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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 315 - 324 (10page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.4.315
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개인화된 학습은 상당한 이익을 제공하지만 아직 널리 활용되지 못하고 있다. 학생들의 지식 상태에 대한 정확한 측정과 이에 기반한 개별화된 지도를 위해서는 교수자의 많은 시간과 노력이 필요하다. 이 연구의 목적은 비지도 학습 기법을 활용하여 사용자의 최소 입력만으로 학생들의 지식 상태를 정확하게 분석하는 것이다. 제안하는 기법을 검증하기 위해 여섯 가지의 내용 요소를 반영하는 10개의 문항을 출제하였고, 95명의 학생들을 대상으로 컴퓨터 기반 검사를 시행하여 학생들의 문항 응답을 수집하였다. 학생들은 k 평균 군집화와 가우시안 혼합 모델에 의해 각각 4개와 5개의 그룹으로 분류되었다. 개별 그룹의 응답 패턴은 내용 요소와 문항 별로 분석하고 시각화했다. 군집 분석 결과는 각 그룹의 학습 강점과 약점을 쉽게 파악할 수 있도록 시각화 하였다. 특히, 군집 분석 결과는 동일 총점을 가진 학생들을 다른 응답 패턴으로 분류하였다. 또한, 높은 성취도를 보이는 학생들에 비해 낮은 성취도를 가지는 학생들이 그들의 응답에 대해 더 다양한 패턴을 보였다. 학생들의 지식 상태에 관한 정보는 자동화된 과정을 통해 얻을 수 있으며, 교수자가 맞춤형 학습 지도를 위한 자료 개발에 활용될 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Methods
3. Results
4. Conclusions and Discussions
References
참고문헌 (55)
참고문헌 신청
G. Christensen, A. Steinmetz, B. Alcorn, A. Bennett, D. Woods, & E. Emanuel, “The MOOC phenomenon: who takes massive open online courses and why?,” SSRN, no. 2350964, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2350964, 2013. [Accessed date : 01 07 2020]
N. B. Shah, J. Bradley, S. Balakrishnan, A. Parekh, K. Ramchandran, & M. J. Wainwright, “Some scaling laws for MOOC assessments,” Preceedings of the KDD Workshop on Data Mining for Educational Assessment and Feedback, 2014.
A. M. F. Yousef, M.A. Chatti, U. Schroeder, & M. Wosnitza, “What drives a successful MOOC? An empirical examination of criteria to assure design quality of MOOCs,” Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, 2014.
J. M. Lodge, S. S. Alhadad, M. J. Lewis, & D. Ga?evi?, “Inferring learning from big data: The importance of a transdisciplinary and multidimensional approach,” Technology, Knowledge and Learning, vol. 22, no. 3, pp. 385-400, 2017.
K. E. Arnold, & M. D. Pistilli, “Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success,” In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 2012.
N. B. Shah, J. Bradley, S. Balakrishnan, A. Parekh, K. Ramchandran, & M. J. Wainwright, “Some scaling laws for MOOC assessments,” Preceedings of the KDD Workshop on Data Mining for Educational Assessment and Feedback, 2014.
A. M. F. Yousef, M.A. Chatti, U. Schroeder, & M. Wosnitza, “What drives a successful MOOC? An empirical examination of criteria to assure design quality of MOOCs,” Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, 2014.
J. M. Lodge, S. S. Alhadad, M. J. Lewis, & D. Ga?evi?, “Inferring learning from big data: The importance of a transdisciplinary and multidimensional approach,” Technology, Knowledge and Learning, vol. 22, no. 3, pp. 385-400, 2017.
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