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김성훈 (고려대학교) 김우진 (고려대학교) 이탐 (고려대학교) 장연주 (고려대학교) 최승윤 (고려대학교) 정희석 (고려대학교) 김현철 (고려대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2020년도 하계 학술발표논문집 제24권 제2호(A)
발행연도
2020.8
수록면
117 - 121 (5page)

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2020년 7월 ‘한국판 뉴딜’ 정책과 5월 ‘과학·수학·정보·융합 교육 종합계획’에 따르면 정부는 맞춤형 교육을 제공할 수 있는 교육 통합플랫폼 개발을 준비하고 있다. 기존 온라인 교육 시스템은 많은 학습자에게 서비스를 제공하는 데 효율적이나, 개별 학습자를 진단하고 각 학습자에게 필요한 처방을 내리기에는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 사회적인 요구가 높은 학습자 맞춤형 온라인 교육 플랫폼 구축을 위한 기초 연구로 설명 가능한 AI 학습 지원 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 LSTM, XGBoost을 이용해 개별 학습자를 모델링하고, 그 결과를 SHAP 값으로 분석해 개별 학습자의 취약점을 설명 가능한 형태로 교수자에게 제공하는 것을 목적으로 한다. 시스템을 검증하기 위해 약 1000명의 학습자 데이터 셋을 이용하였으며, 이상의 연구를 통해 DKT와 XAI 분야의 기법을 교육 도메인에 적용 할 수 있는 시스템을 제안하였다.
#Deep Knowledge Tracing(DKT) #eXplanableAI(XAI) #학습자 진단 #맞춤형 추천 #딥러닝

목차

요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 설명 가능한 AI 학습 지원 시스템
4. 결론 및 향후과제
참고문헌

참고문헌 (0)

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