:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.23 No.1 | (2023) pp.191~201

피아노 코드 연습 데이터를 활용한 맞춤형 학습 지원

Woosung Jung

(정회원, 서울교육대학교 교육전문대학원)

Eunjoo Lee

(정회원, 경북대학교 컴퓨터학부)

Suah Choe

(학생회원, 경북대학교 컴퓨터학부)

Abstract

IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자 의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문 에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기 반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.
As Edutech arises which is integrating IT technology into education, many related attempts have been tried on music education area. The focus has been shifted from the teachers to the learners, and this makes the personalized learning emerge. The learner's proficiency is an essential factor to support the personalized learning. The chord fingering is an important technique in piano learning. In this paper, a personalized learning tool for piano chords has been suggested. And then, several utilization ways have been described by analyzing the chords patterns. Specifically, the difficulty of the chords and the proficiency of the learner are derived from the accumulated practicing log data of the users. More effective learning way of the chords has been presented through hierarchical clustering based on chords similarity. Furthermore, the suggested approach where only the practicing log data are used lessens the learner's burden to measure the proficiency and the chord's difficulty without additional efforts like taking tests.
  chord,Edutech,hierarchical clustering,personalized learning,piano education

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