본 연구에서는 고등학교 물리교과의 '기체분자 운동론'단원에 대한 개별 웹 활용 모의실험을 개발 적용하여 과학 수업에 대한 태도, 학습동기, 학업성취도에서 미치는 효과를 조별 전통실험 집단과 비교하여 알아보았다. 농촌지역에 위치한 고등학생(조별 전통실험 집단 1학급, 개별 웹 활용 모의실험 집단 1학급)을 대상으로 기체 분자 운동론 단원에 대하여 실험 처치를 2차시동안 실시하였다. 모의 시험은 기체에 대한 실험에서 눈에 보이지 않는 기체를 시각화하여 눈에 보이는 입자로 표현되었고, 온도 및 압력을 자유롭게 변화시킬 수 있도록 개발되었다. 웹 활용 모의실험 집단은 개발된 모의실험을 이용하여 개별적으로 실험하였고, 전통실험 집단은 교과서에 나오는 실험을 4인 1조로 실시하였다. 사전 검사로 사전 과학 수업에 대한 태도 검사, 사전 학습동기(PALS) 검사, 논리적 사고력 검사를 실시하였다. 실험 처치 후 학생들의 사후 과학 수업에 대한 태도 검사, 사후 학습동기(IMMS) 검사, 학업 성취도 검사를 실시하였고, 자료를 수집하여 공변량 분석을 실시하였다. 분석 결과, 개별 웹 활용 모의실험과 조별 전통실험 집단간의 과학 수업에 대한 태도는 유의미한 차이가 없었다. 또한, 학습동기와 학업 성취도는 개별 웹 활용 모의실험 집단이 조별 전통실험 집단에 비해 유의미하게 높았다.
초등 수학 영재교육에서 학생들의 개인차, 학생들의 흥미와 관심, 수준별 교육, 수학적으로 능동적인 학습자의 특징 등과 같은 개념들이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구는 초등 영재교육에서 영재학생들의 개인차를 고려한 수학 수업의 가능성을 모색한 연구로, 영재학생들의 개인차를 고려하여 수업을 진행할 수 있도록 개별화 수업 모형을 연구하였으며, 이 모형에 따른 수학 영재 학습 자료를 개발하였다. 그리고 개별화 수업의 효과를 영재학생들의 자기주도 학습능력의 변화, 학습 만족도를 통하여 조사하였다. 본 연구의 결과는 수학 영재교육의 다양한 수업 모형 개발 및 적용, 개별화 수업의 활성화에 관련된 후속 연구의 기초 자료가 될 것으로 보인다.
학습시스템의 컨텐츠 제공방식은 제작된 컨텐츠를 모든 수강생에게 일괄적으로 제공하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 학습자의 정보를 이용하여 학습자를 분류한 후 학습자의 수준에 따라 컨텐츠를 제공하기 위해 학습자 정보를 저장하고, 또한 컨텐츠의 개별 내용을 모듈화하여 학습자에 따라 컨텐츠를 새롭게 구성할 수 있는 시스템을 구현하였다.
WBI 프로그램에 바탕을 둔 학습시스템이 국내대학이나 규모가 큰 사교육기관에서 사이버대학이라는 형태로 현재 일반화 되었지만, 아직도 학교 현장에선 적절한 학습자료나 시스템 구성의 미비로 인해 활용이 미진한 상태다. 이에 본 논문에서는 웹에 기반을 둔 중학교 영어교과 수업모형을 개발해, 실제 수업현장에서 활용하여 이를 통해 교수 학습 방법을 개선하고, 개별학습과 반복학습을 가능하도록 하는데 중점을 두었다. 이를 위해 원격교육용 학습시스템을 설계하여 구현한 후, 이를 실제 현장에서 적용한 결과, 다음과 같은 결론을 내릴 수 있었다. 첫째, 개발된 시스템이 영어과의 학습목표 달성에 효과적이었다. 둘째, 원격학습 시스템을 통해 교과학습능력 증진뿐만 아니라 인터넷 사용능력도 함께 키울 수 있었다. 셋째, 개별화 교육이 이루어졌다.
본 연구는 수학교사가 수학 교과에 대한 학습 부진 학생의 이해를 위해서 그리고 이들을 위한 적절한 교수-학습 방법의 탐색을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수학 교과에서 학습 부진을 나타내는 남자 중학생을 대상으로 이들의 부진 요인을 인터뷰와 비디오 관찰을 통하여 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에 따르면 대표적인 부진 요인은 학습 결손으로 인한 기초학력 부진을 들 수 있으며 학습 방식과 개별 학생의 학습 유형간의 차이로 인한 부진이 있으며 학습의욕의 고취를 위한 동기부여의 결손과 개별 학생의 적극적인 노력의 결여가 부진을 초래하게 되었다고 보인다. 이들 수학 부진 학생들을 지도할 때는 학생 개개인의 부진의 특성을 정확히 파악하고 많은 격려와 칭찬을 통하여 수학에 대한 자신감을 고취시킬 수 있는 수업이 고려되어야 하며 더 많은 수학 부진 학생들 개개인의 자료의 수집과 분석을 바탕으로 부진아 개개인에 적절한 프로그램이 개발되어 현장에서 적용하였을 때 어떤 효과를 가져오는지에 대한 장기적인 후속 연구가 필요하다고 본다.
일반적인 코스웨어에서는 단순한 분기 수준에서 학습자료를 제시하는 것 이외의 개별화에 관한 노력을 찾아보기 힘들다. 이러한 문제의 원인은 다양한 측면에서 찾아볼 수 있지만, 코스웨어 자체가 융통적이지 못하고 재사용이 불가능한 하나의 고정된 구조로 구성되어 있으며 개발하는 데 있어 많은 비용과 시간이 소모된다는 것이다. 소프트웨어 개발 방법에서 객체지향개념이 등장한 것과 같은 맥락으로 코스와 컨텐트 개발에서는 학습객체라고 하는 개념이 대두되어 이를 통한 융통적인 코스 설계의 가능성을 보여주고 있다. 하지만 학습객체 기반의 코스 설계에서도 여전히 기존의 코스웨어와 비슷한 형태와 구조를 보이고 있으며, 학습객체를 활용한 개별화학습 구현에 대한 노력은 아직 미비하다. 본 연구에서는 기존 학습객체를 확장하여 개별화학습을 지원할 수 있는 개략적인 개별화학습지원-학습객체모델을 제안하며, 이를 기초로 개별화된 학습경로를 제시해 줄 수 있는 교수설계모형을 ADDIE 모델을 기초로 설계해 보았다.
웹 기반 교육 환경에서 학습자 특성에 따른 개별 적응적인 피드백 제공의 필요성에도 불구하고 학습자 특성의 변인 도출의 어려움과 이를 위한 체계적인 전략과 실천 도구 개발이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 환경에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습 콘텐츠, 학습 경로, 학습 상황 등을 제공하기 위한 e-SRM 피드백 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자 특성에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있는 기반을 조성할 수 있을 것으로 기대된다.
지식정보 사회의 도래는 새로운 교육 패러다임에 적합한 교수-학습 과정을 지원하기 위해 다양한 형태의 e-러닝의 모형과 시스템을 요구하며, 이에 따라 인터넷과 지능형 교육 시스템(ITS; intelligent tutoring system)을 적용한 e-러닝 환경의 교수-학습 시스템에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나 현재 운영되고 있는 교육 현장의 인프라와 u-러닝의 개념 사이에는 상당한 격차가 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 구축된 교육 현장의 인프라에서 u-러닝의 개념을 적용할 수 있는 학습자의 인지구조에 기반한 ITS 교수-학습 모형과 시스템을 개발하고, 타당성을 검증하였다. 또한 본 연구에서 제안하는 지식표현기법을 통해 개별화 학습이 효과적으로 적용될 수 있도록 학습자 인지구조를 표현하였다.
최근 컴퓨터 통신 기술의 발달로 인하여 교육분야에서의 컴퓨터 통신망을 이용한 학습의 효율성 증대에 대한 연구가 활발하다. 지금까지의 학습 방식은 교과목 특성의 개별성을 인식하지 못하거나 혹은 기술적인 문제점 등으로 인하여 학습자들에게 일관된 단답형이나 선다형의 학습 방식을 요구하여 왔다. 웹을 기반으로 한 원격 교육으로의 활용 측면에서 프랑스어와 같은 제2외국어의 경우, 한국어 환경에서의 프랑스어 악상 문자 입력이나 개별화된 저작 언어 개발 등의 문제점이 제기된다. $\lceil$Voila-web$\rfloor$ 은 한국어를 모국어로 하는 프랑스어 학습자들을 위한 교육 시스템으로 개별 교과목의 특성을 반영하고 능동적인 학습 방식을 통한 학습의 효율성 증대를 위한 시스템이다. 학습자들에게는 학습 자료의 전체적인 내용 흐름만을 제시하고 영역별 구체적인 자료의 전개는 다양한 교과 내용을 자유 항해할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 학습자들로 하여금 통신망을 통한 컴퓨터 이용 학습의 장점을 기존의 학습 방식에 보완하여 보다 능동적인 학습 방식을 유도하여 학습의 효율성을 증대시킬 수 있다.
대화생성은 대규모 학습 데이터로부터 사전 학습된 언어모델을 활용한 도전적인 다운스트림 태스크 중 하나이다. 대화에서 특정한 지식에 대한 맥락이 보존된 응답 문장을 생성하기 위한 기술의 일환으로써 지식 기반 대화생성이 연구되고 있으며, 현업에서는 사업목표에 따른 대화 서비스를 제공하는 목적으로 이러한 기술을 적용할 수 있다. 본 논문에서는, 각각의 서비스 도메인에 특화된 모델을 적절히 활용 가능하도록 전체 데이터를 도메인별로 구분하여 학습한 다수의 대화생성 모델을 구축한다. 또한, 특정 도메인의 데이터로 학습된 모델이 나머지 도메인에서 어떤 수준의 대화생성이 가능한지 비교 분석함으로써 개별 학습된 모델들이 도메인의 특성에 따라 서로 다른 영향력이나 연관성을 나타낼 가능성을 확인한다. 이러한 실험적인 분석 결과를 바탕으로 현업의 서비스에서 개별 도메인에 특화된 모델이 적절히 활용하는 것이 유용함을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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