다차원 특징 데이터에 강인한 XGBoost 기반 지식 추적 연구 - 조현진(Hyun-Jin Cho); 박동욱(Dong-Uk Park); 김태희(Tae-Hee Kim); 한정규(Jungkyu Han); 김현석(Hyunseok Kim) (디지털콘텐츠학회논문지, 2023)
온라인 교육 플랫폼으로의 전환은 대량의 학습 활동 데이터를 제공하며 학생의 지식 추적(Knowledge Tracing) 모델을 생성할 수 있다. 기존 순환 신경망과 결합한 지식 추적 기법들로 학생의 교육 상태를 수치화하고 맞춤형 학습을 추천할 수 있다. 하지만 최근 게임 형태로 발전하고 있는 온라인 교육 플랫폼은 다차원 특징 데이터를 제공하고 있어, 기존 순환 신경망 기반 지식 추적 방식만으로는 성능 향상을 기대하기 어렵게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 다차원 특징 데이터임에도 빠른 학습이 가능한 앙상블 학습 알고리즘 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 기반 지식 추적 방법을 제안한다. 또한, 공개된 온라인 학습 데이터와 더불어 최근 Kaggle에서 완료된 게임 형태의 온라인 교육 플랫폼 학습 대회 데이터를 이용하여, 기존 LSTM 기반 딥러닝지식 추적 방법보다 제안된 방법이 AUC 결과가 높음을 제시한다. 다차원 특징 데이터에도 강인하게 이용할 수 있는 XGBoost기반 지식 추적 방법은 온라인 교육 플랫폼의 성능 향상에 기여할 것이다. The change to online education can teach a student's knowledge tracing model through a large amount of collected learningactivity data. With the advent of knowledge tracing techniques combined with recurrent neural networks, it is possible to quantifythe educational status of students and recommend customized learning through them. However, in the case of multi-dimensionalfeature data collected from an online education platform that has recently developed into a game form, the recurrent neuralnetwork-based knowledge tracking method has a limitation in that its performance deteriorates. Therefore, in this paper, we propose knowledge tracing based on the ensemble learning algorithm XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), using online learningdata and recently completed learning data of an online education platform in the Kaggle competition. The results indicate that theXGBoost-based knowledge tracing method can be used robustly even for multidimensional feature data, and will contribute tochanges in various online education platforms. KCI Citation Count: 0