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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조헌국 (단국대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제70권 제11호
발행연도
2020.11
수록면
974 - 984 (11page)

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본 연구는 최근 주목받고 있는 인공지능에 관한 기술과 방법을 현재 또는 가까운 미래에 물리교육에서 어떻게 활용할 수 있는지 제안하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 판별 예측과 적응 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 토대로 물리교수학습에서 겪는 어려움을 해소할 수 있는 방안을 제시하였다. 판별 예측을 활용한 물리학습 성과에 대한 사전 진단은 잠재적으로 물리 학습에 어려움을 겪는 학생들을 미리 파악해서 대처할 수 있으며, 물리학습에 영향을 미치는 다양한 요인 중 무엇이 더 큰 효과를 미치는지 파악할 수 있다. 유전 알고리즘을 기초로 여러 방법을 혼합한 적응 학습은 우수한 학생 뿐만 아니라 물리학의 기초가 부족한 학생에게 대응할 수 있도록 함으로써 학습 격차 문제를 해소하는 데에 도움을 줄 수 있다. 자연어 처리를 활용한 학습자의 응답에 대한 분석은 선다형 문제가 가지는 학습자의 이해와 사고의 제한적 평가 문제를 해결하고, 과정 중심 평가가 보다 현장 속에서 자리잡을 수 있게 하는 데에 도움을 줄 수 있다. 컴퓨터 비전과 시뮬레이션을 활용한 교육은 온라인에서의 주의결핍이나 집중력 저하 문제를 해결하고, 중고등학교에서의 실험 부족과 추상적 물리 개념 이해를 돕는 새로운 대안으로 제시될 수 있다.
#인공지능 #딥러닝 #머신러닝 #적응 학습 #학습 성과 예측 #Artificial intelligence #Deep learning #Machine learning #Adaptive learning #Predictive learning analytics

목차

I. 서 론
II. 머신러닝, 딥러닝, 인공지능의 의미
III. 물리교육에서의 딥러닝 및 머신러닝의 활용방안
IV. 결론 및 시사점
REFERENCES

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