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학술저널
저자정보
김령희 (이화여자대학교) 소효정 (이화여자대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제9권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
521 - 533 (13page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2023.03.41

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최근 인공지능(AI) 기능을 탑재한 교육용 모바일 앱이 양적으로 팽창하고 있지만, 자료의 홍수 속에서 학습자들이 자신에게 적합한 모바일 앱을 찾고 소비하는 과정이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 AI 어학용 앱을 중심으로 학습자의 학습양식에 기반한 개별화 추천시스템을 설계하고 그 효과성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 제안된 추천시스템은 Felder와 Silverman의 학습양식 이론을 기반으로 총 세 단계를 거쳐 개발되었다. 첫 번째 단계인 데이터베이스 구축에서는 AI 기능이 탑재된 어학용 앱 16개를 선정하고, 총 40명의 성인 학습자를 대상으로 학습양식 및 앱 사용 만족도 데이터를 수집하였다. 두 번째 단계인 추천 메커니즘 개발에서는 협업필터링 기법을 사용하여 학습양식을 클러스터링하고 추천 메커니즘을 도출하였다. 마지막 단계인 성능평가에서는 도출된 학습양식 기반 추천리스트를 기반으로 앱을 추천하고 실제 학습자의 앱 만족도 데이터와 예측 만족도 사이의 평균절대오차(MAE)를 계산하였다. 평가결과 본 연구에서 제안된 학습양식 기반 추천 메커니즘이 학습자 앱 만족도에 83.33%의 예측 정확률을 보였다. 본 연구는 그동안 연구가 부족하였던 교육용 개별화 추천시스템 분야에서 학습양식에 기반한 새로운 추천 방법을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.
#인공지능(AI) #교육용 모바일 앱 #학습양식 #추천시스템 #Artificial Intelligence (AI) #Educational Mobile Apps #Learning Styles #Recommender System

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