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This study classified domestic and international systems by type, presenting their key features and examples, with the aim of outlining future directions for system development and research. AI-based learning assistance systems can be categorized into instructional-learning evaluation types and academic recommendation types, depending on their purpose. Instructional-learning evaluation types measure learners' levels through initial diagnostic assessments, provide customized learning, and offer adaptive feedback visualized based on learners' misconceptions identified through learning data. Academic recommendation types provide personalized academic pathways and a variety of information and functions to assist with overall school life, based on the big data held by schools. Based on these characteristics, future system development should clearly define the development purpose from the planning stage, considering data ethics and stability, and should not only approach from a technological perspective but also sufficiently reflect educational contexts.

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인공지능 기반 학습 지원 시스템에 관한 사례 분석 = Case analysis on AI-based learning assistance systems 지현경, 김민지, 이가영, 허선영, 김명선 p. 3-11

Problem Based Learning을 위한 메타버스 활용방안 연구 = Study on metaverse application measures for the problem based learning 이재경 p. 12-20

캡스톤 디자인 프로젝트 수행을 통한 제트엔진 소음특성 파악 및 저감 방안 연구 = A study on jet engine noise analysis and reduction for a capstone design project 김시태, 김혁수, 조민혁 p. 21-27

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