최근에 웹을 이용한 원격교육에 대한 않은 학습 방법들이 제시되고 있으며, 단순히 학습만을 고려한 방법부터 실시간으로 원격시험을 치르는 방법까지 다양하다 웹 기반의 학습에서 많이 적용되는 방법이 문제를 통한 학습이며, 기존의 학습들은 학습자가 개인 수준에 안는 문제 난이도를 직접 선택하거나, 문제를 동적으로 추출하여 학습하는 방식이다. 그러나 이 방법들은 단순히 출제되는 문제 자체의 차별성을 기반으로 하므로 학습자의 능력별 학습이 이루어지기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 개인의 문제유형별 약점정보를 기반으로 유형별 추출되는 문제에 난이도를 두어 개인별 학습 능력을 정확히 평가한다. 그리고 다음 단계의 학습에서 개인별 학습정보를 충분히 반영하여 문제들을 출제하므로 학습자의 학습효과를 높일 수 있다. 따라서 이 시스템은 문제유형과 문제난이도에 대한 개인의 정보를 반복적으로 적용하여 학습할 수 있으므로, 더욱 효과적인 원격학습을 제공할 수 있다.
최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.
맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.
웹 기반 교수-학습 시스템은 학습자 중심의 학습 환경으로 지속적인 변화를 지향해왔으며, 특히 자기 주도적이고 적극적인 학습 형태인 자기조절 학습은 이상적인 학습 형태로서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 학습자가 시스템과의 계약과정을 거쳐 자신의 요구와 학습 수준에 따른 개인화된 코스웨어를 구성할 수 있다. 시스템에서 분석된 결과를 통해 자신의 학습 진행과 결과를 인지하고, 학습전략을 수립하여 효과적으로 학습목표에 도달할 수 있는 자기조절 학습 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 시스템은 학습자에게 개인의 특성을 고려한 차별화되고 유연성 있는 개인화된 학습 서비스를 자기 주도적으로 진행할 수 있는 학습자 위주의 학습 환경을 제공한다.
최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.
기존 연구에서 원격교육은 위한 다양한 학습방법들이 제시되었지만 대부분이 학습자의 수준을 고려하여 단순히 평균 점수나 난이도의 조정으로 학습이 이루어진다. 또한, 학습자의 능력과 문제 유형에 따른 학습 평가가 이루어지기 어려우므로 학습자의 개인별 학습 능력을 정확히 평가할 수가 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 학습자별로 개인적인 학습 능력에 따라 수행할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 세부적으로 문제 유형별에 따른 약점 정보를 평가 단계에서 추출 및 저장하여, 다음 단계의 학습에서 개인별 약점정보로서 활용하도록 한다. 따라서 이 시스템에서는 학습자별로 문제유형에 따른 개인별 약점정보를 활용하여 학습을 반복할 수 있으므로 더욱 효과적인 원격교육을 제공할 수 있다.
이 논문은 기업에서 학습지원이 개인의 학습참여와 조직학습에 어떠한 영향을 미치는 지를 분석하였다. 구체적으로, 기업에서 학습지원이 개인의 학습참여에 미치는 영향을 살펴보았고, 기업에서의 학습지원과 개인의 학습참여가 조직학습에는 어떠한 영향을 미치는지를 검토하였다. 이를 위해 한국고용정보원과 연세대학교가 공동으로 실시한 '대졸 청년층 직장생활 적응능력 향상 연구'의 설문조사 자료를 분석하였다. 통계 분석을 위해서 위계적 선형모형을 적용하였다. 분석 결과, 기업에서 형식학습과 무형식학습의 지원여부는 개인의 형식학습 참여와 공식적 관계학습참여에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한, 기업의 학습지원과 개인의 학습참여는 조직학습의 각 요소(수용력, 조직기억, 학습능력, 환경적응)에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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