○ 최종목표1. 과정 중심 평가 플랫폼 개발2. 과정 중심 평가 AI 개발3. 5개 교과별(국어, 영어, 수학, 과학, 사회) 고유 특성을 반영한 지식맵 개발과 학습자 지식 진단 및 추적 기술 개발4. 과정 중심 평가 플랫폼 및 AI의 학교 현장 실증○ End Product1. SW(서버탑재형SW)▷ 과제 평가 AI 4종▷ 역량 평가 AI 4종▷ 과정 중심...
인공지능
지식맵
역량평가
2
주관|
2018년 6월-2020년 6월
|25,060,000원
학습자 특성의 진단과 예측을 위한 머신러닝 및 데이터 마이닝 기법에 관한 이론적, 실증적 고찰
본 과제는 교육 연구에서 직접 관찰하기 어려운 ‘잠재적 구인’을 설문 등 데이터로 정확히 측정하는 방법을 정리하는 연구임. 같은 개념도 반영적 측정과 형성적 측정 중 어떤 모형으로 정의하는지에 따라 의미와 결과가 달라질 수 있음.
연구 목표는 형성적 측정 모형의 이론·경험 연구를 고찰하고, 국내 교육학 연구 동향과 실제 분석 사례를 체계적으로 정리하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 PLS-SEM·CB-SEM 차이, CB-SEM의 MIMIC 모형 이슈, 직무 스트레스 구인을 반영적·형성적으로 설정했을 때 차이, MIMIC 모수 추정 안정성 영향 요인을 몬테카를로 모의실험과 실제 데이터로 검증하는 구조임. 기대 효과는 형성적 측정 모형 포함 구조방정식모형 분석에 대한 실질적 가이드라인 제공 및 연구자 의사결정 지원임.