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аналитика - 온라인 교육 데이터 분석
개인화된 학습 과정을 고려한 지식 추적 모델 연구
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.
온라인 수학 수업에서 클릭스트림 데이터를 활용한 학생 성과 예측 모델 ClickTree
클릭스트림 데이터를 활용하여 학생들의 수학 과제 수행 점수를 정확하게 예측할 수 있는 트리 기반 모델 ClickTree를 개발하였다.
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