• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.346-347
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• 2017

본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 정규 수업과 연계하여 학습자들의 수준별 맞춤형 학습 활동을 별도로 진행할 경우, 학습자들의 학습 수준을 평가하여 수준별 팀 구성을 하게 되는데 학습 수준을 평가하기 위해 프로그래밍 작성 능력과 같은 학습실력 이외에 학습 의욕이나 도전 정신 등 다른 요소들을 함께 반영하여 팀 구성을 하게 되면 어떤 학습 효과를 거둘 수 있는지에 대해 연구해보고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제59권4호
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• pp.373-387
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• 2020

본 연구의 목적은 학습 빅데이터 분석을 통해 추천 알고리즘을 스스로 고도화하는 머신러닝 추천모듈이 적용된 개인 맞춤형 학습 플랫폼이 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 미치는 영향과 이들 사이의 구조적 관계를 검증하는 것이다. 연구 결과 개인 맞춤형 학습은 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 대해 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 맞춤형 학습과 수학에 대한 태도와 수학학업성취도의 관계에서 학습시간과 자기주도적 학습능력의 매개효과가 유의하였다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.295-296
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• 2015

본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 정규 수업과 병행하여 운영된 수준별 맞춤형 프로그램에 참여한 학습자들의 프로그래밍 능력 향상을 평가하고자 한다. 수준별 맞춤형 프로그램으로 수준별 전공스터디와 피어 튜터링 프로그램을 운영하고, 참여 학생들이 별도 학습을 통해 얼마나 실력 향상이 되었는지 평가하기 위해 프로그램 참여자들과 비참여자들의 상대적인 성적 변화를 분석한다. 나아가 참여 학생들이 졸업 후의 취업률과 취업 분야 그리고 고용상태도 분석함으로써 학생들의 실력 향상이 원하는 분야로의 취업에 얼마나 기여했는지도 분석해본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.441-442
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• 2014

최근 IT 시장에서는 빅 데이터가 새로운 패러다임으로 주목받으면서 모든 분야에서 빅 데이터를 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 빅 데이터를 활용한 스마트교육에서는 학생들의 모든 학습활동 자료가 쉽게 수집될 수 있을 뿐만 아니라 모든 학생의 자료 또한 수집이 가능하다. 빅 데이터를 통한 학습자 맞춤형 교육은 현재 진행되는 스마트 교육의 진정한 효과로써 나타날 수 있을 것으로 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 학업 성취도 향상의 요인인 학습 내용에 대한 관심과 흥미를 기준으로 분석한 빅 데이터를 활용하는 개인 맞춤형 교육 시스템을 설계하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.89-95
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• 2020

이러닝 시장이 확대됨에 따라 인공지능 기반의 학습자 맞춤형 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습자 맞춤형 교육은 학습자 분석을 위한 대량의 데이터 및 학습 콘텐츠 등의 필수 구성요소가 필요하며 이러한 데이터 수집을 위한 시간과 비용 측면의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 소규모 학습그룹에서의 효율적으로 학습자 맞춤형 학습이 가능하도록, python 모듈들을 사용하여 비정형 학습자 데이터를 분석하였으며 이를 토대로 제시된 학습알고리즘을 통하여 학습자의 학습연속성을 유지하도록 하였다. 본 논문을 통하여 제시된 비정형 학습데이터분석을 통하여 학습관련 비정형 데이터를 정량화 하여 측정 가능하도록 하였으며 학습자 맞춤교육 제공을 위한 키워드 분석 시 90% 이상 데이터가 유의미함을 확인하였다.

• 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.

• 실천공학교육논문지
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• 제11권1호
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• pp.75-86
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• 2019

본 연구에서는 점차 디지털 기반의 교육 활성화를 통해 혁신적 고등교육의 변화를 추구하는 세계적 흐름에 따라 학부 교육과 평생직업능력개발에서 활용 가능한 이러닝 기반의 맞춤형 교육 모델을 구안하였다. 국내외적으로 온라인 학습 시스템을 중심으로 교육과정의 형태와 내용이 변화하고 있어, 온라인 학습 플랫폼을 활용과 교육의 확장은 전반적인 고등교육 체제를 변화시키는 주요 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델을 수립하기 위하여, 주요 해외 선진 교육 사례를 분석하여 맞춤형 학습의 기본 방향을 학습자 맞춤형, 역량 맞춤형, 그리고 4차 산업혁명 선도형 인재 양성 교육 맞춤형으로 설정한 후 학부 및 평생직업능력개발 전문가를 대상으로 FGI를 실시하였다. 연구결과, 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델로 학부교육에서 활용 가능한 학위형 모델과 평생직업능력개발 분야에서 활용 가능한 비학위형 모델을 도출하고 각각의 운영전략을 제언하였다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.191-201
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• 2023

IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.