유비쿼터스러닝을 위한 감성이벤트 온톨로지를 이용한 개인화 지식 에이전트

Abstract

오프라인 교육에서 좋은 교사는 학습자의 개인의 정보에 기반하여 학습자가 학습에 몰입할 수 있도록 몰입도, 관심도를 질문 등을 통해 파악하고, 이에 대하여 학습자 개인의 특성을 고려한 격려, 유머 등 다양한 인터랙션을 하게 된다. Low Affective filter란 교육을 받을 때 좋은 감정상태, 강한 동기, 필요성, 자신감, 좋은 학습태도에 의해 교사로부터 학습자가 교육정보를 최대한 받아들이게 된다는 이론이다. 본 논문에서는 학습자가 교육에 몰입하기 위한 현재의 감성상태를 기반으로 학습자에게 학습에 좋은 감성상태를 유지하기 위하여, 에피소드 이벤트를 추천하는 지식기반 에이전트(Knowledgebase Agent: KNOW-A)를 설계하고 구현하고자 한다. 학습자의 개인을 알고 관심도가 떨어지지 않게 학습몰입을 위한 좋은 감성을 주기 위한 격려, 정보나 이벤트를 제공하기 위한 Facts와 Episode(5W1H)와 Emotion과 을 결합한 Ontology를 구축하고 Hierarchy Cluster 기반의 User Profile에 의해 사용자를 클러스터링하고, 학습자와 유사한 사용자 에피소드 유사도(Episode Similarity)를 비교하여 감성전이모델(Emotion Transition Model)학습모형에 따른 학습자의 감성상태를 좋은 에피소드(Episode Emotion Ontology)를 추출하여 추천하게 된다. 이를 통하여 학습에 좋은 감성상태를 유지하도록 하여 학습자가 학습에 몰입할 수 있는 에피소드를 추천하여 학습에 흥미와 관심을 유발하게 된다.