레이-복합도형검사기반 아동 학습 집중도 성향 인공지능 분류
AI Classification of Learning Concentration Tendency of Elementary School Students Based on the Rey–Osterrieth Complex Figure Test
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본 연구의 목적은 초등학생의 학습 집중도를 판별하기 위한 머신러닝 기반의 이미지 분류 모델의 적용 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 학생의 다양한 인지능력을 도형그림 검사로 간단하게 측정할 수 있는 레이-오스테리스 복합도형검사(ROCF)를 영재집단과 일반집단으로 나눠 실시하여 도형 복기 시간에 따른 그린 3개의 그림 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터에 대하여 현장 전문가 집단은 영재 학생, 일반학생, 주의력 결핍 과잉 행동장애(ADHD) 의심 학생을 분류 및 라벨링을 하였고, 초등학생들의 도형 복기 시간에 따른 그린 3개의 그림 데이터의 조합에 대한 머신러닝 모델을 개발하여 테스트를 비교하였다. 분류 예측 테스트 결과, 복기 시간이 가장 길었고 그림체의 특성이 명확하게 드러나는 3번째 그림만을 활용한 분류 모델의 F1-score 측정 결과가 가장 높게 나타나, 빅데이터 수집을 통해 초등학생들의 학습 집중도 판별에 활용 가능성을 높였다.
Abstract
This study aims to investigate the applicability of a machine learning–based image classification model for determining the academic concentration of elementary school students. To this end, a model employing supervised learning was developed and implemented using the results of the Rey–Osterrieth complex figure test, which measures students’ cognitive abilities via an image test. Five classification models were developed based on the type of test result image. After five random instances of learning, test data were applied and analyzed. The F1-score measurement results of the model were extremely high. Future enhancements are anticipated to allow the use of the model for determining elementary school students’ learning concentration.
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