Analysis of Research Trends on Intelligent Tutoring Systems for Supporting Personalized Learning Using LDA Topic Modeling
Jisu Jang, Suhkyung Shin · Korean Association for Educational Information and Media · 2023
본 연구는 인공지능 활용 교육 맥락에서 개별화 학습을 지원하기 위한 테크놀로지 중 하나인 지능형 튜터링 시스템(Intelligent Tutoring System, ITS)의 연구 주제 동향을 종합적인 시각에서 파악하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 Scopus, Web of Science, ACM Digital Library를 활용하여 2013년부터 2022년까지 최근 10년간 발행된 학술지 논문 836편을 대상으로 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링을 실시하였다. 연구 결과, ITS와 관련된 연구에서는 개별화 및 적응형 학습과 관련된 키워드들이 자주 등장함과 동시에 학습자 중심의 키워드들이 주를 이루고 있었다. 또한 ITS 연구를 구성하는 핵심 연구 주제는 총 4개로 도출되었으며, 이는 각각 ‘적응형 학습 시스템 구축을 위한 ITS 모델 설계 및 교육 프로그램 개발’, ‘학습자의 문제 해결 지원을 위한 피드백과 스캐폴딩 제공 전략 설계’, ‘학습자 성취 수준 진단 및 학습 경로 예측을 위한 알고리즘 설계’, ‘인간 - 컴퓨터 상호작용(HCI)을 위한 대화 분석 및 시스템 설계’로 명명하였다. 이때 연구 주제별로 주목할 특징으로는 ‘학습자의 문제 해결 지원을 위한 피드백과 스캐폴딩 제공 전략 설계’ 주제의 비중이 가장 높은 논문의 비율은 최근 10년간 대부분의 연도에서 가장 높은 수치를 보이고 있었으며, ‘학습자 성취 수준 진단 및 학습 경로 예측을 위한 알고리즘 설계’ 연구는 ITS에 관한 다른 세 연구 주제와는 상대적으로 유사성이 떨어지며 독립적인 맥락의 연구 주제를 형성하고 있었다. 연구 결과에 기초하여 미래 교육 현장에 ITS가 성공적으로 도입되기 위한 후속 연구 방향을 제언하였다.