가상 교수자를 이용한 지능형 u-러닝 시스템의 개발

김용범,정복문,김영식,Kim, Yong-Beom,Jung, Bok-Moon,Kim, Yung-Sik 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지 A Vol.14 No.3

u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 원격교육을 지원하는 다양한 형태의 u-러닝 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 네트워크를 이용한 u-러닝 환경의 원격교육시스템에 대한 연구가 지속적으로 진행되어왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등 여러 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는, 교사의 접속 여부와 무관한 지속적인 학습 활동의 유지, 시스템 구축의 경제성 및 사용상의 편리성에 대한 고려가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성 등의 u-러닝 개념을 포함하고, 가상 교수자(cyber tutor)의 결합에 의해 실제 교수자의 접속 상태와는 독립적으로 지속적인 교수-학습 과정을 지원하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하고, 그 적용 가능성을 검증하였다. A arrival of u-teaming paradigm requires many u-teaming system and model that is varied and support to distance education, Accordingly, the distance education system in u-learning environment has attracted a fair amount of critical attention. However there remain many questions, as yet unresolved, such as it is difficult to maintain interaction between tutor and learner, the construction of system is a great expense to them, a tutor, who manages the system, lacks technologic background, in most current distance education system. To solve these problem, some preliminary observations have to be made first: to keep teaming process in situation that it is unconnected with tutor, to construct the system economically, and to make to be easy-to-use. Therefore, in this paper, we develop the 'Intelligent U-Learning System using Cyber Tutor', which includes the conception of u-learning such as mobility, immanency, supports to keep learning without real tutor by cyber tutor, and removes technological and economical costs, verify the validity.

지능형 학습시스템 활용을 위한 교사 교육 요소

신수범(Soo-bum Shin) 공주교육대학교 글로벌인재교육센터 2022 교육실습연구 Vol.4 No.1

본 연구는 지능형학습시스템 활용에 따른 교사교육 전략에 관한 것이다. 지능형학습시스템 활용은 교수학습에 상당한 영향을 미칠 수 있는데 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 지능형학습시스템의 개념과 역할, 그리고 개발 실태에 대한 분석을 하고 지능형학습시스템 활용에 필요한 교수학습 유형, 교사교육 프로그램 개발에 필요한 전략을 제시하였다. 지능형학습시스템은 적용형학습시스템, 고급 가상학습 시스템이라고도 불리며 학습자의 학업 배경, 학습태도, 반응 수준에 따라서 학습내용을 차별적으로 제공하는 인공지능응용프로그램으로서 국내외에서 개발 운영하고 있다. 국내에서는 경남교육청 아이톡톡시스템, 해외에서는 민간과 대학을 중심으로 개발하고 있는데 Mathia, Thinkster 등 국내외 모두에서 수학 교과가 주류를 이루고 있다. 이러한 지능형학습시스템의 핵심 역할은 학습자를 지속적으로 모니터링, 평가하면서 학습자의 스타일과 수준에 적합한 콘텐츠를 제공하는 것이다. 구체적으로 퀴즈 제공과 피드백, 언어학습 시스템, 학습자 커뮤니티 모니터링 시스템 등이 있다. 한편 이와 같은 시스템 활용에 적합한 교수학습 유형은 개인화학습, 적응형학습, 역량중심수업, 블랜디드학습으로 제시하였다. 개인화수업은 기존부터 존재했던 수업 유형인데 지능형학습시스템으로 현실화된 것이며 역량 중심 수업은 같은 공간, 같은 시간에 학습하는 형태를 탈피하여 목표를 달성할 때까지 학습을 진행한다는 개념의 수업유형이다. 이에 필요한 교사 교육 전략은 지능형학습시스템을 활용하기에 적합한 교육내용 선정 방법을 안내해야 하며, 교사가 수업의 보조자 역할을 이해하고 실천하는 방법에 대한 교육이 필요하다. 또한 지능형학습시스템 및 인공지능 이해 프로그램을 운영해야 한다. This study is about the teacher education strategy according to the use of the intelligent learning system. The use of intelligent learning systems can have a significant impact on teaching and learning, but studies on this are insufficient. Accordingly, the concept, role, and development of the intelligent learning system were analyzed, and the types of teaching and learning required for the use of the intelligent learning system and strategies necessary for the development of teacher education programs were presented. The intelligent learning system, also called an adaptive learning system or advanced virtual learning system, is an artificial intelligence application program that differentially provides learning content according to the learner's academic background, learning attitude, and response level, and is being developed and operated at home and abroad. In Korea, the Gyeongnam Office of Education's System is being developed overseas, with private universities and colleges developing it. Mathematics subjects are the mainstream in both domestic and foreign countries. The core role of such an intelligent learning system is to provide content suitable for the learner's style and level while continuously monitoring and evaluating the learner. Specifically, there are quiz provision and feedback, a language learning system, and a learner community monitoring system. On the other hand, the types of teaching and learning suitable for using such a system were presented as personalized learning, adaptive learning, competency-oriented class, and blended learning. Personalized learning is a class type that has existed before, but it has been realized with an intelligent learning system. Competency-oriented learning is a class type with the concept of learning until the goal is achieved by breaking away from the form of learning in the same space and time. The necessary teacher education strategies should guide how to select the appropriate educational content to utilize the intelligent learning system, and it is necessary to educate the teacher on how to understand and practice the role of an assistant in class. In addition, an intelligent learning system and artificial intelligence understanding program should be operated.

수학교육에서의 인공지능: 지능형 교수 시스템에 대한 체계적 문헌 검토

손태권 대한수학교육학회 2024 수학교육학연구 Vol.34 No.2

본 연구는 2003년부터 2023년까지 수학교육에서 지능형 교수 시스템을 통합한 63편의 실험 연구를 종합하고 그에 대한 동향, 효과, 제한점을 체계적으로 살펴보았다. 그 결과, 지능형 교수 시스템에 대한 연구 관심은 지속적으로 높아지고 있었으나 대부분 교육과공학 분야에서 연구가 수행되고 있었다. 지능형 교수 시스템은 주로 초등학교 수준에서 적용되고 있었으며, 수와 산술, 대수, 기하에초점을 두고 있었다. 대부분의 연구들은 지능형 교수 시스템의 긍정적인 효과를 보고했으며, 수학교육에서 지능형 교수 시스템의 구현을 방해할 수 있는 6가지 제한점이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 수학교육에서 지능형 교수 시스템을 성공적으로 통합하기 위한 연구의 방향과 시사점을 제안하였다. This study synthesized 63 empirical studies integrating intelligent tutoring systems in mathematics education from 2003 to 2023 and systematically examined trends, effects, and limitations. As a result, research interest in intelligent teaching systems has continued to increase, but most of the research has been conducted in the fields of education and engineering. The intelligent tutoring systems were mainly applied at the elementary school level, focusing on numbers and arithmetic, algebra, and geometry. Most studies reported the positive effects of intelligent teaching systems, and six limitations emerged that may hinder the implementation of intelligent tutoring systems in mathematics education. Based on these results, this study suggested future directions and implications for successfully integrating intelligent tutoring systems in mathematics education.

맞춤형 학습을 위한 지능형 튜터링 시스템의 소개

이선복 이화여자대학교 교육과학연구소 2024 교육과학연구 Vol.55 No.1

맞춤형 학습은 교육이 지향해야 할 궁극적인 방향이라고 할 수 있으며 오래전부터 많은 연구자가 맞춤형 학습을 구현하기 위해 노력해 왔다. 하지만 맞춤형 학습에 대한 오랜 관심과 기대에도 불구하고 인간 교수자가 대규모 학습자를 대상으로 맞춤형 학습을 제공하는 것은 시간과 자원의 제약으로 인해 현실적으로 어려운 일이었다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 기술 기반 맞춤형 학습이 주목받아 왔으며 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능을 활용한 맞춤형 학습의 구현에 대한 기대가 그 어느 때보다도 높아지고 있다. 지능형 튜터링 시스템은 맞춤형 학습을 제공하기 위한 인공지능 기반 컴퓨터 시스템으로 지능형 튜터링 시스템에 대한 전반적인 이해는 현재 인공지능을 활용해 맞춤형 학습을 구현하고자 하는 많은 연구와 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다. 맞춤형 학습을 위한 지능형 튜터링 시스템에 관한 관심과 기대가 높아지고 있는 이때 우리는 우리가 원하는 진정한 맞춤형 학습의 의미를 돌아보고, 지능형 튜터링 시스템의 일반적인 구조와 한계에 대해 이해하고, 이를 바탕으로 앞으로 지능형 튜터링 시스템에 관한 연구와 개발이 나아가야 할 방향에 대해 고민해 볼 필요가 있다. 이 논문은 맞춤형 학습과지능형 튜터링 시스템은 목적과 수단으로 함께 논의되어야 한다는 전제하에 맞춤형 학습과 지능형 튜터링 시스템에 대한 개관을 유기적으로 연관 지어 함께 제공하고자 하였으며 이러한 개관을 바탕으로 앞으로 지능형 튜터링 시스템의 연구와 개발과 관련하여 몇 가지 제언을 하고자 하였다. Personalized learning is arguably the ultimate direction in which education should be headed, and researchers have been working to make it happen for a long time. However, despite the long-standing interest in and expectations for personalized learning, it has been difficult for human instructors to deliver personalized learning to large groups of learners due to time and resource constraints. As a solution to this problem, technology-based personalized learning has been in the spotlight, and with recent advances in artificial intelligence technology, the expectations for implementing personalized learning using AI are greater than ever. An intelligent tutoring system is an artificial intelligence-based computer system for providing personalized learning, and a general understanding of intelligent tutoring systems can help inform many of the current research and development efforts to implement personalized learning using artificial intelligence. As interest in and expectations for intelligent tutoring systems for personalized learning are increasing, we need to reflect on what we mean by truly personalized learning, understand the general structure and limitations of intelligent tutoring systems, and consider the direction of future research and development in intelligent tutoring systems. Based on the premise that personalized learning and intelligent tutoring systems should be discussed together as both ends and means, this study aimed to provide an overview of personalized learning and intelligent tutoring systems in an interrelated way, and based on this overview, suggestions were made for future research and development in intelligent tutoring systems.

공식원리에 기반한 대화식 문제해결 학습을 지원하는 수학교수 모형

국형준,Kook, Hyung-Joon 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.5

학습효과와 실용성이 모두 높은 교수 체계의 개발 필요성에 부응하여, 본 연구는 수학 영역의 문제해결 학습을 위한 지능형 교수기 개발을 목표하였다. 본 연구에 의해서 구축된 CyberTutor는 수학 영역 문제 해결 학습의 각 단계에서 학습자의 추론 수준과 요구에 부응하여 상호 작용한는 학습환경을 제공하는 것을 가장 큰 특징으로 하고 있다. 이러한 대화식 학습을 주도하는 교수 정보는 물리, 수학과 같이 공식 원리의 이해와 응용을 학습의 주 내용으로 하는 영역에 공통적으로 사용되는 교수 전략이라 할수 있는 학습자 가설 평가, 힌트 제공, 설명 제시 등의 전략 정보로 이루어진다. 본 교수 체계의 적정성과 실행 내용을 기하영역의 문제 해결 학습 예를 통해 제시한다. 제안 교수 체계는 기존 시스템에 비해 다음과 같은 점에서 진전된 교수 체계의 모형을 제시한다. 첫째, 증명 외에 해결 유형의 문제해결 학습도 지원하므로 실용성이 높다. 둘째, 다양한 수준의 학습자에 대한 적용을 추구함으로써 학습자 위주의 개인 교수식 환경을 지향한다. 마지막으로 미리 지장된 것이 아닌, 실시간 문제해결 추론에 기반한 교수 대화는 학습 효과를 극대화 한다. To achieve a computer tutor framework with high learning effects as well as practicality, the goal of this research has been set to developing an intelligent tutor for problem-solving in mathematics domain. The maine feature of the CyberTutor, a computer tutor developed in this research, is the facilitation of a learning environment interacting in accordance with the learners differing inferential capabilities and needs. The pedagogical information, the driving force of such an interactive learning, comprises of tutoring strategies used commonly in various domains such as phvsics and mathematics, in which the main contents of learning is the comprehension and the application of principles. These tutoring strategies are those of testing learners hypotheses test, providing hints, and generating explanations. We illustrate the feasibility and the behavior of our propose framework with a sample problem-solving learning in geometry. The proposed tutorial framework is an advancement from previous works in several aspects. Firstly, it is more practical since it supports handing of a wide range of problem types, including not only proof types but also finding-unkown tpes. Secondly, it is aimed at facilitating a personal tutor environment by adapting to learners of varying capabilities. Finally, learning effects are maximized by its tutorial dialogues which are derived from real-time problem-solving inference instead of from built-in procedures.

인공지능 활용을 통한 수학교사 전문성 신장 방안 모색

신동조 수학교육철학연구회 2022 수학교육철학연구 Vol.4 No.1

수학교육에서 인공지능의 활용은 학생들의 수준과 요구에 따라 개별 맞춤형 학습이 가능한 지능형 교수 시스템(intelligent tutoring system)에 중점을 두고 있다. 이에 본 연구는 지능형 교수 시스템을 활용한 수학교사의 전문성 신장 방안을 모색하여 미래 수학교사 교육에 시사점을 제공하고자 하고자 한다. 이를 위해, 수학교사의 전문성 신장에 필요한 요소를 도출하고 지능형 교수 시스템을 수학수업에 통합하는 과정에서 요구되는 사항과 문제점을 확인하였다. 선행연구를 토대로 본 연구에서는 지능형 교수 시스템을 활용한 수학교사의 전문성 신장 방안을 교사 학습 공동체를 통한 데이터 기반 수업 설계 및 실행으로 설정하고 이를 구체화하였다.

교수내용지식을 위한 하이브리드 지식 표현 기법

김용범(Yongbeom Kim),오필우(Pillwo Oh),김영식(Yungsik Kim) 한국인지과학회 2005 인지과학 Vol.16 No.4

지능형 교육 시스템을 위한 적응적 지식베이스 객체 모형 개발

김용범,김영식,Kim Yong-Beom,Kim Yung-Sik 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.4

Intelligent Tutoring System(ITS)이 다양한 학습자 변인을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하여 영역 전문가를 대신할 효율적인 대안으로 인식되어짐에 따라, Learning Companion System(LCS)에 대한 연구도 긍정적으로 검토되어지고 있다. 하지만 LCS에서의 원활한 상호작용을 위해서는 동일한 역할을 하는 복수 LC의 결합이 필요하고, 이는 개별적 지식베이스의 확보를 선행 조건으로 요구한다. 따라서 본 연구에서는 인지구조의 연결주의적 관점을 근거로, 지식베이스 자체의 자기 학습(self learning)이 가능하고, 지식베이스 객체의 소유자에 의해 적응적으로 성장 가능한 지식베이스 객체 모형을 설계하고, 이를 검증하였다. 이 지식베이스 객체 모형은 개별적 지식베이스의 구축을 가능하게 하여, 지식베이스 객체를 이용한 적응적 ITS 개발의 기회를 제공한다. Intelligent Tutoring System(ITS), which offers individualized learning environment that consider many learners' variable, is realized by the effective alternative to take the place of domain expert. Accordingly, research on Learning Companion System(LC) is currently noticing. However, to develop LCS which applies effective interaction, it is necessary to combine several LCs, and personalized knowledge base have to be made first. Therefore, in this paper, we propose the 'Knowledge Base Object Medel', which is based on connectionist' in cognition structure, represents learner's knowledge to self-learnig object, and grows adaptive object by proprietor, verify the validity. This model lays the groundwork for design of personalized knowledge base, offers clue to development of adaptive ITS using knowledge base object.

ITS를 위한 개인화 학습코스 추천 모델 개발

한지원,조재춘,임희석 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.10

학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS (Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코 스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천 모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델 의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내·외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했 다는 점에서 의미가 있다. To help users who are experiencing difficulties finding the right learning course corresponding to their level of proficiency, we developed a recommendation model for personalized learning course for Intelligence Tutoring System(ITS). The Personalized Learning Course Recommendation model for ITS analyzes the learner profile and extracts the keyword by calculating the weight of each word. The similarity of vector between extracted words is measured through the cosine similarity method. Finally, the three courses of top similarity are recommended for learners. To analyze the effects of the recommendation model, we applied the recommendation model to the Women's ability development center. And mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of question items were calculated through the satisfaction survey. The results of the experiment showed high satisfaction levels in accuracy, novelty, self-reference and usefulness, which proved the effectiveness of the recommendation model. This study is meaningful in the sense that it suggested a learner-centered recommendation system based on machine learning, which has not been researched enough both in domestic, foreign domains.

의미연결망 분석을 활용한 북한의 원격교육체제 탐색: 「고등교육」 기사 중심으로

김경미 북한대학원대학교 심연북한연구소 2022 현대북한연구 Vol.25 No.2

This study explores the characteristics of North Korea’s distance education system in the Kim Jong-un era and how distance education and artificial intelligence (AI) are used in university teaching and learning. Using semantic network analysis, this study analyzes a total of 788 articles (selected by keywords related to distance education) among articles published in the journal Higher Education from 2012 to 2019. The research findings are as follows. First, distance education in North Korea established an educational informatization system based on digital technology and formed teachers' ‘edutech’ capabilities and distance education infrastructure. Second, education that converges distance education and artificial intelligence (AI) has been introduced into the curriculum of universities, and North Korea is attempting to provide educational services and establish educational governance by developing a teaching-learning model. Third, North Korea's distance education emphasizes the nurturing of scientific and technological talents and tries to realize the educational needs for scientific technology and economic development of a knowledge and information society via 'remote + artificial intelligence' education. Implications of the research findings are discussed. 이 논문은 김정은 시기의 원격교육체제와 원격교육 및 인공지능(AI)을 대학의 교수·학습에 어떻게 활용하는지 탐색하는 데 있다. 이를 위해 2012~ 2019년 「고등교육」 수록 기사 중에서 원격교육 관련 키워드로 수집한788편의 기사를 의미연결망으로 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 북한의 원격교육은 디지털 기술에 기반한 교육정보화 시스템을 구축하고 교원의 에듀테크 역량을 강조하면서 원격교육 인프라를 형성하였다. 둘째, 원격교육과 인공지능(AI)의 융합교육이 대학의 교육과정에 도입되었고, 교수학습모델을 개발하여 교육 서비스를 제공하고 교육 거버넌스구축을 시도하고 있다. 셋째, 북한의 원격교육은 전민과학기술인재화를강조하며 과학기술과 경제발전을 통한 지식정보사회의 산업구조 변화에따른 교육적 필요를 ‘원격+인공지능’ 교육을 통하여 실현하고자 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 시사점을 제안하였다.