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저자정보
최현희 (라이브데이터) 이민정 (고려대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
1,131 - 1,140 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.6.1131

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본 연구는 ARM과 MSMM 방식을 적용하여 지식 그래프의 지식 요소(KC) 간 선후 관계를 도출하는 RCA 분석 프로세스를 제안하고 초중등 레벨의 수학 문항 평가 데이터에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 이는 조건부 확률의 개념을 서로 다른 통계량으로 보여주는 여러 방법을 혼합하여 활용하였다는 데에 의미가 있으며 시차를 고려한 학습 데이터에 MSMM 방식을 적용함으로써 선후 관계 분석의 일치도(precision)를 높일 수 있음을 보였다. 본 연구에서 제안한 ARM+MSMM을 활용한 KC 간 선후관계 분석 모델은 학습자 데이터에 기반하여 교육 과정 속 지식 요소의 선후관계를 검증하고 숨겨진 지식 요소 관계를 추가로 제시함으로써 지식 그래프를 강화하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
#선후관계 #지식그래프 #ARM #MSMM #RCA #Prerequisite Relation #Knowledge Graph #Association Rule Mining #Multi-State Markov Model #Root Cause Analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구설계
Ⅳ. 결과 및 분석
V. 결론
참고문헌

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