정보
+ 교육학
심화
교육
추천 시스템과 적응형 학습
협업 필터링
탐구 방법
[적응형 문제 추천 알고리즘 설계] 파이썬으로 문항별 난이도와 학습자 정답 이력을 입력받아, 정답률이 70%에 수렴하도록 다음 문항 난이도를 조정하는 간단한 규칙 기반 적응형 알고리즘을 구현하고, 고정 순서 학습과 학습 효율을 시뮬레이션 비교
확장 연결
지능형 튜터링 시스템(ITS)과 칸아카데미·뤼이드 등 에듀테크 사례에서 학습 경로 개인화가 학습 효과에 미치는 영향을 분석하고, 알고리즘 편향이 교육 형평성에 미칠 위험을 탐구
추천 탐구 주제
문항 반응 이론(IRT)을 이용한 컴퓨터 적응 검사(CAT)
학습 분석학(learning analytics)과 중도 탈락 예측
생성형 AI 튜터의 교육적 활용과 윤리적 쟁점