• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-438
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• 2022

본 연구의 목적은 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 활용 시 고려해야 할 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내·외 공교육에서 활용되고 있는 플랫폼 5개(똑똑!수학탐험대, 노리AI스쿨수학, 칸 아카데미, MATHia, CENTURY)를 분석대상으로 선정하여, AI 기반 수학교육 플랫폼이 개별화 맞춤형 학습을 지원하기 위한 세 가지 요소(PLP, PLN, PLE)를 어떻게 반영하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 PLP, PLN, PLE의 특징은 다양했지만, PLP와 PLN을 바탕으로 학습자가 자율적으로 학습에 대한 의사결정을 내릴 수 있는 PLE를 형성할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 AI 기반 수학교육 플랫폼을 활용하는 개별화 맞춤형 수학 학습에 대한 이해도와 실천 가능성을 높였다는 데에서 찾을 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제22권2호
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• pp.13-22
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• 2024

현대 학습자들은 배경, 학습 스타일, 능력 등에서 다양한 차이를 보인다. 하지만 모든 학습자에게 동일한 학습 내용을 전달하는 전통적 교육 방법은 이러한 학습자의 다양성을 충분히 고려하지 못한다. 따라서 개별 학습자의 특성에 따라 최적의 학습 경험을 제공하는 맞춤형 학습 시스템의 구현은 오늘날 에듀테크 시대에 더욱 중요해졌다. 본 논문은 증가하는 학습자 중심의 교육 요구에 따라 학습자의 특성, 관심사, 학습 이력 등을 종합적으로 분석할 수 있는 모델들을 파악한 후 이를 기반으로 맞춤형 학습 시스템을 설계했다. 본 시스템은 학습자의 학습 이력을 기반으로 학습자의 현재 수준과 목표에 맞춘 자기주도적 학습을 지원하기 위해 강점과 약점을 파악할 수 있도록 설계되었으며 이 과정에서 시스템의 설계 변경 없이 필요한 학습 요소들을 확장할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 사용자 맞춤형 학습 시스템 구축에 필요한 주요 기반을 파악하고 맞춤형 학습을 지원하기 위한 시스템 아키텍처를 효과적으로 구축할 수 있다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제18권1호
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• pp.65-76
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the effects of a nutrition education and personalized lunch service program in a senior welfare center. A total of 30 elderly (14 males, 16 females) aged 62~89 years participated in this study. Nutrition education lessons (2 hour/lesson/week) were provided for 4 weeks. Also, ten weeks from week 3rd to week 12th, personalized lunch providing 1/3 personal needed energy was served 5 times for a week. After the nutrition intervention program, we compared anthropometric characteristics, blood biochemical characteristics, nutrition knowledge, dietary attitude and dietary intake using 24 hr recall with those before the intervention. The body weight (p < 0.001) and body mass index (BMI) (p < 0.001) were decreased. There were significant increases in score of nutrition knowledge (p < 0.01) and consumption of milk & milk products for snacks. There was a positive effect on fasting blood sugar (FBS) showing significant decreases in portion of impaired fasting glucose and diabetes mellitus (p < 0.05). Also, serum triglyceride (TG) was significantly decreased (p < 0.05). In evaluation of nutrient intake by Dietary Reference Intakes for Koreans (KDRIs), riboflavin (p < 0.01), vitamin C (p < 0.001), calcium (p < 0.05) were positively improved. The index of nutritional quality (INQ) and intakes of vitamin C (p < 0.001), riboflavin (p < 0.05), Ca (p < 0.01) and Fe (p < 0.05) were increased. In conclusion, this nutrition education and lunch service program providing 1/3 personal needed energy can be used to develop and implement a tailored nutritional intervention programs in the setting of a community senior welfare center to improve health and nutritional status of Korean elderly.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.71-80
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• 2021

Artificial intelligence (AI) will have a huge impact on future education. We look at the role of AI in education and changes in schools. Personalized education is being attempted in limited services, and an interactive tutor service with speech recognition/dialog technology is being developed. In the future, we look forward to fully personalized education for individual students through AI teachers. Teachers are expected to make more effort to teach creative thinking, critical thinking, communication, and collaboration. As the speed of development of AI technology accelerates, we expect that AI-based education will be deeply established around us in the near future. We first introduce the details of the personalization technology and then discuss the AI-based foreign language speaking education research conducted by ETRI.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.70-76
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• 2010

본 논문에서는 스마트폰 상에서 한자 학습 시스템을 랭크부스트 알고리즘을 이용하여 개인화하는 방법에 대해 논하고자 한다. 한자 학습의 일반적인 환경을 보면, 학습자는 급수에 따라 일정한 개수의 학습할 한자들이 있으며, 학습이 진행됨에 따라 그 한자들 중 자신이 잘 틀리는, 즉 자신에게는 난이도가 높은 한자들이 생기게 된다. 본 논문에서는 이러한 난이도의 측정을 랭크부스트 알고리즘을 통해 구현하였다. 알고리즘은 초기에는 모든 한자들에 대해 동일한 가중치를 가지고 학습을 시작하게 하지만, 사용자가 자주 틀리는 한자에 대해서는 가중치를 높여 나간다. 본 논문에서 제안하는 랭크부스트 알고리즘은 학습자에 개인화된 난이도 순위를 매겨줌으로, 학습자가 어려운 한자에 더 자주 노출되게 한다면 학습 효과를 높일 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.191-201
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• 2023

IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.288-294
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• 2022

The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.303-326
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• 2023

수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.707-716
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• 2004

Recently, many areas of application such as statistics and industrial engineering are interested in the effective education of databases. In this article we design and implement a database learning system based on learner management techniques. The system supports a personalized/ team-centered learning environment, monitoring the learning attitude of learners, and a method for the assessment.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.49-56
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• 2005

가상교육 시스템이 동적 콘텐츠 전달 기술을 가지고 있지 않기 때문에 같은 수업에 속한 모든 학생들은 똑같은 콘텐츠를 접하게 된다. 본 논문은 데이터 스트림 기술을 이용하여 설계되고 구현된 개인화된 학습 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 학습자의 학습수준과 능력에 따라 강의 콘텐츠를 변경할 수 있는 기술과 인터페이스를 가지고 있다. 제안하는 시스템은 동적 콘텐츠 전달기술과 학습자 수준 테스트 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 개인화된 학습 시스템의 설계와 구현 시 고려 사항에 대하여 설명한다.