
온라인 교육 환경에서 학생들의 개인화된 학습 특성을 고려하여 지식 상태를 효과적으로 추적하는 것이 중요하다. 다양한 지식 추적 모델 변형을 통해 학습 전, 중, 후 단계에서 개인화, 몰입도, 망각 등의 요인을 반영함으로써 학생 개개인의 학습 과정을 보다 정확하게 모델링할 수 있다.


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개인화된 학습 과정을 고려한 지식 추적 모델 연구


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클릭스트림 데이터를 활용하여 학생들의 수학 과제 수행 점수를 정확하게 예측할 수 있는 트리 기반 모델 ClickTree를 개발하였다.


온라인-수학-수업에서-클릭스트림-데이터를-활용한-학생-성과-예측-모델-clicktree


온라인 수학 수업에서 클릭스트림 데이터를 활용한 학생 성과 예측 모델 ClickTree
