현재 웹 상에서 진행되는 교육용 컨텐츠들은 날로 인기가 놀아지고 그에 부응하여 많은 교육용 웹 애플리케이션들이 만들어지고 있다. 그러나 증가되고 있는 컨텐츠 개발을 위한 기술과 도구들은 빠른 발전을 이루고 있는 반면 개발 프로세스에 대해서는 관심을 두지 않았다. 분석과 설계가 결핍된 상태에서 개발된 웹 애플리케이션은 품질 저하와 생산성 저하 등의 부정적인 파급효과를 가지게 된다. 따라서 교육용 웹 애플리케이션은 개발 초기에 적절한 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 소프트웨어 공학 기술을 컨텐츠 개발에 적용하는 접근 방법을 사용하여 웹 애플리케이션 설계를 돕는 메커니즘을 제공하고 웹 기반의 맞춤형 교육을 위한 컨텐츠 모델링 방법에 관하여 논의한다. 웹 애플리케이션의 구성요소의 기호와 의미를 정립하고 교육용 컨텐츠의 구조를 정의, 분석한 후 웹 기반 시스템 모델링을 위한 구조로 재정의 한다. 적절한 모델링 과정을 거쳐 교육용 웹 애플리케이션을 개발함으로써 교육용 웹 컨텐츠의 체계적인 개발 및 관리 지원이 가능하게 된다.
운전면허 시험이 존재하는 동안 운전면허 학과시험은 필수적인 시험제도로 존재 할 것이며 향후 상당기간동안 지속적으로 산업화가 될 것으로 전망 된다. 그러나 기존의 서적을 통한 학습은 이미 출제 되었던 문제로 지정된 상황에 대한 대처 방법을 평가하는 것에 지나지 않는다. 또한 운전면허 학원에서 학과시험을 취득 할 경우 과도한 시간과 경비가 소요할 뿐만 아니라 학습효과 면에서도 비효율적인 것으로 평가되고 있다. 때문에 학습자의 능력, 연령 등을 고려한 맞춤형 운전면허 학과시험 시스템의 시급의 도입이 시급하며 이를 편리하게 학습 할 수 있는 E-Learning 멀티미디어 콘텐츠 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학습자의 상황에 맞는 맞춤형 교육이 이루어 질 수 있는 맞춤형 운전면허 학과시험 학습 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 학습자의 문항반응의 오답분석을 통하여 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 선택하여 학습자에게 제공하는 과정을 반복함으로써 동적 맞춤형 E-Learning 학습방식을 제공하고, 난해한 교통 법규를 쉽고 재미있게 학습할 수 있을 것으로 기대해 본다.
현재 많은 교육기관에서 활용되고 있는 교수학습지원시스템의 기능 부족과 교육환경에 부합하지 못해 낮은 이용성을 보이는 부분을 보완하여 일반적인 강의 형태를 일반형, 참여형, 실습형 등으로 세분화하여 수업의 형태에 필요한 기능을 개발하여 정적인 수업의 형태에서 교육자와 학생들 사이에 소통할 수 있는 환경을 구성하였고, 더 나아가 PC, 스마트폰, 태블릿 등 다양한 기기에서 접근 및 사용을 할 수 있는 웹을 기반으로 서비스를 제작하여 공간에 제약 없이 교육자와 학생의 효과적인 교육환경을 제공한다. 개발 과정에서 다양한 스타트업에서 이용되는 Django와 많은 사용자가 확보된 Javascript을 이용해 개발 기간 단축하였다. 또한 웹소켓(Websocket)을 이용해 최소한의 데이터 통신으로 빠른 실시간 통신을 구현하였고, 다양한 브라우저에 대응할 수 있도록 웹 표준을 준수하였다. 서버의 경우에는 아마존 웹 서비스(AWS)를 활용하였고, Linux 환경에서 동작 컨테이너화를 통해 보안성을 확보하였다.
학교 교육의 책무성이 강조됨에 따라 학교에서 교사의 수업 진도를 제대로 따라가지 못하는 학생들이 자신의 능력을 충분히 발현하지 못한 채 학습부진아가 되는 연결고리를 끊으려는 시도가 다양하게 모색되고 있다. 특히 학교 교육의 초기 단계인 초등학교에서부터 학습 부진아들의 학습 결손이 누적되지 않도록 하려는 노력들이 다양하게 전개되고 있다. 본 연구에서는 2007 개정 교육과정에 따라 설정된 수학과 성취 기준과 평가 기준을 바탕으로 초등학교 4~6학년 학생들이 수학 학습에서 도달해야 할 필수 학습 목표와 평가 목표를 설정하고, 학습 부진 정도의 판별을 위한 평가 도구와 학습 부진아를 지도하기 위한 학습 자료를 개발하였다. 개발된 평가 자료와 학습 자료는 개인의 학습 부진 정도에 따라 개별 관리가 가능한 맞춤형 학습 자료로 활용됨으로써 초등학교에서 학습 결손이 누적되는 것을 방지할 수 있으리라 기대된다.
지역사회의 경제, 사회, 환경 문제가 심각한 수준에 이르자, 우리 사회는 기업가정신 교육을 통해 지역문제에서 기회를 발견하고 창의적 도전을 통해 사회적 가치를 창출하는 청년 인재 육성의 필요성을 절감하고 있다. 그러나 기업가정신 교육 프로그램은 대체로 상업성에 방점을 두고 있어 지역문제 해결 맞춤형 교육 프로그램이 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 지역사회 문제 해결형 기업가정신 교육과정을 개발하는데 연구의 목적을 두었다. 본 연구는 교육과정 개발을 위해 역량 중심 교육과정 모형(Competency based Curriculum)을 적용하였으며, 총 10인의 전문가 자문을 거쳐 지역문제 해결형 기업가정신 역량을 도출하였다. 그 과정에서 역량 모형의 오류 발생 가능성을 낮추고자 델파이 방법론을 추가로 활용하였다. 연구 결과, 총 23개의 지역문제 해결형 기업가정신 역량이 확정되었으며, 역량별 지식(K)-기술(S)-태도(A)는 각각 5개, 9개, 9개로 구성되었다. 이를 Dunham의 문제해결 6단계 모형에 적용하여 Phase 1 문제 발굴, Phase 2 문제 분석, Phase 3 계획, Phase 4 조치, Phase 5 평가 순으로 모듈식 학습지원책을 개발하였다. 본 연구는 사회복지학에서 자안된 이론적 모형을 기반으로 구체적인 기업가정신 교육과정 및 학습지원책을 개발함으로써 이론과 실천을 통합하였다는 점에서 의미가 있다. 또한 전문가 자문을 토대로 지역문제 해결형 기업가정신 역량 모형을 개발하고 이를 근거로 구체적인 교육과정을 제안하였다는 점에서 시사점이 있다.
해상교통관제사의 역량기반 교육훈련의 실시를 위해 개인의 역량을 파악하고 조직이 요구하는 수준에 대하여 개인에게 필요한 맞춤형 교육을 실시하는 것은 해상교통안전을 증진시키고 조직 내 전략적 인적자원관리를 위해 중요하다. 본 연구에서는 신임 해상교통관제사의 역량기반 교육훈련 과정 개발을 위한 기초연구로서 국가직무능력표준(NCS, National Conpetency Standards)과 IALA 권고서 V-103/1에서 제시된 해상교통관제사의 직무역량을 통합하여 하나의 역량모델로 구성하고자 하였다.
최근의 사회는 엔지니어에게 국제사회와 미래를 이해할 수 있고, 리더십을 갖춘 전문기술자가 될 것을 요구하고 있다. 전문교양교육은 이러한 요구를 만족시켜 주어야 하며, 글로벌형 인재를 양성할 수 있도록 강화돼야 한다. 7차 교육과정 이후 소홀해진 과학교육으로 인해 저하된 이공계기초 교양교육을 강화시켜 공과대학 학생들의 전공수학능력을 향상시켜야 한다. 엔지니어의 인성 및 기초교양 교육은 2009 교육과정을 통하여 초 중 고부터 대학으로 이어지는 연속적이고 체계적인 교육과정으로 완성될 수 있다. 아울러 대학 및 학과특성화 과정을 통하여 다양한 교육의 기회를 제공해주고, 사회가 요구하는 필요한 인재를 양성하도록 해야 한다. 환경공학은 학제간 융복합적 성격이 강하기 때문에 다전공제도를 적극 활용하는 것이 바람직하고, 이공계기초 과목의 이수기준을 강화시킬 필요가 있으며, 환경공학 맞춤형 교양교육컨텐츠를 개발할 필요가 있다.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
이 연구는 한국의 교육과정 자율화 정책이 결정되고 학교 현장에 적용되는 교육과정 자율화 현상을 설명하는 모형으로서 '통합적 순환모형'을 제외하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 첫째, 교육과정 자율화의 의의와 한국의 교육과정 자율화에 대한 특징을 살펴보았다. 둘째, 정책결정 모형에 대한 비판적 분석을 토대로 대안적 교육과정 정책결정 모형의 필요성에 대해 논의하였다. 셋째, 통합적 순환 모형에 대해 탐색하였다. 여기서는 모형 정립의 조건 탐색과 모형의 기본 방향에 대해 제시하고 통합적 순환 모형을 구안하였다. 통합적 순환 모형은 거시 모형과 미시 모형으로 구분하여 살펴보고 이들을 통합한 모형으로 제시하였다. 논의 결과 우리나라 상황에 적합한 교육과정 정책 모형의 필요, 국가에서 부여한 자율성으로 인한 교육현장의 국가에 대한 자율 요청 행위의 촉진, 외적 개입의 배제와 내적 통제가 확립된 자율성의 개념화가 필요하였다. 이들 논의를 통해 모형 적용의 일반화, 교육과정 질 관리, 검증을 통한 보완 등의 제언을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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