[디지털정보처] AI선배 추천 서비스의 사용자 경험 개선 연구 참여자 모집

디지털정보처에서는 학생성공을 위한 데이터분석 연구과제를 아래와 같이 공고하오니, 관심있는 교수님과 학부생 분들의 적극적인 참여를 바랍니다.



1. 추진 배경

  1) 축적된 학생 데이터 분석을 통한 교육 방법과 내용의 혁신 및 본교의 경쟁력 제고 필요

  2) 학생 활동 분석을 통한 학생 그룹별 세분화된 지원 및 교육 서비스 창출 필요


2. 연구 주제 

  1) 지정 주제 

    - 학생 성공을 위한 AI 추천 서비스의 브랜딩 방안 연구

    - 학생 성공을 위한 AI 추천 서비스의 사용자 경험(UX) 개선 연구


  2) 자유 주제 

* 학생 성공을 지원하기 위한 선행연구 분석, 머신러닝/딥러닝/자연어처리/통계 등 기법을 학생데이터에 적용한 분석 등 다양한 분석 방법론을 활용한 자유주제 연구가능


  [참고] 2019년, 2020년 학생성공을 위해 수행한 데이터분석 연구주제 예시


유형

연구주제

A. 선행연구 및 설문분석 유형

· 학업 성과 그룹별 요인 분석 및 학과별 학생 성공 분석

 · 설문 데이터에 근거한 스마트 캠퍼스 요구조건 분석

 · 고려대학교 AI 추천서비스 현안과 지향점

B. 데이터기반 의사결정 및 현황분석 유형

· 데이터 기반 의사결정을 통한 수강신청 제도 개선

 · 다전공졸업생 데이터 기반의 융합 현황 네트워크 분석

 · 고려대학교 교과 네트워크 분석 및 융합지수 개발

 · KU 데이터 허브를 활용한 고려대학교 다양성 분석

 · 학생성공 지원을 위한 데이터 허브 기반 학생 참여 분석

C. AI 추천 서비스 유형

· 교과목 분류를 위한 학문용어사전의 구축

 · 비정형 데이터의 정형화를 통한 과목 정형 데이터 생성

 · 교양과목 추천 시범 서비스 연구

 · KCI연구 논문 키워드를 활용한 교양과목 추천 모델 개발

 · 인공지능을 활용한 제2전공 교양과목 추천시스템 연구

D. 학습자중심 미래교육 연구 유형

· 커리큘럼 추천 및 마이크로-나노 디그리 연구

 · Doc2Vec을 이용한 블렌디드 러닝 추천모델 개발

 · 포스트 코로나 시대의 온라인 학습 패턴에 따른 학업 성취도 및 만족도

 · 온라인 학습 로그 데이터를 활용한 학업성취 예측모델 개발

  

3. 신청대상 : 본교 소속 교원, 학부생


4. 절차 및 일정

  1) 선정과제수 : 6개

  2) 연구계획서 제출 : 4월11일(일) 까지 이메일(elphis@korea.ac.kr) 제출 (첨부의 양식 사용)

    * 데이터 제공 가능여부 사전 논의 필요

  3) 선정 결과 발표: 4월 초 (추후 공지)

  4) 연구기간 : 2021년 4월 초 ~ 8월 초(약 4개월)

    * 2주에 1회 온라인 데이터분석 커뮤니티에 참석하여 연구 경과 공유 및 피드백 (1회에 약 2시간 소요됨)

  5) 연구결과보고서 제출 : 연구종료일까지

     * 연구결과보고서 분량: A4기준 10~20페이지 내외 (연구주제의 성격에 따라 분량 조정 가능, 소스 코드 제출필수)

  6) 연구비 : 개별 문의 필요


 ※ 상기일정은 COVID-19, 사업진행상황 등 사정으로 변경될 수 있음


5. 주의사항

  1) 분석에 필요한 데이터 제공이 가능한지 디지털정보처와 반드시 사전 논의 필요

  2) 제공이 가능한 데이터는 익명화하여 제공함을 원칙으로 함


6. 기타 안내사항

   1) 교양추천 서비스 : https://data.korea.ac.kr/?p=5650

   2) 제2전공 추천서비스 : https://data.korea.ac.kr/?p=4793
   3) AI선배 소개 동영상 : https://youtu.be/W1eK6VOVKJM

7. 문의처 :  02-3290-4181, elphis@korea.ac.kr