핵심 개념
개인화된 인지 능력을 학습 및 망각 과정에 통합하고 지식 개념 간 계층적 관계를 고려하여 학생의 지식 상태 변화를 더 정확하게 모델링할 수 있다.
초록
이 논문은 개념 기반 개인화 망각 지식 추적(CPF) 모델을 제안한다.
첫째, 학생의 개인화된 인지 능력을 학습 및 망각 과정에 통합하여 학생의 개별적인 학습 향상도와 망각률을 명시적으로 구분한다.
둘째, 지식 개념 간 계층적 관계를 고려하여 망각 과정의 인과 관계를 모델링하고, 선행 지식 개념이 후행 지식 개념에 미치는 잠재적 영향을 통합한다.
제안된 개인화된 망각 메커니즘은 특정 지식 개념의 학습뿐만 아니라 평생 학습 과정에도 적용될 수 있다.
세 개의 공개 데이터셋에 대한 실험 결과는 CPF가 기존 망각 곡선 이론 기반 방법보다 학생 성과 예측 성능이 우수하다는 것을 보여준다.
통계
학생의 개인화된 인지 능력은 학습 및 망각 과정에 모두 중요한 영향을 미친다.
지식 개념 간 계층적 관계를 고려하면 선행 지식 개념의 망각이 후행 지식 개념의 습득에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
개인화된 망각 메커니즘을 통해 학생의 지식 상태 변화를 더 정확하게 모델링할 수 있다.
인용구
"개인화된 인지 능력을 학습 및 망각 과정에 통합하고 지식 개념 간 계층적 관계를 고려하여 학생의 지식 상태 변화를 더 정확하게 모델링할 수 있다."
"제안된 개인화된 망각 메커니즘은 특정 지식 개념의 학습뿐만 아니라 평생 학습 과정에도 적용될 수 있다."
"세 개의 공개 데이터셋에 대한 실험 결과는 CPF가 기존 망각 곡선 이론 기반 방법보다 학생 성과 예측 성능이 우수하다는 것을 보여준다."