원문정보
Content Restructure Model for Learning Contents using Dynamic Profiling
초록
영어
With the availability of real-time student behavioral data, personalization on education is gaining a huge traction. Data collected from massively open online courses (MOOC) has shifted the content delivery method from fixed, static to user-adopted form. Such educational content can be personalized by student’s level of achivement. In this paper, we propose a service that automates the content restructuring, based on dynamic profile. With the student behavioral data, the proposed service restructures educational content by changing the order, extending and shrinking the published material. To do this, we record students’ behavioral data and content information as a metadata, which will be used to generate dynamic profile.
한국어
최근 개인화에 대한 관심이 높아지면서 교육에서도 학생 개개인에게 맞는 학습 콘텐츠를 제공하고자 하는 요구가 높아지고 있다. 특히, 온라인 교육이 대중화되면서 기존 오프라인 교육에서의 획일적인 교육에서 벗어나 학생의 개인 학 습 성취도에 따라 학생 수준에 맞는 콘텐츠로 재구성하여 전달할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 동적 프로파일 기반으로 학생 로그 정보를 분석하여 순서 변경, 구성 확장, 구성 축소가 가능한 학습 콘텐츠를 재구성하는 서비스를 제 안한다. 이를 위해 본 논문에서는 학생 정보와 콘텐츠 정보를 메타데이터로 기록하여 동적으로 프로파일을 생성, 반영하 여 학생 상황인지를 통해 학습 콘텐츠를 재구성하는 엔진을 설계하였다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 학습 콘텐츠 재구성 엔진
1. 학생 및 학습 콘텐츠 메타데이터
2. 학습 콘텐츠 재구성 엔진
Ⅳ. 평가 및 분석
Ⅴ. 결론
References