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[35권 2호](특집호) 유진은(2019). 기계학습: 대용량/패널자료와 학습분석학 자료 분석으로의 활용.
작성자 관리자 등록일 2019-06-30 21:39:22 조회수 2,411
  컴퓨터공학을 비롯한 여러 학문에서 주목을 받고 있는 기계학습 기법은 전자상거래, 유전체학, 자연어 분석, 의료영상처리, 자율주행자동차 등의 다양한 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 반면, 기계학습을 이용한 교육 연구는 상대적으로 많지 않으며, 기계학습 자체에 대한 교육 분야 연구자들의 이해 또한 높지 않다. 본 연구는 기계학습의 정의로부터 시작하여 주요 개념인 추론과 예측, 과적합, 편향-분산 상충 관계, 교차검증, 지도학습과 비지도학습 등을 설명하며 기계학습을 전반적으로 개관하였다. 이어서 2019년 현재 교육 분야에서 기계학습 기법을 쓴 연구와 학습분석학 자료를 활용한 연구를 정리분석함으로써, 교육 분야 연구자들의 기계학습에 대한 이해도를 높이고 교육 연구에서 기계학습의 저변을 넓히고자 하였다. 분석 결과, 기계학습 기법 중 지도학습 기법인 벌점회귀모형과 랜덤포레스트가 다양한 교육 대용량/패널 자료 분석에 활용되었으며 비지도학습의 경우 온라인 텍스트 자료 분석 위주로 실시된 것을 확인하였다. 학습분석학 자료의 경우 아직 기계학습 기법이 충분히 활용되지 못한 것으로 보인다. 마지막으로 기계학습을 활용하는 교육 연구의 향후 과제를 교육 대용량/패널자료의 특징과 연계하여 고찰하고, 학습분석학 자료 분석과 관련한 기계학습 기법의 활용 방안을 논하였다.
 
주요어 : 기계학습, 학습분석학, 패널자료, 대용량자료, 빅데이터
첨부파일1 04.유진은.pdf  (388.1Kbyte) Down : 17
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