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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 707 - 714 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.2.707
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최근 에듀테크 산업이 활성화됨에 따라 다양한 분과에서 이러닝 학습자의 수는 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 이러한 경향성은 이러닝에 대한 관심과 필요성이 높아지고 있다는 것을 시사하며, 이에 대응하기 위해 학습자들의 다양한 학습 성향을 이해하고 맞춤형 학습 방법을 제공하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 실제 에듀테크 산업 데이터를 머신러닝 방법론들을 이용하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 학습자 맞춤형 이러닝 학습 관리 시스템을 제안하고자 한다. 이러닝 학습자들의 학습 성향 및 패턴을 파악하기 위해 K 평균 군집화를 통한 학습자 유형 분석을 진행하였다. 또한, 다양한 머신러닝 기반 예측 모델들을 사용하여 학습 성과 예측 분석을 진행하였으며, 그 중 가장 우수한 성능을 보인 앙상블 알고리즘인 랜덤 포레스트 모델(MSE: 0.011, MAE: 0.087)을 최종 예측 모델로 선정하여 학습자별 성과를 예측하였다. 추출된 학습자 군집 유형과 학습 성과 예측치에 따라 학습자 맞춤형 학습 관리 방법을 제안함으로써, 학습효율을 높이고 최적의 학습 환경을 제공하고자 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론 및 제언
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
H. M. Alakrash, N. A. Razak, “Education and the Fourth Industrial Revolution: Lessons from COVID-19”, Computers, Materials & Continua, Vol.70, No.1, 2022. DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2022.014288
J. S. Park, J. M. Gil, "Edutech in the Era of the 4th Industrial Revolution”, KIPS Transactions on Software and Data Engineering, Vol.9, No.11, pp.329-331, 2020. DOI: https://doi.org/10.3745/KTSDE.2020.9.11.329
S. H. Jin, “Exploring learning data for supporting self-directed learning in the perspective of learning analytics”, Journal of Educational Technology, Vol.32, No.3, pp.487-533, 2016.
S. Kim, “In the digital big data classroom reality and application of smart education: Learner-centered education using edutech”, Journal of the Korea Entertainment Industry Association, Vol.15, No.4, pp.279-286, 2021. DOI: https://doi.org/10.21184/jkeia.2021.6.15.4.279
J. E. Lee, "Post-Examination Analysis on the Student Dropout Prediction Index", The Journal of Bigdata, Vol.4, No.2, pp.175-183, 2019.
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