A Practical Method of a Distributed Information Resources Based on a Mediator for the u-Learning Environment

유비쿼터스 학습(u-Learning)을 위한 미디에이터 기반의 분산정보 활용방법

With the rapid advance of computer and communication technology, the amount of data transferred is also increasing more than ever. The recent trend of education systems is connecting related information semantically in different systems in order to improve the utilization of computerized information Therefore, Web-based teaching-learning is developing in the ubiquitous learning direction that learners select and organize the contents, time and order of learning by themselves. That is, it is evolving to provide teaching-learning environment adaptive to individual learners' characteristics (their level of knowledge, pattern of study, areas of interest). This paper proposes the efficient evaluation method of learning contents in a mediator for the integration of heterogeneous information resources. This means that the autonomy of a remote server can be preserved to the highest degree. In addition, this paper proposes the adaptive optimization of learning contents such that available storage in a mediator can be highly utilized at any time. In order to differentiate the recent usage of a learning content from the past, the accumulated usage frequency of a learning content decays as time goes by.

컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 네트워크를 통한 일반 사용자들의 컴퓨터 활용 빈도와 요구하는 데이터의 양이 급격히 증가되었다. 이에 따라 최근의 교육 시스템들은 정보의 활용성을 향상시키기 위하여 이질적인 시스템들을 의미상으로 연결하고 있다. 따라서 최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습방향으로 나아가고 있다. 즉, 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미, 관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 학습 환경에서 다양한 분산정보의 통합을 위하여 사용자들이 요구하는 학습내용을 각 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 학습하기 위한 미디에이터내의 처리방법에 대해 제안한다. 또한 과거와 최근의 학습내용의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 학습내용을 사용할 수 있는 방법을 제안한다.