• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
• /
• pp.285-291
• /
• 2001

This paper describes a natural language question answering system that can be used by students in getting as solution to their queries. Unlike AI question answering system that focus on the generation of new answers, the present system retrieves existing ones from question-answer files. Unlike information retrieval approaches that rely on a purely lexical metric of similarity between query and document, it uses a semantic knowledge base (WordNet) to improve its ability to match question. Paper describes the design and the current implementation of the system as an intelligent tutoring system. Main drawback of the existing tutoring systems is that the computer poses a question to the students and guides them in reaching the solution to the problem. In the present approach, a student asks any question related to the topic and gets a suitable reply. Based on his query, he can either get a direct answer to his question or a set of questions (to a maximum of 3 or 4) which bear the greatest resemblance to the user input. We further analyze-application fields for such kind of a system and discuss the scope for future research in this area.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1251-1258
• /
• 2019

Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.16-34
• /
• 1997

This paper describes a method of building a intelligent learning system consisting of a authoring tool, in the area of language education, and a Intelligent Tutoring System(ITS) to study English. This tool is different from commerical authoring tools, as a tool that has capabilities as a component of an ITS and this ITS is efficient to retrieve the lesson plan from the plan memory than to generate it whenever an instructinoal goal is selected. the results of this research could be used either by a developer of the other area of ITS, or by a human teacher as a curriculum in the actual class.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.335-349
• /
• 2004

최근 과학기술의 급속한 발달로 인하여 컴퓨터를 활용하는 교육환경도 크게 변화하고 있다. 특히 인터넷의 빠른 성장으로 인해 웹 상의 교육정보가 기하급수적으로 증가되었으며, 이에 따라 수많은 교육용 웹 자료를 컴퓨터 보조 학습 매체로 활용하고 있다. 또한 CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI) 나 ITS(Intelligent Tutoring System) 등을 통해 컴퓨터를 수업 매체로 활용하는 방법도 많이 연구되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 다양한 수준의 학습자들에게 수준별로 적합한 학습 방법과 학습할 수 있는 방법이 효율적으로 제공되지 않고 있는 실정이다. 특히 현행 교육과정이 지향하고 있는 수준별 교육과정에 적합하지 않으면서 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 고려하지 않고 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자에게 웹을 통하여 필요한 학습정보를 제공하고 자기 주도적으로 학습 할 수 있는 환경을 만들어주면서, 학습자의 특성, 흥미, 호기심, 능력에 따라 알맞은 학습효과를 충족시켜줄 수 있는 웹 기반 자기주도적 MITS(Multimedia ITS)를 제안하였다. 본 시스템에서는 개별 학습의 효과를 극대화하기 위해 초등 수학 전 학년 수와 연산 영역에서 과정별, 특성별, 연계별 학습내용을 체계화하여 내용과 학년을 통합하였고, 학습자가 학년, 학습시간과 장소의 제한에서 벗어날 수 있도록 4개의 모듈로 구성된 웹 기반 MITS를 설계 및 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.682-684
• /
• 1999

본 논문에서는 지능형 교습시스템에서 필요한 교수 모듈을 분석하고 이에 근거하여 새로운 교습모듈을 제시하고 구현하였다. 학습자의 학습능력을 평가하고 이에 따른 교습 전략을 세우고 교습방법을 설정하기 위하여 학습자의 성향을 정확히 파악하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 구축된 지식베이스와 학습자 성향을 파악하는 history database를 근거하여 개념 지도(concept map)을 이용하여 학습자 성향과 학습자의 지식 정도를 정확히 파악하여 교습모듈을 제시.구현하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
• /
• pp.269-279
• /
• 1999

본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.

• 인지과학
• /
• 제3권2호
• /
• pp.291-309
• /
• 1992

자연어에 의한 컴퓨터 조작은 시스템의 사용을 간편하고 편리하게 할 뿐 아니라 인간과 컴퓨터 사이의 정보 전달이라는 측면에서 시스템에 유연성을 제공한다.본 논문에서는 자연어 인터페이스를 지능형 지리교육 시스템(IGTS)에 적응하여 보고, 시스템 구현시 고려해야 할 여러가지 사항들을 설명한다.IGTS의 각 모듈들은 시스템과 학습자간의 자연스런 대화를 위해 인터페이스 모듈과 결합되어 있으며 상호 통신한다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권11호
• /
• pp.2989-3000
• /
• 1999

Until now, most Intelligent Tutoring Systems are lacking in the modularity, the extensibility of the system, and the flexibility in the dynamic environment due to the static exchanges of knowledge among modules. To overcome these flexibility in the dynamic due to the static exchanges of knowledge among modules. To overcome these problems, we will suggest, in this paper, a Distance Intelligent Tutoring Framework, called DELFOM, based on the multiagent to cope with the various and complicated learner's requests. We could make different types of learning systems by simply changing the contents of DELFOM External that is variant part of DELFOM. This framework, therefore, provides software reuse and the extensibility based on object-oriented paradigm. And we will propose two different distance learning systems using DELFOM. Therefore this framework gives the developer/the learner the effective and easy development/learning environment. DELFOM is implemented using CORBA and Java for the network transparency and platform independence.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권7호
• /
• pp.159-169
• /
• 1994

In this paper, we develop a prototype of ITS(Intelligent Tutoring Systems) system: UNIX TUTOR. It is designed for the purpose of teaching the UNIX beginners the principal concepts of UNIX and the shell commands using the communication between the student and the system. UNIX TUTOR engages the student in a two-way conversation that is mixed-initiative dialogue and attempts to teach the student UNIX via the Socratic method of guided discovery and the Coaching method interchangeably. And the student model is based on both the overlay model and the buggy model together. Thus TUTOR aims at teaching the students effectively whose levels of learning are different using various explanations which are determined by the student model. Because the knowledge representation for UNIX-TUTOR is based on the frame structure and the production rules it is easy to represent the complicated constructs. UNIX TUTOR is implemented on the SPARC station using X/Motif and C for cp command among 10 ones which were selected.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.808-810
• /
• 2005

문제중심학습은 학습자 스스로의 통제에 의한 학습자 중심의 자기주도적 학습이 특징이므로 학습자의 적극적인 참여를 유도하기 위하여 학습과점에 적절한 전략이 필요하다. 본 논문의 학습내용은 논리식 간략화이며, 학습자의 적극적인 참여 유도를 위하여 논리식 간략화 과정과 결과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 지능형교수시스템(Intelligent Tutoring Systems)을 구현한다. 피드백에 관련된 알고리즘을 지능적으로 제공하기 위하여 논리식 간략화 알고리즘은 Tabulation Method를 이용한다. 본 논문의 지능형교수시스템(ITS)을 학습에 적용하면 논리식의 간략화 과정식과 결과 식에 대한 정오 판정은 물론 학습 활동에 맞아 떨어지는 즉각적인 피드백이 제공되므로 학습자 스스로 학습내용에 대한 인지도를 확인할 수 있다. 또한 학습 활동에 꼭 필요한 피드백을 제공하므로 학습에 대한 흥미를 유발시키고 지속화하여 적극적이 학습참여와 완전학습이 가능하다.