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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 813 - 824 (12page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.14352/jkaie.2021.25.5.813
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A사이버교육시스템 성인학습자의 자기조절학습 관련 학습 추이를 분석하여 교육 성과를 높이기 위해 인공지능을 활용한 알고리즘 모델을 다양하게 설계하고, 그것을 실제 데이터에 적용함으로써 성능을 평가하였다. 이를 위해 A사이버교육시스템에서 115명의 성인학습자의 로그 데이터를 분석하였다. A사이버교육시스템 성인학습자들은 대부분 권장 학습 시간 이상을 학습하였으나, 학기 말에는 권장 학습 시간 대비 실제 학습 시간이 현저하게 감소하였다. VOD 참여율이나 형성평가 참여율, 학습 활동 참여율에서도 학습 후반부에 접어들수록 학습 참여율이 떨어졌다. 따라서 교육 성과를 높이려면 학습 시간이 후반에도 지속될 수 있도록 지원해야 한다 판단하여 후반부에 학습 시간이 떨어지는 학습자를 찾아내기 위해 Tensorflow를 활용한 인공지능 모델을 개발하여 수강 시작 날짜별 학습 시간을 예측하였다. 그 결과, CNN 모델을 활용하여 단일 출력 또는 다중 출력을 예측할 경우 다른 모델에 비해 평균 절대 오차가 가장 낮게 나타났다.
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Choi, J. Y. / 2012 / Trend of Big Data in Smart Education Environment
de Barba, P. G. / 2020 / The importance and meaning of session behaviour in a MOOC / Computers & Education 146:103772
Gadella, L. U. / 2020 / Application of learning analytics to study the accuracy of self-reported working patterns in self-regulated learning questionnaires / 2020 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) :1201~1205
Gruver, N. / 2019 / Using latent variable models to observe academic pathways / arXiv preprint arXiv:1905.13383.
한상훈 / 2007 / 성인학습자의 학습동기와 자기주도학습의 관계 / 학습자중심교과교육연구 7(2):355~374
de Barba, P. G. / 2020 / The importance and meaning of session behaviour in a MOOC / Computers & Education 146:103772
Gadella, L. U. / 2020 / Application of learning analytics to study the accuracy of self-reported working patterns in self-regulated learning questionnaires / 2020 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON) :1201~1205
Gruver, N. / 2019 / Using latent variable models to observe academic pathways / arXiv preprint arXiv:1905.13383.
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