교육에서의 머신러닝 적용: 최근 동향, 과제 및 미래 전망

최근 머신러닝(ML)은 교육을 변화시키는 인공지능(AI)의 가장 가치 있는 분야 중 하나입니다. 교육에서 ML의 적용은 과학자와 연구자 모두에게 유망한 이점을 제공하며, 이것이 본 연구의 초점입니다. 이 논문은 학습 개인화, 예측 분석, 표절 탐지, 지능형 튜터링 시스템, 학습의 게임화, 추천 시스템과 같은 영역에 초점을 맞추어 교육에서 ML의 최근 동향과 발전을 검토합니다. 문헌 조사를 수행한 후 우리는 교육에서 ML의 현재 이점과 과제를 확인했습니다. 또한 본 논문은 ML 분야의 과제를 해결하기 위한 적용 사례와 권고 사항에 대한 통찰을 제공합니다.