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인공지능 교육 플랫폼 개발을 위한 기능 및 서비스 분석
김수환(Soohwan Kim),김갑수(Kapsu Kim),김성훈(Seonghun Kim),김영식(Yungsik Kim),김재현(Jaehyoun Kim),김종범(Jongbeom Kim),김한일(Hanil Kim),김현배(Hyunbae Kim),김현철(Hyeoncheol Kim),김홍래(Hongrae Kim),박다솜(Dasom Park),박선주(SunJu Pa 한국컴퓨터교육학회 2021 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.24 No.2
본 연구는 K-12 대상의 AI 교육 플랫폼 개발을 위한 기능 및 서비스를 제안하는 연구이다. AI 교육 플랫폼 개발을 위한 로드맵을 마련하기 위해 AI 교육의 개념, 교육과정, 온라인 플랫폼 등을 분석하였고, 전문가 검토를 통해 적절성을 판단하였다. 연구결과, AI 교육 플랫폼의 활용 대상은 유아에서 성인까지 전국민을 포괄할 필요가 있으며, 제공 콘텐츠는 인공지능, 데이터과학, 윤리 등 폭넓은 내용을 다양한 학습자의 수준을 고려하여 제공할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 기능면에서는 웹에서 실습이 가능하고 학습자의 관심과 흥미를 반영한 다양한 데이터 셋을 제공할 필요가 있는 것으로 분석되었다. 구조면에서는 학습 및 콘텐츠 관리 시스템, 체험 및 실습지원 시스템, 데이터 관리 시스템을 구축할 필요가 있는 것으로 분석되었다. This research is a study proposing functions and services for the development of an AI education platform for K-12. In order to prepare a roadmap for AI education platform development, the concept of AI education, curriculum, and online platform were analyzed, and appropriateness was determined through expert review. As a result of this study, the target of the AI education platform needs to cover the whole country from infants to adults. In addition, it was analyzed that the provided contents need to provide a wide range of contents such as artificial intelligence, data science, and ethics in consideration of the level of various learners. In terms of function, it was analyzed that it is necessary to provide various data sets that can be practiced on the web and reflect learners" interests and interests. In terms of structure, it was analyzed that it is necessary to establish a learning and content management system, an experience and practice support system, and a data management system.
김성훈(Seonghun Kim),김우진(Woojin Kim),장연주(Yeonju Jang),김현철(Hyeoncheol Kim) 한국컴퓨터교육학회 2021 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.24 No.1
대부분의 온라인 교육 시스템은 많은 학습자에게 서비스를 제공하는 데 효율적이나, 개별 학습자를 진단하고 필요한 처방을 내리는 맞춤형 학습을 하기에는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 교수자를 위한 설명 가능한 AI 학습 지원 시스템을 제안한다. 시스템은 학습자의 인지적, 환경적 영역의 데이터를 이용해 개별 학습자를 진단한다. 제안한 시스템은 인공지능 모델인 DKT와 XGBoost를 이용해 학습자의 지식 상태를 모델링하고, 그 결과를 설명 가능한 인공지능 기법인 LRP와 SHAP으로 분석해 학습자의 지식 상태를 해석 가능한 형태로 교수자에게 제공한다. 교수자는 이 정보를 통해 학습자의 교과 이해 정도와 학습에 영향을 미치는 환경적 요소를 파악하여, 맞춤형 학습을 제공하는 데 활용할 수 있다. 이상의 연구를 통해 인공지능 모델과 XAI 분야의 기법을 교육 도메인에 적용하여 맞춤형 학습이 가능한 AI 학습 지원 시스템을 개발하였다. The majority of online education platforms are efficient in providing its service to a large number of students. However, these online platforms hardly achieve individualized learning. This paper proposes a framework of an explainable intelligent tutoring system for teachers. The system uses an individual student’s cognitive and environmental factors to assesses the student. The proposed framework uses DKT and XGBoost to model a student’s knowledge state and analyzes the model’s prediction with LRP and SHAP. Teachers receive the predicted knowledge state of a student as an interpretable form. Teachers may identify a student’s understanding of the subject and environmental factors that impact a student’s learning and provide individualized feedback. This paper contributes to an application of AI models and XAI techniques on education to achieve individualized learning.
김성훈(Seonghun Kim),김우진(Woojin Kim),이탐(Tom Lee),장연주(Yeonju Jang),최승윤(Seongyune Choi),정희석(Heeseok Jung),김현철(Hyeocheol Kim) 한국컴퓨터교육학회 2020 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.24 No.2(A)
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.