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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.