E-Learning 환경에서 학습자에게 보다 정확한 맞춤형 교육 시스템을 제공하기 위하여 평가 문항 및 학습 문항의 난이도, 변별도 등과 같은 문항 정보 활용이 필요하다. 본 논문에서는 문항 난이도, 변별도의 수치를 메타데이터에 저장하고, 평가 문항 및 학습 문항을 저작할 수 있는 템플릿(Templates) 및 GUI(Graphical User Interface) 기반의 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language) 저작도구를 설계 구현 하였다. 구현한 시스템은 SMIL 문법을 모르는 교수자가 문항 난이도, 변별도를 메타데이터에 저장하고, 학습 문항을 쉽게 저작하는데 효율적이다. 또한 저작된 문항은 XML(Extensible Markup Language) 기반 메타데이터를 활용함으로서 다른 플랫폼과의 통합 관리 및 재사용에 용이하다.
e-Learning분야에서 표준안으로 인정받고 있는 ADL의 SCORM에서 발표한 SCORM2004 Sequencing&Navigation은 동일한 학습객체를 사용하여 학습객체간의 다양한 상호관계를 설계, 적용할 수 있게 하였다. 그리고, 학습자와 학습객체와의 개별 상호작용을 추적, 평가하여 학습흐름을 안내함으로써 개별 적응적 조언 학습의 가능성을 보여주었다. 본 논문에서는 SCORM1.2기반의 LMS에 SCORM2004 S&N과 적응적 탐색을 지원하는 교통신호메타포를 구현하고 실제적으로 적용하고자 한다. 이로써, 학습설계에 따라 정해진 학습객체 상호간의 S&N규칙이 개별 학습자의 학습상태와 평가에 의해 다른 순서로 전달하거나 생략되어지고, 학습상태를 시각적으로 제공함으로써 적응적 조언 학습 설계에 대한 가능성을 실현할 수 있었다.
본 연구에서는 학습자 관점에서 메타버스 플랫폼인 '스페이셜'을 중심으로 수업 도구로서의 사용자 경험을 분석하였다. 대학 수업에서의 메타버스 플랫폼 스페이셜의 사용성 평가를 위하여 SUS를 활용하였고, 스페이셜을 활용한 수업에 대한 몰입감과 만족도를 평가하기 위하여 Magnitude Estimation 방법을 활용하였다. 그리고 수업 도구로서의 스페이셜 사용에 관한 사용자 경험 의견을 수집하기 위하여 설문기법을 활용하였다. 스페이셜 시스템에 대한 사용성 평가 결과를 보면 수강생들은 스페이셜의 사용성, 몰입감, 만족도에 대해 꽤 긍정적으로 평가하였다. 그리고 메타버스 플랫폼 스페이셜의 사용자 경험 내용을 보면, 수강생들은 메타버스가 비대면 공간 속에서도 많은 사람들의 모여 소통할 수 있는 장을 제공할 수 있는 교육 도구로서 그 효용가치를 높게 평가하는 것을 알 수 있었다. 메타버스는 다른 온라인 플랫폼에 비하여 사용편의성, 상호작용, 몰입감, 흥미유발을 장점으로 들 수 있다. 특히 키보드와 터치방식, 그리고 디스플레이 외에 음성, 동작, 시선 등 오감을 활용한 상호작용이 가능하다는 것이 큰 장점으로 인식되었다. 반면 메타버스의 높은 개방성과 자유도, 그리고 흥미요소는 학습을 촉진하는 동시에 저해 요인이 될 수 있음을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 결론적으로 메타버스 플랫폼 '스페이셜'은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 상호작용이 가능하기 때문에 대학 수업에서 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.
학습의 깊이의 단계를 Bloom은 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가라는 6가지의 단계로 나누면서 피상적인 학습과 감이 있는 학습으로 구분하였다. 최근 학습은 면대면 학습에서 뿐 아니라, 웹기반의 학습에서도 피상적인 학습 위주로 이루어진다는 비판을 받고 있고, 웹기반 학습에서는 자기조절 흑은 자기규제의 문제가 가장 큰 문제로 지적 받고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방안으로서 감이 있는 학습을 촉진하고, 자기 조절을 촉진하는 메타인지를 웹기반학습에의 인터페이스 디자인에 적용하는 문제를 살펴보았다. 이를 알아보기 위해 메타인지 전략의 가장 핵심 요소인 '자기 점검'의 요소 중 학습 내용들 간의 위계 관계를 보여주는 지도 (MAP) 와 계획세우기를 도와주는 요소 (PLAN)를 기존 연구를 토대로 웹기반의 학습의 인터페이스로 구현하고, 이러한 요소들이 학습, 특히 Bloom이 말한 김이 있는 학습을 촉진하는지를 실험을 통해 살펴보았다. 메타인지를 활용한 웹기반 학습의 효과는 배운 내용의 사후 테스트 점수로 측정되었다. 일반적으로 웹상에서 이루어지는 학습의 일반적인 형태인 학습 중에 확인문제를 푸는 조건 (OX조건)과 확인문제와 학습 내용들 간의 위계 관계를 보여주는 지도를 제시하는 조건 (MAP조건), 이에 덧붙여 사전 계획세우기까지 모두 하는 조건 (PLAN조건)으로 나누어 실험이 진행되었다. 그 결과 첫째, 집단 간 참가자들의 전체적인 학습 점수는 MAP조건이 가장 낮고, OX조건이 중간, PLAN조건이 가장 높은 모습을 보였다. 그러나 이 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았다. 또한 모든 조건의 집단에서 행해졌던 학습 중간의 OX점수는 집단별 점수의 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았으나, 평균의 차이를 보여주었다. 둘째, 조건별 참가자의 학습 효과는 피상적인 학습수준(암기)에서는 통계적으로 집단 간 유의미한 차이를 보였다. 그러나 감이 있는 수준의 학습(문제해결)에서는 집단 간에 통계적으로 유의미한 학습의 차이를 보이지 않았다. 따라서 깊이있는 학습을 촉진하는 웹기반 학습의 인터페이스 디자인에 대해서는 추후 연구가 필요하다.
로봇 프로그래밍은 주어진 과제를 해결하기 위한 알고리즘을 계획하고, 그 알고리즘을 구현하며, 그 결과를 로봇이라는 매체를 통해서 쉽게 확인하고 오류를 수정할 수 있도록 한다. 따라서 로봇 프로그래밍은 반성적 사고에 기반을 둔 문제해결의 과정이며, 학생들의 메타인지와 밀접히 관련된다. 이에 본 연구는 학생의 메타인지 발달을 위한 로봇 프로그래밍 교수 학습 모형을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 로봇 프로그래밍 교수 학습의 단계를 '학습과제 탐구', '교사의 모델링', '과제 수행 계획 및 시각화', '과제 수행', '자기 평가 및 강화' 등과 같은 5가지로 나누고, 각 단계의 활동들을 메타인지 주요 전략들(계획, 모니터링, 조절, 평가)와 연계하였다. 또한 학생들의 프로그래밍 활동과 메타인지 전략의 활용을 지원하기 위하여 인지적 도제를 기반으로 '모델링', '코칭', '스캐폴딩'과 같은 전략들을 교수 학습 모델과 연계하여 명시하였다. 이와 더불어서, 메타인지 활동을 지원하기 위해서 자기질문법을 도입하여, 학생들이 로봇 프로그래밍 활동의 각 단계별로 사용할 수 있는 자기질문 등을 제시하였다.
본 연구는 수학 학습에서 긍정적이거나 부정적으로 발현되는 학습자의 감정이나 학습자가 보유한 수학에 대한 신념, 태도가 수학 학습 결과에 영향을 미친다는 연구에 기반하여 학습자 감정이나 정의적 요소들을 학습자 자신의 학습 목표나 목적에 맞게 조절할 수 있는 요소를 강구하고자 하였다. 이를 위하여 메타 정의에 관련된 연구들을 연결망 분석을 통하여 종합적으로 분석함으로써 메타 정의의 정의적 요소를 추출하고 이에 대한 개념을 분류, 그 의미를 탐색하였다. 그 결과 메타 정의의 정의적 요소로서 감정, 태도, 신념, 메타 정의의 개념 요소는 알아차리기(자각), 평가, 조절, 활용, 모니터링으로 도출할 수 있으며, 각 개념 요소에 대한 의미를 정의하였다. 본 연구 결과는 수학교육 분야에서 의미 있게 다뤄지는 정의적 영역과 관련하여 정의적 요소의 규명이나 특성에 대한 고찰을 넘어, 수학 학습에서 감정적 영역을 조절하고 이를 활용하기 위한 방안으로의 메타 정의의 개념 요소와 의미를 탐색하였다는데 그 의의가 있다.
e-Learning 교육에서 사실상 표준으로 인정받고 있는 ADL에서 제안한 SCORM 2004는 IMS Simple Sequencing을 S&N으로 통합함으로써 학습코스웨어의 학습과정을 구성하는 학습 객체간의 상호 관계를 다양하게 설계, 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 SCORM 2004 S&N과 교통신호메타포를 통하여 학습활동을 경험적으로 안내할 수 있는 웹기반 적응형 학습관리를 구현하고자 한다. 이 적응형 학습관리를 통해, 교수자는 동일한 학습콘텐츠를 재사용해서 다양한 학습전략을 구현한 학습코스웨어를 설계할 수 있고, 학습자는 학습상태와 평가를 실시간으로 제공받아 적응적 학습을 안내받을 수 있다.
본 연구에서 개발한 자기평가 도구는 학습자 스스로 평가할 세부 내용을 결정하여 자신의 학습을 점검하고 평가할 수 있으며, 자기평가 결과를 피드백을 받을 수 있도록 하였다. 자기평가를 활용한 학습이 학습자의 수학 학습 성향에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보기 위해 사전 사후 검사를 실시하였으며, 그 결과 자기평가가 수학학습 자신감을 향상시키며, 수학학습 자기 전략을 세우고, 메타인지 능력 신장에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 자기평가지의 질적 분석을 한 결과 학생들은 자기평가지를 통해 그 날 배운 내용을 정리하는 인지적 활동과 더불어 학습습관이나 태도, 학습상태를 파악하고 개선하려는 모습을 보였다. 또한 교사는 자기평가지를 통해 개별 질문 및 피드백을 함으로써 학생들과 의사소통할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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