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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제16권 제7호
발행연도
2011.7
수록면
127 - 135 (9page)

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이러닝 시스템에서 학습자에게 적합한 콘텐츠 선택을 돕기 위한 콘텐츠 추천 시스템은 필수적이다. 학습자의 선호도를 통한 콘텐츠 추천은 협업 필터링 추천 방법과 내용 기반 추천 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 기존추천 방법들은 학습자의 학습수준을 고려하지 않고 다른 사용자의 선호도를 기반으로 학습 콘텐츠를 추천한다. 따라서 상대적으로 콘텐츠를 학습한 학습자가 적은 경우 추천의 효율성이 떨어지고, 새로운 아이템이 추가될 경우 추천이 쉽지 않은 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 학습 콘텐츠의 유사도와 난이도에 기반한 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 학습 콘텐츠의 두 특성을 반영한 추천함수에 의해 선행학습 성취도가 낮은 학습자에게는 난이도가 낮고 유사도가 높은 콘텐츠를 추천하고, 성취도가 높은 학습자에게는 난이도가 높고 유사도가 낮은 콘텐츠를 추천한다. 이와 같이 다른 학습자의 선호도와는 무관하게 학습자의 성취도에 따라 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있다.
#학습 콘텐츠 #추천 시스템 #유사도 #난이도 #Learning Content #Recommendation System #Similarity #Difficulty

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