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머신러닝 추천모듈이 적용된 맞춤형 학습 플랫폼 효과성 탐색: 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도를 중심으로

The effects on the personalized learning platform with machine learning recommendation modules: Focused on learning time, self-directed learning ability, attitudes toward mathematics, and mathematics achievement

김지영|김미경|임현정|이규하|박만구
한국수학교육학회|2020.11|수학교육 (The Mathematical Education)|제59권 제4호|pp. 373-387|DOI http://dx.doi.org/10.7468/mathedu.2020.59.4.373

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플랫폼머신러닝machine learningbig dataplatform맞춤형 학습personalized learning추천 알고리즘recommendation algorithm빅테이터

초록

본 연구의 목적은 학습 빅데이터 분석을 통해 추천 알고리즘을 스스로 고도화하는 머신러닝 추천모듈이 적용된 개인맞춤형 학습 플랫폼이 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 미치는 영향과이들 사이의 구조적 관계를 검증하는 것이다. 연구 결과 개인 맞춤형 학습은 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 대해 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 맞춤형 학습과 수학에 대한 태도와수학학업성취도의 관계에서 학습시간과 자기주도적 학습능력의 매개효과가 유의하였다.

Abstract

The purpose of this study is to verify the effects of personalized learning platforms applied with machine learning recommendation modules that upgrade recommended algorithms by themselves through learning big data analysis on students' learning time, self-directed learning ability, mathematics achievement, and attitudes toward mathematics, and the correlation between them. According to the study, customized learning affected learning time, self-directed learning ability and mathematics attitude, while learning time affected self-directed learning ability. Self-directed learning ability has had a significant impact on the attitude of mathematics and mathematical achievements. As a result of the mediated effectiveness test, the indirect impact of customized learning on mathematics attitude and mathematics performance was significant through the medium of learning time and self-directed learning ability.

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