대학생 학업성취도 예측과 맞춤형 학습 지원을 위한 AI 기반 통합 프레임워크
An AI-Based Integrated Framework for Predicting Academic Performance and Providing Personalized Learning Support for University Students
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초록
본 연구는 대학생의 학습 성취도를 예측하고 개인 맞춤형 학습 지원을 제공하기 위한 AI 기반 통합 프레임 워크를 제안한다. 전 세계 교육기관에서 널리 사용되는 오픈형 학습관리시스템인 Canvas LMS 로그 데이터를 활용하여 머신러닝∙딥러닝 기반 예측 모델을 구축하고, 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 Hybrid 추천 시스템을 설계하였다. 학습자의 행동 데이터를분석해 학업 부진을 조기에 탐지하고, 자동화된 피드백과 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 교사의 개입을 앞당기고 자기주도 학습을 촉진할 수 있다. 이는 실제 수업 운영에서 학습자 맞춤형 지원을 강화하고, 학업 성과 격차를 줄이는 데 기여할 수 있는 실천적 도구로 활용 가능하다.
Abstract
This study proposes an AI-based integrated framework to predict university students’ academic performance and providepersonalized learning support. Utilizing log data from Canvas LMS, a widely used open-source learning management system in educational institutions worldwide, the study builds prediction models based on machine learning and deep learning techniques. Furthermore, it designs a hybrid recommendation system that combines collaborative filtering and content-based filtering. Byanalyzing learners’ behavioral data, the framework enables early detection of academic underperformance and provides automatedfeedback and personalized content, facilitating timely teacher intervention and promoting self-directed learning. This approach canserve as a practical tool to enhance personalized support in actual classroom settings and help reduce academic achievement gaps.