개요
- Choose Your Own Question: Encouraging Self-Personalization in Learning Path Construction
- 자신의 질문 선택하기: 학습 경로 구성에서 자기 개인화 촉진
- 저자: Youngduck Choi, Yoonho Na, Youngjik Yoon, Jonghun Shin, Chan Bae, Hongseok Suh, Byungsoo Kim, Jaewe Heo
학습경로 추천은 적응형 학습의 핵심이며, 학생의 학습 활동 이력을 기반으로 개인화된 학습 경험을 제공하는 IES(Interactive Educational System)의 교육 패러다임이다. 일반적인 기존 IES에서 학생은 새로운 추천을 제공받기 위해 추천학습 항목을 소진해야 한다. 이 워크플로우에는 몇 가지 제한이 있다. 예를 들어, 학생이 IES에서 선택한 학습 항목에 대해 피드백을 제공할 기회가 없다. 더욱이, 선택이 이루어지는 메커니즘은 학생에게 불투명하여 학습을 추적하는 학생의 능력을 제한한다. 이를 해결하기 위해 IES의 일반 클래스를 위한 Tinder와 유사한 사용자 인터페이스인 Rocket을 소개한다. Rocket은 학습 자료의 인공지능(AI) 추출 기능을 시각적으로 표현하여 학생이 해당 자료가 자신의 요구에 맞는지 여부를 빠르게 결정할 수 있게 한다. 학생은 자료를 이용하거나 스와이프 또는 탭하여 새로운 추천을 받는 것 중에서 선택할 수 있다. Rocket은 IES 사용자 인터페이스에 대해 다음과 같은 잠재적 개선사항을 제공한다. 첫째, Rocket은 의사결정 과정에서 사용되는 의미 있는 AI 추출 기능의 시각적 요약을 학생들에게 보여줌으로써 IES 추천의 설명가능성을 높인다. 둘째, Rocket은 자신의 능력과 필요에 대한 학생들의 지식을 활용하여 학습 경험의 자기 개인화를 가능하게 한다. 마지막으로 Rocket은 학생들에게 학습 경로에 대한 세분화된 정보를 제공하여 자신의 기술을 평가하고 학습 진행 상황을 추적할 수 있는 방법을 제공한다. 각 구성요소의 독립성과 확장성을 강조하고 모든 목적에 공개적으로 사용할 수 있도록 하는 Rocket의 소스 코드를 제시한다.