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저자정보
최현희 (라이브데이터) 이민정 (중앙대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,981 - 1,990 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.10.1981

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본 연구는 지식 개념의 선후관계를 밝히기 위해 연속적인 순서의 관측치로부터 은닉된 학습 상태를 추정할 수 있는 HMM을 활용한 분석모델을 설계하였다. 또한, 회귀계수 축소법인 LASSO 파라미터를 이용한 Elastic Net과 Random Forest를 적용하여 유의미한 관계를 도출함으로써 문제 영역을 축소하였다.ElasticNet(LASSO)+RF+HMM 모델에 초등 수학 문항평가 데이터를 적용하여 실험한 결과 이전 연구인 MSMM 기법을 적용했을 때보다 정확도 기준 평균 7% 향상되었다. 본 연구는 학생들의 추측이나 실수를 확률적으로 교정할 수 있는 KC 선후관계의 모델적 틀을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한, 학습 데이터에서 전문가가 예측하지 못한 지식 관계를 업데이트하여 학습자의 지식 습득 상태에 따라 적절한 학습 경로를 안내하는 맞춤형 교육에도 기여할 것으로 기대된다.
#선후관계 #지식그래프 #RF #HMM #Prerequisite Relation #Knowledge Graph #ElasticNet(LASSO) #Random Forest #Hidden Markov Model

목차

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

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