[논문 리뷰] Design and Implementation of an Intelligent Educational Model Based on Personality and Learner's Emotion

Somayeh Fatahi, Nasser Ghasem-Aghaee|arXiv (Cornell University)|2010. 04. 08.

Educational Technology and Pedagogy참고 문헌 23인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 MBTI 프레임워크와 OCC 정서 모델을 사용하여 학습자의 성격 특성과 실시간 정서를 기반으로 적응하는 지능형 온라인 학습 모델을 제안한다. 가상의 강사 및 가상 수강생 에이전트를 활용하여 학습 방식과 상호작용을 동적으로 조정함으로써 실제 테스트에서 학습 품질과 학습자 만족도를 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

The Personality and emotions are effective parameters in learning process. Thus, virtual learning environments should pay attention to these parameters. In this paper, a new e-learning model is designed and implemented according to these parameters. The Virtual learning environment that is presented here uses two agents: Virtual Tutor Agent (VTA), and Virtual Classmate Agent (VCA). During the learning process and depending on events happening in the environment, learner's emotions are changed. In this situation, learning style should be revised according to the personality traits as well as the learner's current emotions. VTA selects suitable learning style for the learners based on their personality traits. To improve the learning process, the system uses VCA in some of the learning steps. VCA is an intelligent agent and has its own personality. It is designed so that it can present an attractive and real learning environment in interaction with the learner. To recognize the learner's personality, this system uses MBTI test and to obtain emotion values uses OCC model. Finally, the results of system tested in real environments show that considering the human features in interaction with the learner increases learning quality and satisfies the learner.

연구 동기 및 목표

• 개별 학습자의 성격 특성과 정서 상태에 적응하는 지능형 교육 시스템을 개발하는 것.
• 실시간 정서 및 성격 데이터를 기반으로 학습 스타일을 동적으로 조정하여 학습 품질을 향상시키는 것.
• 자신만의 성격을 지닌 지능형 가상 수강생 에이전트를 통해 현실적이고 몰입감 있는 학습 환경을 시뮬레이션하는 것.
• 모델의 효과성을 실제 교육 현장에서 검증하는 것.

제안 방법

• 학습자의 성격 특성을 분류하고 적절한 학습 스타일을 할당하기 위해 마이어스-브리그스 유형 지표(MBTI)를 사용한다.
• 학습자와의 상호작용 중 현재 정서 상태를 탐지하고 분류하기 위해 OCC(오튼리, 콜린스, 클로어) 모델을 적용한다.
• 가상 강사 에이전트(VTA)는 학습자의 성격 및 정서 상태에 기반하여 가장 적합한 학습 전략을 선택하고 적용한다.
• 가상 수강생 에이전트(VCA)는 자체 성격을 지닌 지능형 에이전트로 구현되어 참여도를 높이고 사회적 학습 역학을 시뮬레이션한다.
• 시스템은 학습자 상호작용을 지속적으로 모니터링하고 실시간으로 정서 및 성격 기반 프로필을 업데이트한다.
• 모델는 실제 교육 환경에서 구현 및 테스트되어 사용성과 효과성을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 성격 특성과 실시간 정서를 어떻게 효과적으로 적응형 온라인 학습 시스템에 통합할 수 있는가?
• RQ2 성격과 정서에 기반한 학습 스타일의 동적 적응이 학습 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 사회적으로 상호작용 가능한 가상 수강생 에이전트의 통합이 학습자 참여도와 만족도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 비적응형 모델 대비 시스템이 학습 성과를 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• OCC 모델을 통해 시스템은 학습자의 정서 변화를 성공적으로 인식하고 실시간으로 적응할 수 있었다.
• 시스템이 학습자의 정서 및 성격 프로필에 맞춰 조정될 경우 학습자들이 더 높은 만족도를 보였다.
• 가상 수강생 에이전트의 통합은 더욱 몰입감 있고 현실적인 학습 환경을 조성하는 데 기여했다.
• 기존의 온라인 학습 시스템 대비 실제 테스트에서 학습 품질 향상이 입증되었다.
• 성격 기반 학습 스타일의 적응은 학습 성과 및 기억 유지에 측정 가능한 향상을 가져왔다.
• 정서 상태에 대한 시스템의 동적 반응은 학습자의 좌절감을 감소시키고 동기를 증가시켰다.