로, 학습자 개개인의 특 성에 맞춘 교육 지원으로 정리하였다.

Artificial intelligence is rapidly changing our lives. Artificial intelligence is being grafted into various fields, and the field of education is changing and applied without exception. There have been many studies on teachers' perceptions of AI and their attitudes and perceptions toward AI education. But most of study is just a survey of perceptions of good or bad. specifically, research on which AI skills are needed by teachers and students is lacking. So, this study intends to predict the future direction of AI-based ITS based on a perception survey on a representative intelligent tutoring system (ITS). As a result of the perception survey of elementary and middle school teachers, what is first necessary for the composition of ITS is, First, ITS that supports teachers rather than substitutes them is required. Second, ITS that supports learning is required so that the correct answer can be inferred from the incorrect answer. Third, it could be summarized as educational support tailored to the characteristics of each learner.

적응적 학습 시스템은 학습자의 학습 요구에 따라서 학습 자료를 적응적으로 제공해주는 시스템을 의미한다. 적응적 학습 시스템은 전문가 모델, 수업 모델, 학습자 모델로 구성되어있다. 전문가 모델은 가르치는 정보를 저장하고 있다. 학습자 모델은 학생들의 학습 정보와 학습 이력에 대한 데이터를 저장한다. 수업 모델은 실제 학습자에게 필요한 학습 자료를 제공해주는 모델이다. 본 논문에서는 학습자 프로파일 정보를 통하여 학습자 모델을 구성하였으며, 동적 시나리오 구축을 통하여 수업 모델을 구성하였다. 이후 학습자의 프로파일 정보 기반의 동적 시나리오를 구축해줌으로써 학습자에게 적응적으로 학습 콘텐츠를 제공해주는 시스템을 개발하였다. 마지막으로 시스템에 대한 만족도 결과는 88%로 높은 만족도를 보였다.

Adaptive learning system means a system that provides adaptively learning materials according to the learning needs of learners. It consists of expert model, instructional model and student model. Expert model is that stores information which is to be taught. Student model stores the data of learning history and learning information of students. Instructional model provides necessary learning materials for actual leaners. This paper has constructed student model through learner’s profile information and instructional model through dynamic scenario construction. After that, We have developed adaptively to provide learning to learners by constructing suitable dynamic scenario based on learners profile information. In the end, satisfaction result about this system showed a high degree of satisfaction and 88%.

The use of computer has widely used as a tool to help student in learning, one of the computer application to help student in learning is in the form of Intelligent Tutoring System. Intelligent Tutoring System used to diagnose student knowledge state and provide adaptive assistance to student. However, diagnosing student knowledge level is a difficult task due to rife with uncertainty. Student Model is the key component in Intelligent Tutoring System to deal with uncertainty. Bayesian Network and Fuzzy Logic is the most widely used to develop student model. In this paper we will compare the accuracy of student model developed with Bayesian Network and Fuzzy Logic in predicting student knowledge level.

To design an adaptive intelligent tutoring system which can manage both different disciplinary domains and a guide for the learner is difficult. The specialization of the analysis treatments is responsible for the loss of reusability in other disciplinary domains. The analysis is didactic and thus strongly connected to the domain concerned. It results that an intelligent tutoring system is consequently, specialized in a type of taught knowledge and not easily transposable to other domains. To propose a model transposable to different domains of learning, the former has to take into account this diversity and to situate the learning activity. In this paper, we will show how to produce a guide model parameterized by the learning domain. Our objective was to develop an adaptive intelligent tutoring system based on item response theory and metrics, adapted for letting the learners work in several disciplinary fields in the University of Annaba. In this context, our constraint is threefold: to represent knowledge relative to several disciplinary domains, to propose interactive activities to the learners and finally, to be able to support student guidance in her/his course by proposing her/him relevant support activities when he meets difficulties.

The major limitation of the traditional Intelligent Tutoring Systems (ITS) is that interface is mainly focused on the cognitive factors. However, the new direction of ITS is shifting form the cognitive perspectives to the motivational perspectives reflecting the individual differences. In this study, the specific design guidelines for motivational interface of ITS are proposed to promote learner's motivation to learn during the interaction with the ITS. First, ITS should be able to reflect individual differences in cognitive abilities, interest and motivation, and ongoing changes of the interestingness and comprehensibility during learning activities. Second, it is essential for ITS to guarantee learner controllability, diverse learning activities, curiosity, self-relevance, and challenge to enhance the level of motivation and situational interest. Third, the game-like properties are also needed to maximize the motivational effect of learning with ITS.

In many of ITS(Intelligent Tutoring System), they only evaluate student level or simple some student character. We propose student model for considering many student characteristics. Our student model contains student level and student's weak problem type, domain field, problem situation. We can provide optimum problem to individual student by student model.

현대 사회는 정보화 사회이다. 이러한 흐름은 사회 모든 분야에 응용되어 사용되고 있다. 특히 컴퓨터를 이용한 교육분야에 있어서는 Text 에 의존된 교육에서 멀티미디어를 이용, 실제 상황에 근접한 상황학습을 통한 시스템이 개발 사용되고 있다. 장애인 재활 교육에 있어서도 멀티미디어를 이용한 상황학습은 장애인의 교육에 많은 도움을 줄 것이다. 이 논문은 장애인의 사회 적응을 위한 재활 교육 시스템에서 장애인들에게 어떠한 교육을 할 것인지를 결정하고 실행하는 Tutoring Module이다.

비파괴검사를 이해하고 습득하기 위해 필수적인 실습 위주의 교육 환경을 대체할 수 있는 수단으로, 가상적인 실습 환경을 제공하는 지능형 교육 시스템을 설계하고, 이를 구현하였다. 용접부 및 다양한 제품을 검사하는데 필수적인 비파괴검사는 그 전문기술을 이해하기 위해 다양한 현장 경험을 필요로 할 뿐만 아니라, 기술지식의 지속적인 유지를 위해 반복적인 교육과 훈련을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개인용 컴퓨터를 이용하여 개별학습이 가능한 지능형 교육 시스템을 개발하였으며, 가상 실습 환경의 구축과 개별학습을 효율적으로 지원하기 위해 학습 결과를 자기진단 할 수 있는 평가 시스템의 연구가 필요하다.

This paper is written to introduce a multimedia tutoring system for nondestructive testing using personal computer. Nondestructive testing, one of the chief methods for inspecting welds and many other components, is very difficult for the NDT inspectors to understand its technical basis without a wide experience. And it is necessary for considerable repeated education and training for keeping their knowledge. The tutoring system that can simulate NDT works is suggested to solve the above problem based on reasonable condition. The tutoring system shows basic theories of nondestructive testing in a book-style with video images and hyper-links, and it offers practices, in which users can simulate the testing equipment. The book-style and simulation practices provide effective and individual environments for learning nondestructive testing.

이 논문에서는 멀티미디어 컴퓨터에 연결된 미디키보드를 사용하여 피아노 연주를 혼자서 배우고 연습할 수 있도록 하기 위한 지능형 교습 시스템을 개발하기 위하여, 시스템 구조 및 모듈별 기능과 기본적인 사용자 인터페이스를 설계하였다. 시스템의 구조는 미디 키보드의 실시간 연주 샘플링 모듈, 미디 데이타의 시퀀싱 모듈, 사운드 합성 모듈과 연결된 지능형 교습 시스템이 된다. 세분화된 모듈별 기능에서는 학습 콘텐츠, 학습자 모델, 진단 평가 모듈, 진도 관리 모듈, 등의 세부적인 기능 설계가 필요하다. 학습자 모델을 기반으로 진단 편가 및 진도 관리를 지능적으로 처리하기 위해서 CLIPS를 사용한 전문가시스템 접근을 사용한다. 컴퓨터 화면상의 악보 디스플레이, 실시간 연주 화면, 진단 평가 디스플레이를 위한 GUI 설계가 필요하다. 그리고, 향후 콘텐츠 구축 및 시스템 구현 시에 예상되는 문제점과 해결 방안을 논의한다.

We propose the intelligent tutoring system for the mobile english learning. The proposed system is based on the item response theory to analyze the level of learner. We define the types of item, teaching method and item disposition according to contents modeling. The system estimates the learner level and it gives the learning contents, the evaluation results, and feedback. The system gives those by inference engine which consists of learner's level estimation value, method diagnostic value and disposition diagnostic value.

최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.