• 문화기술의 융합
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• 제10권6호
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• pp.813-819
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• 2024

본 연구는 전북지역 A대학에서 자체 개발한 다면적학습역량(MLCT) 진단검사를 통해, 연구에 참여한 학습자들의 체계적인 맞춤형 학습지원을 위한 방안의 필요성을 제시하고 A대학 학생들의 특성에 따라 학생들의 학습역량을 정확히 진단하여 그에 따른 맞춤형 학습지원을 위한 기초자료 분석을 위한 연구이다. 773명의 연구참여자를 대상으로 MLCT의 구성요인 '동기','인지','행동','정서','환경'에 대하여 성별, 학년별, 단과 대학별 집단 간 분석을 실시하였다. 본 연구를 통하여, 학습자의 맞춤형 학습지원을 위한 다양한 학습역량 분석 도구 개발과 보급을 통해 학습자가 학교생활에 잘 적응하여 중도 탈락 없이 성공적인 학습활동이 이루어질 수 있도록 체계적인 학습자 진단과 맞춤형 학습지원 프로그램 개발이 필요하다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.225-249
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• 2024

연구 목적 : 본 연구는 인공지능을 기반으로 하여 학습자들의 특성과 학습 내용, 개인 학습을 고려하고, 수집된 학습 데이터를 분석하여 개별 학습자에게 맞춤형 학습을 지원하는 모형을 개발하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적을 성취하기 위해서 문헌을 분석하여 맞춤형 학습지원, 학습 데이터 분석, 학습 활동의 구조를 조사하였고, 조사된 자료를 기반으로 하여 맞춤형 학습 지원 모형의 영역과 세부 구성 요소를 도출하였다. 문헌 분석을 통해서 모형의 초안을 구성하였고, 모형 초안은 전문가 5인을 대상으로 1차 전문가 델파이 조사를 수행하였다. 1차 델파이 결과를 반영하여 모형을 수정하였고, 수정된 모형은 2차 전문가 델파이를 통해서 모형의 타당성을 검증하였다. 전문가 델파이를 통해서 모형을 정교화하였고, 이를 통해서 최종 모형을 구성하였다. 결론 및 제언 : 연구를 통해서 맞춤형 학습지원 영역, 수업 운영 시스템 영역, 학습 분석 데이터 영역을 구성하였고, 각 영역에 세부 요소들을 도출하였다. 본 연구의 결과는 대학의 수업환경을 고려하여 인공지능을 기반으로 맞춤형 학습 지원 시스템을 구성하는데 참고할 수 있는 기초 자료를 제공한 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-60
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• 2020

4차 산업혁명이라는 지식기반 시대의 도래로 대학교육 전반에 대한 패러다임의 대전환과 함께 대학교육 방식의 전면적 개편이 요구되면서 그에 대한 해결책 중의 하나로 맞춤형 학습을 통한 역량 강화가 대두되고 있다. 개별 학습자의 특성과 상태에 대한 맞는 적정 교육을 제공하기 위해서는 학습자 특성에 대한 이해 및 대학에서의 지원 방안 등 다양한 차원에서의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 K 대학이 역량기반 맞춤형 학습을 효과적으로 도입할 수 있도록 지원하기 위한 방안을 학습자 대상의 탐색적 연구를 통해 검토하고자 하였다. 연구 수행의 내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, K 대학의 역량기반 맞춤형 학습지원을 위한 시사점을 얻기 위해 역량 및 맞춤형 학습과 관련된 선행연구들을 살펴보았다. 둘째, K 대학의 재학생 6명을 연구대상자로 선정, 표적집단면접법(FGI), 학습스타일 진단, 역량기반 학습성과 분석 및 학습스타일 진단 결과지 제공, 1대1 인터뷰 등을 진행하는 맞춤형 학습 파일럿 테스트(Pilot test)를 진행하고, 연구결과를 통해K 대학의 효과적 맞춤형 학습 지원을 위한 주요 이슈 및 시사점을 도출하였다.

• 산업융합연구
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• 제22권2호
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• pp.13-22
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• 2024

현대 학습자들은 배경, 학습 스타일, 능력 등에서 다양한 차이를 보인다. 하지만 모든 학습자에게 동일한 학습 내용을 전달하는 전통적 교육 방법은 이러한 학습자의 다양성을 충분히 고려하지 못한다. 따라서 개별 학습자의 특성에 따라 최적의 학습 경험을 제공하는 맞춤형 학습 시스템의 구현은 오늘날 에듀테크 시대에 더욱 중요해졌다. 본 논문은 증가하는 학습자 중심의 교육 요구에 따라 학습자의 특성, 관심사, 학습 이력 등을 종합적으로 분석할 수 있는 모델들을 파악한 후 이를 기반으로 맞춤형 학습 시스템을 설계했다. 본 시스템은 학습자의 학습 이력을 기반으로 학습자의 현재 수준과 목표에 맞춘 자기주도적 학습을 지원하기 위해 강점과 약점을 파악할 수 있도록 설계되었으며 이 과정에서 시스템의 설계 변경 없이 필요한 학습 요소들을 확장할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 사용자 맞춤형 학습 시스템 구축에 필요한 주요 기반을 파악하고 맞춤형 학습을 지원하기 위한 시스템 아키텍처를 효과적으로 구축할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.155-162
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• 2011

현실에서 경험하거나 당면하고 있는 실제적인 문제를 해결할 때 학습자는 학습의 의미를 느끼며 학습의 효과도 기대할 수 있다. 따라서 초등학교에서 일어날 수 있는 정보통신윤리교육 지도 상황에 따라 교사에게 필요한 자료들을 웹 상에서 제공하는 맞춤형 정보통신윤리교육 지원시스템을 개발하였다. 개발한 시스템에서는 정보통신윤리교육의 방법과 자료 및 그 활용 방법을 제공하고 있다. 시스템은 주제별로 맞춤형 자료를 제공함으로써 실제 상황에 적절한 정보통신윤리교육을 실시하는데 도움이 되었다. 또한 주제와 지원하는 자료의 적합 정도를 알려주어 다음 사용자가 자료를 선택하는데 도움이 되었으며, 교사의 지도 자료검색에 대한 부담을 덜어 주었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-438
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• 2022

본 연구의 목적은 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 활용 시 고려해야 할 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내·외 공교육에서 활용되고 있는 플랫폼 5개(똑똑!수학탐험대, 노리AI스쿨수학, 칸 아카데미, MATHia, CENTURY)를 분석대상으로 선정하여, AI 기반 수학교육 플랫폼이 개별화 맞춤형 학습을 지원하기 위한 세 가지 요소(PLP, PLN, PLE)를 어떻게 반영하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 PLP, PLN, PLE의 특징은 다양했지만, PLP와 PLN을 바탕으로 학습자가 자율적으로 학습에 대한 의사결정을 내릴 수 있는 PLE를 형성할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 AI 기반 수학교육 플랫폼을 활용하는 개별화 맞춤형 수학 학습에 대한 이해도와 실천 가능성을 높였다는 데에서 찾을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.423-424
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• 2015

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.637-639
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• 2020

본 논문에서는 소외계층 영재학생을 위한 온라인 학습 멘토링 운영 방안을 도출하였다. 소외계층 영재학생에게 필요한 맞춤형 과제, 실생활 문제, 학업 관리를 지원하기 위하여 맞춤형 과제와 피드백, 학업 상담으로 이루어진 온라인 학습 멘토링 운영 방안을 도출하였다. 맞춤형 과제에서는 소외계층 영재학생의 수준에 따라 실생활 주제를 활용한 과제를 제시하였으며, 피드백을 통하여 과제의 결과물을 평가받을 수 있도록 구성하였다. 학업 상담에서는 학업 계획 및 관리 능력을 향상시키기 위하여 전문가와 함께 상담을 진행할 수 있도록 하였다. 후속 연구에서는 온라인 학습 멘토링을 소외계층 영재학생에게 운영하고, 온라인 학습 멘토링의 효과를 분석하는 연구가 진행되어야 한다.

• 정보처리학회지
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• 제16권5호
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• pp.55-62
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• 2009

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.67-75
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• 2020

난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.