• 제목/요약/키워드: Intelligent tutoring system

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사이버 러닝 환경에서 개별화 학습을 위한 학습자 인지구조 기반 ITS 교수·학습 모형과 시스템에 관한 연구 (Study on ITS Teaching-learning Model and System Based on Learner's Cognition Structure for Individualized Learning in Cyber Learning Environment)

  • 김용범;정복문;최지만;백장현;김태영;김영식
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.79-89
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    • 2007
  • 지식정보 사회의 도래는 새로운 교육 패러다임에 적합한 교수-학습 과정을 지원하기 위해 다양한 형태의 e-러닝의 모형과 시스템을 요구하며, 이에 따라 인터넷과 지능형 교육 시스템(ITS; intelligent tutoring system)을 적용한 e-러닝 환경의 교수-학습 시스템에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나 현재 운영되고 있는 교육 현장의 인프라와 u-러닝의 개념 사이에는 상당한 격차가 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 구축된 교육 현장의 인프라에서 u-러닝의 개념을 적용할 수 있는 학습자의 인지구조에 기반한 ITS 교수-학습 모형과 시스템을 개발하고, 타당성을 검증하였다. 또한 본 연구에서 제안하는 지식표현기법을 통해 개별화 학습이 효과적으로 적용될 수 있도록 학습자 인지구조를 표현하였다.

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교수내용지식을 위한 하이브리드 지식 표현 기법 (A Hybrid Knowledge Representation Method for Pedagogical Content Knowledge)

  • 김용범;오필우;김영식
    • 인지과학
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    • 제16권4호
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    • pp.369-386
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    • 2005
  • 지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

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에듀테인먼트 휴머노이드 로봇의 지능적인 율동 서비스 연구 (Research of intelligent rhythm service of edutainment humanoid robot)

  • 윤태복;나은숙
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.75-82
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    • 2018
  • 정보통신기술의 발달과 함께 학습자에게 재미와 흥미를 통한 즐거운 교육환경을 제공하고자 다양한 방법이 시도 되고 있다. 에듀테인먼트와 게임기반학습 등에서 게임이나 로봇과 같은 기술을 교육에 활용하는 것은 좋은 예이다. 본 연구에서는 휴머노이드 로봇의 율동 생성을 위한 사용자 데이터 수집과 분석을 통한 지능형 율동 교육 시스템을 제안한다. 이를 위하여 사용자는 음악을 선택하고, 선택한 음악에 따라 율동 정보를 입력한다. 이러한 사용자의 로봇 활용 데이터는 분석을 통하여 지능화된 서비스를 위한 패턴의 역할을 한다. 분석 결과는 빈도에 기반을 두며, 과거 정보가 부족한 경우 FFT 유사도 비교 방법을 적용하였다. 제안하는 방법은 유치원 아이들을 대상으로 하는 실험을 통하여 유효함을 확인하였다.

퍼지 지능형 튜터링 시스템 설계 (Design on the Fuzzy intelligent tutoring system)

  • 정원일;이규영;임기영
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.545-552
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    • 1998
  • 본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.

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절차 지식 온톨로지 기반 지능형 교수 시스템 설계 (Design of an Intelligent Tutoring System Based on the Ontology of Procedural Knowledge)

  • 유정수
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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    • pp.71-75
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    • 2007
  • 오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.

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Multimedia를 이용한 지능형 재활 교육 시스템에서의 Student Modeling 방법의 연구 (Design on Student Modeling in a multimedia Intelligent Tutoring System for Training Appropriate Rehabilitation Skills)

  • 임익진;심임섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.694-696
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    • 1998
  • 지능형 재활 교육 시스템은 학습 대상이 정상인이 아닌 발달 장애인이라는 점과 학습자 단독으로 학습이 어렵다는 점이 일반적인 지능형 교육 시스템과 다르다. 이러한 교육 시스템은 학습자 단독 학습이 아닌 학습 보조자가 학습자의 옆에서 학습을 보조하는 형태이므로 시스템과 학습 보조자와의 연계가 시스템 구현시 중요한 부분이라고 할 수 있다. 그러므로 지능형 교육 시스템의 핵심이라 할 수 있는 Student Model의 설계 역시 학습 보조자의 개입에 대한 자유도를 어느 정도 허락하는 것인가가 주된 목표일 것이다. 본 논문에서는 이러한 점을 고려한 지능형 교육 시스템에서의 Student Model을 구현한다.

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시각화 방법을 이용한 학습자의 학습 성향 진단 시스템의 개선 (Improvement of Learner's learning Style Diagnosis System using Visualization Method)

  • 윤태복;최미애;이지형;김용세
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권3호
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    • pp.226-230
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    • 2009
  • 지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

협력학습을 위한 진단과 스케줄링 에이전트 시스템 (Diagnosis and Scheduling Agent Systems for Collaborative Learning)

  • 한선관
    • 지능정보연구
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    • 제6권1호
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    • pp.83-96
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    • 2000
  • 본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

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공식원리에 기반한 대화식 문제해결 학습을 지원하는 수학교수 모형 (A Mathematics Tutoring Model That Supports Interactive Learning of Problem Solving Based on Domain Principles)

  • 국형준
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권5호
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    • pp.429-440
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    • 2001
  • 학습효과와 실용성이 모두 높은 교수 체계의 개발 필요성에 부응하여, 본 연구는 수학 영역의 문제해결 학습을 위한 지능형 교수기 개발을 목표하였다. 본 연구에 의해서 구축된 CyberTutor는 수학 영역 문제 해결 학습의 각 단계에서 학습자의 추론 수준과 요구에 부응하여 상호 작용한는 학습환경을 제공하는 것을 가장 큰 특징으로 하고 있다. 이러한 대화식 학습을 주도하는 교수 정보는 물리, 수학과 같이 공식 원리의 이해와 응용을 학습의 주 내용으로 하는 영역에 공통적으로 사용되는 교수 전략이라 할수 있는 학습자 가설 평가, 힌트 제공, 설명 제시 등의 전략 정보로 이루어진다. 본 교수 체계의 적정성과 실행 내용을 기하영역의 문제 해결 학습 예를 통해 제시한다. 제안 교수 체계는 기존 시스템에 비해 다음과 같은 점에서 진전된 교수 체계의 모형을 제시한다. 첫째, 증명 외에 해결 유형의 문제해결 학습도 지원하므로 실용성이 높다. 둘째, 다양한 수준의 학습자에 대한 적용을 추구함으로써 학습자 위주의 개인 교수식 환경을 지향한다. 마지막으로 미리 지장된 것이 아닌, 실시간 문제해결 추론에 기반한 교수 대화는 학습 효과를 극대화 한다.

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A Study on Generative AI-Based Feedback Techniques for Tutoring Beginners' Error Codes on Online Judge Platforms

  • Juyeon Lee;Seung-Hyun Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권8호
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    • pp.191-200
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    • 2024
  • 컴퓨터 기술과 인공지능의 비약적인 발전이 국내 소프트웨어 교육에서도 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 요구하게 되었지만, 학교에서 맞춤형 교육을 실현하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 교육 실현을 위해 초보 학습자가 제출한 오답 코드와 오답 정보들을 활용하여 적절한 피드백 생성을 위한 프롬프트를 구성하였다. 그리고 생성형 인공지능 모델과 프롬프트 조합에 따른 정상 피드백 생성 빈도의 차이를 실제 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 모델 자체의 우수성보다 오답 정보를 포함한 프롬프트가 더 우수한 피드백 생성 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 국내 프로그래밍 교육에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 토대가 되기를 기대한다.