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국내 AI 수학 학습 플랫폼의 적응형 학습에 대한 분석

원문정보

Analysis of adaptive learning in Korea’s AI mathematics learning platforms

이기마, 이유정, 김희정

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초록

영어

With the recent advancements in Artificial Intelligent (AI) technology, there‘s an emphasized need for adaptive and individualized education utilizing AI. Especially as the national approach to the development and implementation of AI digital textbooks, there exists a discrepancy in the shared understanding among researchers, policy makers, developers, implementers, and users regarding individualized and adaptive education. Such differences can potentially impact the efficiency of development and the effectiveness of implementation. Through a systematic literature review, this study identified the essential adaptive features required for AI-based mathematics digital textbooks and analyzed the current form of adaptive learning provided by Korea’s AI mathematics learning platforms. The analysis revealed that these platforms primarily focus on knowledge adaptivity, while aspects like emotional and motivational adaptivity or metacognivite adaptivity were less emphasized. In terms of how to adapt, our analysis indicates that the real-time monitoring for adjusting problem difficulty and individualized tasks data-based decision were not prominently showed. The findings suggest that researchers, policy makers, and developers need to collaboratively delve deeper into considering various adaptive strategies.

한국어

최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 더불어, AI를 활용한 맞춤형 교육의 필요성이 강조되고 있다. 특히, AI 디지털 교과서의 개발과 실행을 앞두고, 개별화 맞춤형 교육에 대한 연구자, 정책 입안자, 개발자, 실행자 및 사용자 간의 공유된 이해 차이가 존재하며, 이는 개발의 효율성과 실행의 효과성에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 체계적 문헌 검토를 통해 AI 수학 디지털교과서에 필요한 필수적인 적응적 기능을 도출하고, 현재 국내 AI 수학 학습 플랫폼의 적응형 학습 제공의 형태를 분석하였다. 분석 결과, 국내 AI 수학 학습 플랫폼에서는 정서와 동기 적응성이나 메타인지 적응성 에 비해 지식 적응성에 크게 집중하고 있었다. 또한 적응 방법과 관련해서는 설계와 과제 루프 측면 보다는 단계 루프 측면이 많이 반영이 되었다. 즉, 학습 플랫폼의 설계와 업데이트, 학습 데이터를 바탕으로 한 맞춤형 과제 제공, 사전 진단 및 실시간 모니터링을 통한 문제 난이도 조절 등과 같은 설계적 적응 방법이나 과제적 적응 방법이 잘 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 AI 수학 디지털교과서를 개발하고 있는 이 시점에서 연구자와 정책 입안자, 개발자 들이 협력적으로 학생들의 전략, 오류, 학습 스타일, 메타인지, 협력적 학습과 같은 다양한 적응 대상과 방법을 고려하여 학생들에게 더 풍부한 개별화 맞춤형 학습 경험을 제공할 수 있도록 더 깊이 있게 연구하고, 이에 대한 국가적 담론과 정책 방향을 구성해야 함을 시사한다.

목차

국문요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 적응형 학습과 적응형 학습 플랫폼
2. 적응형 학습 플랫폼 구현을 위한 적응성
Ⅲ. 연구 방법
1. 분석 대상
2. 분석 방법 및 절차
Ⅳ. 연구 결과
1. AI 수학 학습 플랫폼에 필요한 기능
2. 국내 AI 수학 학습 플랫폼의 기능과 적응성
V. 결론 및 제언
참고문헌

저자정보

  • 이기마 Lee, Gima. 고려대학교 대학원생
  • 이유정 Lee, Yoo Jung. 고려대학교 교육대학원생
  • 김희정 Kim, Hee-jeong. 고려대학교 교수

참고문헌

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