개인화된 소프트웨어 교육을 위한 콘텐츠 추천 기법

초록

최근 소프트웨어 교육이 4차 산업혁명의 핵심요소로 강조되고 있으며, 이러한 시대적 요구에 따라 많은 대학들이 전교생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 강화하고 있다. 전교생을 대상으로 하는 SW교육 도입을 위해 온라인 콘텐츠의 활용은 효과적인 방안이라고 할 수 있다. 그러나 일률적인 온라인 콘텐츠의 제공은 학생들의 개별적인 특성(전공, 흥미, 이해력, 관심분야 등)을 고려하지 못하는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 불리언 형태의 시청이력 데이터 환경에서 콘텐츠 간의 방향성 있는 유사도를 활용하는 추천 기법을 제안한다. 연관규칙 분석의 확신도를 유사도 값으로 활용하는 새로운 아이템기반 추천 수식을 제안하여 국내의 실제 유료 콘텐츠 사이트의 데이터에 적용하였다. 실험 결과 코사인, 자카드 등의 전통적인 유사도 방식을 기반으로 하는 협력적 추천방식을 사용할 때 보다 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

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