읽기장애 조기 진단을 위한 AI 기반 인지진단모형(Cognitive Diagnostic Model) 연구

• 발행기관: 한국학습장애학회
• 저자명: 이재호 김희주 이가영
• 간행물 정보: 『학술대회 자료집』2025년도 하계학술대회 자료집, 69~89쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.06.28

국문 초록

본 연구는 초등학생의 읽기장애를 조기에 진단하기 위한 인공지능 기반 인지진단모형으로서 베이지안 네트워크 기반 인지진단모형(BN-CDM)을 제안하고, 그 적용 가능성을 실증적으로 분석하였다. G광역시 지역아동센터에 재원 중인 초등학생 183명을 대상으로 JNE 독서능력진단검사와 추론적 이해검사를 실시하고, 21문항, 7개 인지요소(축어적 재인 및 회상, 재조직, 글의 정보, 배경 지식, 정보 통합, 평가, 감상) 기반의 Q 행렬을 구축하였다. R 프로젝트의 bnlearn, gRain, CDM 패키지를 활용하여 BN-CDM을 구성하고, 인지요소 간 확률적 의존 관계와 숙달 확률을 추론하였다. 분석 결과, 정보 통합(R5), 감상(R7), 재조직(R2) 영역에서 성취 집단 간 유의미한 차이가 나타났으며, BN-CDM은 91.8%의 진단 정확도를 기록하였다. 본 연구는 AI 기반 평가 모델이 학습장애 조기 진단에 효과적으로 활용될 수 있음을 시사한다.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 연구방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

베이지안 네트워크 인지진단모형 읽기장애 초등학생 지역아동센터 조기 진단