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지현경 (경희대학교) 김민지 (서울대학교) 이가영 (백석대학교) 허선영 (서울신학대학교) 김명선 (국가임상시험지원재단)
저널정보
한국공학교육학회 공학교육연구 공학교육연구 제27권 제4호
발행연도
2024.7
수록면
3 - 11 (9page)

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This study classified domestic and international systems by type, presenting their key features and examples, with the aim of outlining future directions for system development and research. AI-based learning assistance systems can be categorized into instructional-learning evaluation types and academic recommendation types, depending on their purpose. Instructional-learning evaluation types measure learners' levels through initial diagnostic assessments, provide customized learning, and offer adaptive feedback visualized based on learners' misconceptions identified through learning data. Academic recommendation types provide personalized academic pathways and a variety of information and functions to assist with overall school life, based on the big data held by schools. Based on these characteristics, future system development should clearly define the development purpose from the planning stage, considering data ethics and stability, and should not only approach from a technological perspective but also sufficiently reflect educational contexts.

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