AI Education Recognition Analytics and Metaverse Learning Effect Enhancement from Unstructured Data
연구 내용
온라인 비정형 데이터에서 AI 교육의 평판·인식을 정량화하고, 메타버스 환경에서 학습자 패턴을 활용해 학습효과를 높이는 모델을 설계하는 연구
강남대학교 서지훈 연구실은 AI 교육의 평판과 인식 수준을 온라인 비정형 데이터로부터 분석하고, 이를 중장기 발전 방향 도출에 연결하는 방법론을 연구합니다. 또한 온라인 가상환경에서 학습자 패턴을 입력으로 하여 학습모델을 표준화하고, 기계학습 기반 학습효과 향상 모델을 설계합니다. 생성형 AI를 포함한 학습 보조 로직을 결합해 교육 데이터 기반 의사결정 체계를 구축하는 차별성을 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
1편
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연구 흐름
초기 연구는 온라인에서 언급되는 비정형 정보를 활용해 AI 교육의 평판과 인식 수준을 분석하는 방향으로 진행되었습니다. 이후 교육 데이터와 학습자 패턴을 연계하여 온라인 가상환경에서 학습효과를 개선하는 모델로 확장하였습니다. 최근에는 메타버스 환경에서 기계학습 기반 학습모델 표준화와 생성형 AI 활용을 포함해, 학습 성과를 예측하고 개선 루프를 형성하는 체계를 연구하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Data Analysis Method for Recognition of AI Education Based on Education Data
관련 프로젝트
구분
제목
온라인 가상환경에서 학습자의 패턴을 이용한 학습효과 향상 모델 연구