데이터 마이닝을 이용한 학습 관리 시스템에서 학습 스타일 탐지

교육 분야에서 데이터 마이닝의 사용이 최근 증가하고 있습니다. 그 이유 중 하나는 학습 활동과 관련된 데이터를 저장하는 학습 관리 시스템(LMS)의 폭넓은 사용입니다. 본 연구의 목적은 데이터 마이닝 기법을 사용하여 로그 데이터를 분석함으로써 Moodle LMS를 이용해 개인의 학습 스타일을 예측하는 것입니다. 우리는 데이터 마이닝 도구로서 지식 분석을 위한 와이카토 환경(Weka)을 사용하고, 과정 로그 데이터를 이용하여 여러 데이터 마이닝 기법의 성능 차이를 비교합니다. 실험 결과, J48 결정 트리 분류 알고리즘이 우리의 데이터셋에서 가장 좋은 성능을 보인다는 것을 확인했습니다. 또한 교사와 학습자가 더 효과적으로 학습 성과를 달성할 수 있도록 수업 내 학습 스타일을 시각화한 그룹 학습 지도를 제안합니다.