영어 학습자를 위한 데이터 기반 맞춤형 단어 추천
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김서영 | ko |
| dc.contributor.author | 정석훈 | ko |
| dc.contributor.author | 최슬기 | ko |
| dc.contributor.author | 이주훈 | ko |
| dc.contributor.author | 김주호 | ko |
| dc.date.accessioned | 2022-11-21T05:00:43Z | - |
| dc.date.available | 2022-11-21T05:00:43Z | - |
| dc.date.created | 2022-11-20 | - |
| dc.date.issued | 2021-12-21 | - |
| dc.identifier.citation | 2021 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2021) | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/300251 | - |
| dc.description.abstract | 영어 말하기 실력 증진을 위해서는 말하기 시 자유롭게 쓸 수 있는 영어 단어, 즉 산출적 어휘의 수를 늘리는 것이 필수적이다. 하지만 뜻을 아는지 여부만으로 해당 단어가 산출적 어휘 지식에 포함되는지 판단할 수 있는 것이 아니기에 학습자의 현재 산출적 어휘 지식을 파악하기 힘들다. 더 나아가 학습자는 어떠한 단어를 자신의 산출적 어휘 지식에 추가하면 좋을지 판단하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 이전 영어 회화 데이터를 분석하여 학습자의 산출적 어휘 지식을 추정하고, 학습자의 산출적 어휘 지식에서 부족한 맞춤형 영어단어를 추천하는 시스템을 제안한다. 해당 시스템을 평가하기 위해 유저스터디를 진행한 결과, 본 시스템이 추천한 단어의 만족도가 기존의 산출적 어휘 지식 시험을 통한 단어 추천 방식보다 더 높았다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 영어 학습자를 위한 데이터 기반 맞춤형 단어 추천 | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.type.rims | CONF | - |
| dc.citation.publicationname | 2021 한국소프트웨어종합학술대회 (KSC2021) | - |
| dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
| dc.identifier.conferencelocation | 휘닉스 평창 호텔 & 온라인 | - |
| dc.contributor.localauthor | 김주호 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김서영 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 정석훈 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 최슬기 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 이주훈 | - |
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