설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발

김성훈; 김우진; 장연주; 김현철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김성훈 (고려대학교) 김우진 (고려대학교) 장연주 (고려대학교) 김현철 (고려대학교)

저널정보: 한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제24권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 107 - 115 (9page)

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대부분의 온라인 교육 시스템은 많은 학습자에게 서비스를 제공하는 데 효율적이나, 개별 학습자를 진단하고 필요한 처방을 내리는 맞춤형 학습을 하기에는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 교수자를 위한 설명 가능한 AI 학습 지원 시스템을 제안한다. 시스템은 학습자의 인지적, 환경적 영역의 데이터를 이용해 개별 학습자를 진단한다. 제안한 시스템은 인공지능 모델인 DKT와 XGBoost를 이용해 학습자의 지식 상태를 모델링하고, 그 결과를 설명 가능한 인공지능 기법인 LRP와 SHAP으로 분석해 학습자의 지식 상태를 해석 가능한 형태로 교수자에게 제공한다. 교수자는 이 정보를 통해 학습자의 교과 이해 정도와 학습에 영향을 미치는 환경적 요소를 파악하여, 맞춤형 학습을 제공하는 데 활용할 수 있다. 이상의 연구를 통해 인공지능 모델과 XAI 분야의 기법을 교육 도메인에 적용하여 맞춤형 학습이 가능한 AI 학습 지원 시스템을 개발하였다.

#Knowledge Tracing(KT) #eXplainableAI(XAI) #학습자 진단 #맞춤형 학습 #딥러닝 #Student Assessment #Individualized Learning #Deep Learning

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

.김경미 / 2017 / 디지털시대에 플립드 러닝을 활용한 학습자 맞춤형 소프트웨어 교육 방안 연구 / 디지털융복합연구 15(7):55~64

김경아 / 2010 / 수준별 프로그래밍 교육을 위한 단계별 클러스터링 기반 추천시스템 / 한국컴퓨터정보학회논문지 15(8):51~58

안진현 / 2018 / 프로그래밍 교육을 위한 학습자 모델링및 맞춤형 피드백 기법 연구

Almond, R. G. / 2007 / Modeling diagnostic assessments with Bayesian networks / Journal of Educational Measurement 44(4):341~359

Corbett, A. T. / 1994 / Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge / User modeling and user-adapted interaction 4(4):253~278

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