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학술저널
저자정보
신효정 (삼성전자) 정혜욱 (성균관대학교) 조광수 (성균관대학교) 이지형 (성균관대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제5호
발행연도
2012.10
수록면
624 - 630 (7page)

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피어리뷰(peer review)를 통한 학습은 학습자간 피드백을 주고받으며 다양한 정보를 관찰, 분석하는 과정을 통해 학습성과를 향상시키는 방법이다. 피어리뷰 시스템의 중요한 문제 중 하나는, 학습자의 여러 특징을 고려하여 학습자의 학습성과를 향상 시키는데 적합한 평가자를 찾는 것이다. 그러나 기존 피어리뷰 시스템에서는 학습자들이 가지는 다양한 특징을 고려하지 않고 단순히 피어리뷰 평가자를 임의로 할당하거나 제한적인 학습 전략에 따라 피어리뷰 평가자를 편성하였다. 본 논문에서는 학습자와 평가자의 다양한 특징을 고려하여, 특정 학습자와 평가자의 조합으로 피어리뷰 학습이 이루어졌을 때 학습자에게 어느 정도의 학습성과 향상이 있을지 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습자와 평가자의 프로파일 정보로부터 대표 속성을 추출하고 다양한 회귀 모델을 적용하였다. 또한 학습자들의 다양한 특징으로 인하여 나타날 수 있는 이상치 (outlier)가 학습성과 예측에 미치는 영향을 알아보기 위해, 회귀 모델에 다양한 이상치 제거 방법을 적용하여 학습성과 예측 성능을 비교하였다. 실험 결과 이상치를 제거 하지 않은 SVR 모델이 평균 0.47%의 에러율을 보이며 가장 우수한 학습성과 예측결과를 보였다.
#피어리뷰 #회귀모델 #SVR #이상치 #이러닝 #Peer review #Regression model #SVR #Outlier #e-learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 피어리뷰 학습자의 프로파일 생성 및 대표속성 추출
3. 회귀 모델을 이용한 피어 매칭 예측의 실험적 비교
4. 이상치 제거 방법을 적용한 실험 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
저자소개

참고문헌 (18)

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Cho, K. / 2008 / Peer-based computer-supported knowledge refinement: an empirical investigation / Commun. ACM 51(3):83~88 google schola Eric Zhi-Feng Liu / 2001 / Web-Based Peer Review: The Learner as both Adapter and Reviewer / IEEE Transactions on education 44(3):246~251 google schola R.M. Crespo / 2005 / An algorithm for peer review matching using students profiles based on fuzzy classification and genetic algorithms / Lecture Notes in Computer Science 3533:685~694 google schola Gehringer, E. F / 2001 / Assignment and quality control of peer reviewers / Proceedings, ASEE Annual Conference 3230 google schola Hye-Wuk Jung / 2011 / The Analysis of student pattern using peer review information of writing instruction / Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems 21(1):75~77 dbpia

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