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저자정보
이진숙 (고려대학교) 문기범 (고려대학교) 한수연 (고려대학교) 이수강 (고려대학교) 권혜정 (고려대학교) 한재호 (고려대학교) 김규태 (고려대학교)
저널정보
한국교육공학회 교육공학연구 교육공학연구 제37권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
267 - 307 (41page)

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본 연구는 대학혁신을 위한 인공지능 기반의 적응형 학습인 AI 기반 교양 강의 추천 시스템을 래피드 프로토타입 모형에 기반하여 개발하고, 실제 교내 포털 시스템에 적용하여 이용 결과를 분석하는 것에 목적을 두었다. 해당 서비스는 2020년 7월 교내 포털 시스템에 적용하였다. 추천 기능에 이용된 알고리즘은 사용자 기반 협업 필터링과 수강 이력 기반 통계 알고리즘을 이용하였으며, 각 모델당 21개의 교양 강의를 추천하였다. 서비스 만족도 설문조사를 진행한 결과, 782명의 응답을 수집하였고 협업 필터링 알고리즘보다 통계 기반 알고리즘의 만족도가 유의미하게 높은 것을 확인하였다. 그러나 실제 사후 추적 조사 결과, 2020년 2학기 희망 강의로 등록된 강의 내역과 실제 수강 내역에서 추천된 강의를 분석했을 때 협업 필터링 알고리즘의 Recall@21이 각각 약 37%와 43%로 통계 기반 알고리즘의 결과인 18%와 14%에 비해 높은 것으로 나타났다. 또한, 학생들은 교양 강의를 선택할 때 흥미 및 관심사를 가장 우선순위로 고려하였으며, 강의 제목의 모호함 때문에 강의에 대한 키워드가 가장 필요한 정보라고 응답하였다. 더불어 설문 응답자들은 원하는 강의와 원하는 수업 방식을 추천 결과에 직접 반영하고자 하는 요구를 확인하였다. 본 연구가 국내 대학 교육 실정에 맞는 인공지능 기반의 맞춤형 강의 추천 시스템을 개발하고 학습자에게 맞춤형 교육 정보를 제공하고자 할 때 기초자료로 기여할 수 있기를 기대한다.
#인공지능 #추천시스템 #적응형 학습 #고등교육 #래피드 프로토타입 모형

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권선아 / 2018 / 대학의 인공지능 도입과 인공지능교수에 대한 학습자 인식 / 교육종합연구 16(3):77~101 dbpia 김두형 / 2020 / 협업 필터링을 활용한 대학 교양과목 추천 시스템 / 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 :2551~2556 dbpia 김미량 / 2000 / 학습자 중심 웹 기반 교수-학습체제의 화면설계 전략 / 교육공학연구 16(4):51~76 google schola 김충일 / 2015 / 혼합필터링(Hybrid Filtering)을 활용한 교과목 추천시스템 개발 / Entrue Journal of Information Technology 14(2):71~82 dbpia 나일주 / 2001 / 웹기반 가상교육 프로그램 설계를 위한 활동모형 개발 / 교육공학연구 17(2):27~52 google schola

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