충북정보올림피아드 학습을 위한 문제 추천 프로그램 개발 = Development of Problem Recommendation Program for Chungbuk Information Olympiad Learning

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 학생들의 컴퓨팅사고력 향상을 위한 알고리즘 학습 시 학습자 수준에 알맞은 학습문제를 추출해주는 기능을 개발하는 것이다. 충북교육연구정보원에서 운영중인 온라인 정보올림피아드 학습 사이트 bitCode에 학습문제를 학생에게 자동으로 추천해주는 기능을 개발하기 위하여 온라인저지에 활용 방법에 대한 선행연구를 확인하였다. 문제 추천의 방향을 설정하기 위하여 추천 사이트에서 많이 사용하는 협업필터링에 대한 선행연구도 확인하였으며, 사용자 기반의 협업필터링 기법을 적용하여 개발하였다.
기능 개발은 Python 언어를 이용하였고, 사용자의 학습데이터를 가공하고 활용하기 위하여 pandas, scikit-learn 등의 라이브러리를 이용하였다. bitCode 사이트 문제추천 기능은 사용자의 학습 결과와 유사한 경향을 보이는 다른 사용자를 추출하고, 유사도가 높은 학습자가 해결한 문제 중 내가 아직 해결하지 못한 문제를 먼저 추천하도록 개발하였다. 개발 초기에는 index 화면과 문제목록 화면에서 추천문제 1개씩을 제공하였다. 문제추천기능 사용자의 평가를 수렴하기 위하여 추천문제를 풀고 난 뒤 도움이 되었는지 여부를 묻는 기능을 추가하였다.
2달간의 의견수렴 결과 응답을 한 사용자 중 대다수는 문제추천기능이 도움이 되었다는 의견을 주었다. 충북지역 텍스트 코딩 교육을 진행한 경험이 있는 교사를 11명을 대상으로 2차에 걸쳐 델파이 연구조사를 실시하였고, 그 중 10명이 응답하였다. 델파이 연구조사 결과 문제추천기능의 배경과 취지에 대체로 공감하였으나, 추천문제 제시방식에서는 다양한 의견이 도출되었다. 의견 수합의 결과로 추천문제를 최대 10개까지 제공하는 추천문제 페이지를 신설하였다.
학습자의 학습문제 풀이결과를 기반으로 한 성취율 분석에서는 학습추천기능이 도움이 되었다고 응답한 건의 96.4%가 문제를 풀이완료 한 것으로 나타났으며, 추천기능 사용 전체건수의 58%는 문제를 풀이완료 하였다. 이 수치는 추천기능 미 사용건 중 풀이완료 비율 42.3%, 전체 사용건 중 풀이완료 비율 42.1%보다는 높은 수치이다. 다만 통계적으로만 수치를 분석하였을 뿐, 인과관계에 대한 추가 연구가 필요하다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 연구의 필요성과 목적 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구의 목적 4
• Ⅱ. 연구개요 5
• 1. 연구의 내용과 방법 5
• 2. 연구의 제한점 7
• 3. 용어의 정의 8
• Ⅲ. 이론적 배경 9
• 1. 사용자 기반 필터링 10
• 2. 아이템 기반 필터링 12
• 3. 코사인 유사도 13
• Ⅳ. 연구의 진행 14
• 1. 프로그램 개발계획 수립 14
• 2. 프로그램 시안 개발 20
• 3. 교사 전문가 의견수렴 29
• 4. 사용자 의견수렴 44
• 5. 학습성취도 비교 46
• 6. 프로그램 소개 48
• Ⅴ. 결론 및 제언 55
• 1. 결론 55
• 2. 제언 56
• 참고문헌 57
• ABSTRACT 59
• 부록 62