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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 송기상
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한국교원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수35
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2021
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본 연구에서는 인공지능 및 학습분석을 적용하여 엔트리 기반의 실시간 학습자 코딩 상황에서 학습자의 진행 상황을 실시간으로 파악하고 교수자에게 전달하는 소프트웨어·인공지능교육 교수 학습 지원 시스템을 개발하고, 학습자를 지원하기 위해 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택 가능한 블록을 생성하고 추천해 주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 소프트웨어·인공지능교육 교수 학습 지원 시스템은 교사와 학습자가 접속하는 인터페이스 모듈과 코드를 분석하고 구조화하여 평가하는 메인 모듈, 그리고 학급정보, 계정 정보, 학습정보 등을 저장하는 DB 모듈을 포함하고 있다. 또한, 블록 프로그래밍 언어인 ‘엔트리’ 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전처리하여 제작한 훈련용 데이터셋을 이용하여 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 시스템을 전문가 대상으로 타당성 검증을 실시했으며, 학생에게 적용한 결과 인지적 역량인 컴퓨팅 사고와 정의적 역량인 학습 동기 및 자기효능감에서 유의미한 차이가 나타나 긍정적인 효과가 있음을 알 수 있다.
목차
Ⅰ. 서론 11. 연구의 필요성 및 목적 12. 연구 문제 8Ⅱ. 이론적 배경 91. 소프트웨어인공지능교육과 컴퓨팅 사고 92. 소프트웨어인공지능교육과 학습분석 323. 딥러닝 기반 자연어 처리 모델 534. 시사점 58Ⅲ 소프트웨어인공지능교육 교수 학습 지원 시스템 설계 및 개발 611. 연구 절차 612. 소프트웨어인공지능교육 교수 학습 지원 시스템 설계 623. 소프트웨어인공지능교육 교수 학습 지원 시스템 개발 964. 전문가 타당성 검증 106Ⅳ. 소프트웨어인공지능교육 교수 학습 지원 시스템 적용 1111. 학생 대상 인지적 역량 및 정의적 역량 효과성 검증 방법 1112. 학생 대상 인지적정의적 역량 검증 결과 116Ⅴ. 결론 및 제언 1231. 결론 1232. 제언 125참고문헌 128ABSTRACT 143부록 145
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