본 연구는 컴퓨터시스템을 이용한 맞춤형 정음기반 한국어 학습 지원시스템의 효율적인 모델에 관한 연구 논문으로서, IMS/AICC 국제규격을 준수하는 LCMS와 SCORM 기반의 정음 정보처리로 한국어 교육이 가능한 학습지원시스템에 구축 시스템의 세부 모음들을 정의하였다. 주 내용은 학습자의 학습결과와 학습 습관을 분석 평가하여 자가 주도 식으로 학습할 수 있는 기능을 제공한 것이다. 본 연구는 효율적인 PMS 세부모듈 시스템은 물론, 표준 역량모델관리시스템, 학습자 개별 역량 관리시스템, 역량저장 및 저장소, 커뮤니티를 활용한 역량 모델기반의 지식관리시스템, 교육 수요분석용 e-Survey시스템, 모바일 학습지원서비스 시스템 등이다. 앞으로 클라우드컴퓨팅 기술을 적용한 외국인을 위한 정음기반 한국어 학습지원시스템 구축 표준 모델을 제시하였다.
각급 학교나 교육기관 그리고 교육매체들의 교육활동이나 자료 소식들을 접하려면 일일이 사이트를 방문해야 하는 번거로움이 있다. 다양한 언어로 구축되어 있는 홈페이지들을 XML파서를 통해서 생성된 문서들을 학습자나 학부모 그 외 교육소식들을 요구하는 이용자들에게 한 눈에 정보를 파악하면서 접할 수 있도록 실시간으로 맞춤형 정보들을 제공해주는 시스템을 설계하였다.
최근 교육에서 대두 되고 있는 중요한 문제는 학습자 중심의 맞춤형 교육이 이루어져야 한다는 것이다. 이러한 요구를 만족 시킬 수 있는 방법 중 하나는 학습자의 역량을 고려하여 학습을 진행하는 것이다. 역량 기반의 학습을 진행하기 위해서는 학습자의 역량을 분석하는 방법과 부족한 역량을 효율적으로 계발 할 수 있는 콘텐츠를 제시하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 e-learning에서 역량 기반의 학습이 진행됨을 가정하고 많은 SCORM 콘텐츠들이 공유되고 있을 때 학습자의 역량을 고려하여 가장 적합한 콘텐츠를 검색하는 시스템을 온톨로지를 통해 구현하였다. 또한 사용자 만족도를 높이기 위하여 온톨로지 기반 검색 시스템이 선택한 콘텐츠 정보를 마이닝 하였다. 그 결과로 검색되는 콘텐츠에 순위를 부여하여 학습자에게 좀 더 적합한 콘텐츠를 제시 할 수 있도록 하였다.
공과대학생의 평생학습역량 증진을 위하여 학습역량을 진단하고 수준에 따른 맞춤형 학습역량 향상 로드맵을 제시할 필요가 있다. 이를 위하여 학습역량 진단도구를 선행연구를 분석하였다. 대부분의 연구에서는 핵심역량을 포함하여 학습역량 진단도구를 개발한 것으로 나타났다. 그러나 핵심역량과 별도의 학습-특정적인 진단도구를 개발하기 위하여 학습역량의 구성요인을 정의하고 예비 진단도구 안을 제시하였다.
COVID-19로 인한 외부환경요인의 변화는 2020학년도 1학기부터 대학교육시스템에 큰 변화를 일으켰다. 초기에는 비대면으로 변화된 수업 환경에서 필요한 수업 방법으로 전환하는 데 급급하였다면 비대면 상황이 지속되면서 대면 학습의 실재감을 제공하고 학습효과를 높이는 구체적인 요인 파악과 수업 적용이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 비대면으로 이루어지는 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 대면 수업의 실재감을 제공하기 위해 강의동영상 수업과 실시간 수업을 활용하여 수업주제 맞춤형 비대면 혼합형 수업 방법을 적용한 후 설문 조사를 통해 혼합형 수업에서 학습자의 참여수준(태도)가 대면수업 수준의 실재감에 미치는 영향을 조사·분석하였다. 이를 통해 비대면 수업에서는 비대면 환경에서 학습자의 상호작용을 위한 수업 참여 수준(태도)가 대면 수준으로 학습효과를 높이는데 가장 큰 영향을 미친 것으로 조사·분석하였다.
본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.
온라인 교육의 보급이 증가함에 따라 온라인 학습자의 중도이탈율을 줄이기 위한 효과적인 전략이 필요해 졌다. 본 논문은 인공지능 기술을 온라인 학습 분야에 적용하여 온라인 학습 중도 이탈 문제를 해결하고자 한다. 특히 온라인 교육기관에서 중도이탈예측 시스템을 이미 운영 중인 온라인교육시스템(LMS)을 새롭게 구축하거나 크게 변경하지 않고도 개발 또는 도입이 가능한 방안을 제시한다. 운영 중인 온라인교육시스템(LMS)에 저장되고 있는 온라인 학습자들의 학습자정보 및 학습 이력 데이터를 활용하여 중도 이탈 위험이 있는 학생을 식별하고 맞춤형 관리가 가능하도록 온라인 교육 중도 이탈예측 시스템 개발하고 LMS와 연동하여 서비스는 방법을 제안한다. 이를 통해 온라인교육기관에서는 중도이탈이 있는 학생을 효과적으로 관리함으로써 온라인 교육의 질을 향상시킬 수 있고, 더 많은 수의 온라인 학습자가 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 하는 데 기여할 것이다.
현재 이러닝 표준으로 채택하고 있는 SCORM은 런타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 수준 평가 모듈, 콘텐츠 재구성 모듈, 문항 출제 모듈로 구성된 맞춤형 콘텐츠 구성 엔진(CCOE : Customized Contents Organization Engine)을 설계 및 구현하였다. 수준 평가 모듈은 문항반응이론을 기반으로 학습자의 수준을 평가하고, 문항 출제 모듈은 각 수준별로 랜덤하게 또는 학습자의 수준에 적합한 문항들을 추출하여 학습 이전 평가, 단원 평가 및 퀴즈로 제공하며, 퀴즈로 제공하기 위해 추출된 문항들을 콘텐츠 재구성 모듈로 전달한다. 콘텐츠 재구성 모듈은 콘텐츠에 태깅된 난이도를 검색하여 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠를 추출하고, 문항 출제 모듈로부터 전달받은 퀴즈와 추출된 콘텐츠에 대한 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서 제안한 CCOE를 활용하면, 각 단원별로 변화된 학습자의 수준을 재평가하여 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공함으로써 학습 효과를 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.
빅데이터 관련 분석 기법에서 처방적 분석 방법론은 적극적인 학습이 양질의 학습 데이터를 확보함으로써 수동적인 학습모델의 성능을 개선하고, 해당 시스템을 최적화하여 성능의 극대화를 통해 처리 프로세싱 과정을 다루며 판단의 근거가 되는 이유를 제시하고 있다. 그리고 범주 정보가 없는 데이터의 경우 기계가 이를 분석하여 애매한 것과 경계지점에 놓인 것들을 찾아내 수동으로 판단하게 하여 값비싼 범주 데이터를 매우 효과적으로 구축하는 방식이다. 연구자 역량을 강화하기 위하여 연구자의 연구 분야, 연구 성향, 연구 활동정보 등을 수집하여 데이터가 가진 가치를 확장하기 위해 데이터 전처리 후 실행 시점의 상황 예측하고 실행 가능한 대안 도출을 통해 상황 변동에 따른 대안 유효성 검토 등 처방적 분석을 통하여 연구자 맞춤형 연구정보 서비스를 제공한다.
최근 학습, 교육 및 훈련으로 일컫는 이러닝 분야에서 교육(education)과 기술(technology)이 접목된 에듀테크(edutech)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 디지털 기기에서 자동으로 수집이 가능한 학습활동 데이터를 기반으로 학습자 개개인에게 맞춤형 학습을 제공하는 연구는 많으나, 오프라인 학습에서 추출하고 활용해야 할 데이터의 수집 연구는 적다. 이에 본 연구는 데이터 수집 연구를 위해 인공지능 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 교재 또는 문제지의 문항 검출 방법을 연구한다. 이는 교재 또는 문제지에 대한 디지털로의 변환작업 없이도 오프라인 학습활동 데이터를 수집·저장·분석하여 지능화 교육 서비스와 연계를 통해 오프라인 학습에서도 학습자의 개인 맞춤형 학습 서비스 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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