본 논문은 학습자의 학업 성취도를 높이기 위해 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 제공하기 위한 방안으로 문제의 정${\cdot}$오답율을 측정하고, 코스 구성시 측정된 정${\cdot}$오답율을 근거로 문제를 구성하는 방안을 제안한다. 기존 연구는 학습자의 수준에 맞는 콘텐츠 제작에만 중점을 두었으나 본 연구에서는 수준에 맞는 평가를 제공함으로써 학습자의 학업 성취도를 높일 수 있다. 학습자의 수준은 기존 학습의 결과로 파악이 되며, LMS에 저장된다. 학습자가 문제를 풀면 정${\cdot}$오답 결과를 저장하여 해당 문제를 푼 여러 학습자들의 정${\cdot}$오답율을 메타데이터에 포함한다. 교수자는 학습 코스 설계 시 해당 학습자의 수준에 맞는 평가 문항 검색, 새로운 코스에 포함 할 수 있다. 이를 통해 학습 코스 설계자는 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 학습코스에 적용할 수 있고, 학습자는 자신의 수준에 맞는 평가를 함으로써 학업성취도가 높아지게 된다.
메타인지적 모니터링은 자신의 인지 활동을 점검하고 평가하는 고차원적 인지과정이며, 인지과정에 대한 정확한 이해는 효율적인 통제를 가능하게 만든다. 신경학적으로 모니터링과 관련된 뇌 영역은 전 전두피질(PFC)로 이 영역은 발달 상 가장 늦게 완성되는 것으로 알려져 왔으며, 이는 모니터링 능력이 청소년 후기에도 발달 중에 있음을 시사한다. 본 연구에서는 메타인지적 정확성을 평가하는 방법 중 하나인 학습에 대한 판단(JOL)을 측정함으로써 대학생과 고등학생에서 나타나는 발달상의 차이를 알아보고자 하였다. 인천 소재의 하늘고등학교 학생 58명과 수원 소재 아주대학교 학생 60명이 실험에 참가하였으며, 참가자들은 스페인어와 한국어 쌍으로 제시된 단어를 학습한 후 향후 기억 수행에 대한 판단을 하였다(JOL). 실제 점수와 예상점수(JOL)의 차를 중심으로 모니터링 정확성을 평가한 결과, 두 집단 모두 자신의 점수를 실제 점수보다 더 높다고 생각하는 과잉확신(overconfidence)을 보였다. 또한, 실제 정답과 예상 점수가 떨어진 정도(absolute bias)를 측정한 결과 대학생 집단에 비해 고등학생 집단에서 모니터링의 정확성이 유의미하게 낮은 것으로 나타났다. 문항의 난이도에 따라 모니터링 점수를 비교해 본 결과 쉬운 문항에 비해 어려운 문항에서 더 과잉 확신하며 모니터링의 정확도가 떨어짐을 알 수 있었다. 이러한 경향은 고등학생 집단에서 더 두드러지게 나타났으며, 특히 어려운 과제를 할 때 고등학생 집단이 대학생 집단에 비해 자신의 현재 상태를 정확하게 판단하지 못하고 있음을 알 수 있다. 정확한 모니터링을 통한 학습판단은 적절한 학습전략을 선택하는데 매우 중요한 요소이므로 고등학생 집단의 모니터링 향상을 위한 방안의 모색이 필요하다.
현재 개발된 대부분의 코스웨어들은 학습 효과를 높이기 위한 교수 전략 부족으로 질적인 면에서 부정적인 평가를 받고 있다. 그리고 코스웨어 설계는 시간이 많이 걸리며 어려운 작업이다. 따라서 코스웨어 개발을 체계적으로 하고 학습 효과를 높이기 위한 개발 방법들이 요구된다. 본 연구는 메타인지 전략을 활용하여 코스웨어 설계 방향 및 관리를 용이하도록 하였다. 또한 교수 모형 구체화 틀을 메타인지 도구로 활용하여 설계를 쉽게하고 학습 효과를 높인 코스웨어의 질 향상도 추구하였다. 그리고 이 방법을 교육대학의 코스웨어 설계론 수강자들에게 적용하였다. 적용 후 분석 결과 메타인지 전략으로 코스웨어 설계가 쉽고, 설계 과정 중 자신의 설계 방향을 모니터링 할 수 있었다. 교수 모형 구체화 틀을 메타인지 전략으로 활용함으로 체계적인 설계를 할 수 있었고 구체적 교수 전략을 구현 할 수 있었다. 그러나 설계자들이 교수모형 구체화 틀을 만드는 데 어려움이 있었고, 교수모형 구체화 틀의 공유가 필요하였다.
학습자가 주어진 문제를 해결하는 알고리즘을 작성한 후 그것이 정확한지, 그리고 시간 효율적인지를 확인할 수 있는 알고리즘 자동평가 시스템에 대한 연구가 최근 들어 활발히 진행 중이다. 그러나 기존에 연구되었던 시스템은 대부분 프로그래밍 콘테스트를 위한 Online Judge 방식으로 본 연구에서는 교수 학습 기능을 강화한 클라이언트-서버 기반의 시스템을 개발하였다. 특히, 문제해결력 증진을 위한 교수 학습 설계 모델 CRESST을 토대로 학습자의 메타인지와 동기가 활성화되도록 설계하였으며, 알고리즘 자동평가 시스템의 구성요소인 문제, 채점데이터 세트, 자동평가 프로그램, 사용자서비스 환경 등의 전체 시스템을 구현하였다. 본 시스템의 프로그래밍 학습 효과를 분석하기 위해 초 중 고 학생 39명에 대해서 비동질 통제집단 사전사후측정 실험을 실시하였고, 사후검사에 대한 독립표본 T-검정 결과, 실험집단(18명)의 평균점수가 통제집단(21명)보다 유의미하게 높은 것으로 확인되었다. 이것은 본 시스템을 사용한 교수 학습 방법이 전통적인 교수 학습 방법에 비해 프로그래밍 학습에 더 효과적임을 의미한다.
메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.
학생들이 수학 학습에서 중요하게 여기는 가치는 학생의 사회문화적 배경과 개인 경험에 따라 다를 수 있다. 사회문화적 배경은 매우 다양하지만 본 연구는 학생들의 교육 경험 측면에서 재외국민과 내국민, 학교급을 변인으로 고려하였다. 중등학생들을 대상으로 수학학습에서의 가치 인식에 대한 설문을 실시한 결과, 재외국민 학생들은 내국민 학생에 비해 수학 학습에서의 가치 인식이 낮은 편이고 특히 수학의 지식을 이해하는 측면과 최신 교수·학습 방법의 가치를 낮게 인식하고 있었다. 중학생은 고등학생에 비해 활동으로서의 수학 학습에서의 가치를 높게 인식하였고, 고등학생은 중학생보다 자기주도성 측면을 높은 가치로 인식하였다. 그리고 본 연구는 학생 개인의 경험 중 한 가지로 메타정의를 고려하였는데, 메타정의는 수학 학습에서의 가치 인식을 설명할 수 있는 변수였다. 수학 학습에서의 가치 요인을 활동 과정, 수학 지식 이해, 자기주도성, 대안 활용, 연습, 계산기 활용으로 추출하고 이에 대해 메타정의가 영향을 주는지 분석한 결과, 메타정의의 요소 중 성취에 대한 정의적 자각, 가치에 대한 정의적 평가, 정의적 활용이 유의한 영향력이 있었다. 이를 통해 수학 학습에서의 가치를 향상시킬 방안, 메타정의 활성화 방안, 우리 학생들의 수학 학습에서의 가치를 측정할 수 있는 검사도구, 수학 학습에서의 가치를 조사할 연구 대상의 확대, 재외국민을 가르치는 교사에 대한 연구가 필요함을 제언하였다.
본 연구에서는 EPUB기반의e-Book 콘텐츠를 스마트러닝환경에서학습객체로 활용하고자한다. 이를 위해e-Book의 표준인 EPUB을 분석하여 SCORM의 콘텐츠 모델을 적용하여 확장 설계하였으며, 더블린코어와 LOM 메타데이터를 Collection Map을 이용하여 EPUB 기반의 학습객체메타데이터인ELOM을 설계하였다. EPUB기반의 학습객체가 LMS에서 추적관리가 가능하도록 SCORM2004의 CMI 데이터 모델을 바탕으로 학습객체 특성에 맞는 기본 데이터 모델을 정의하였다. 설계된 학습객체의 운용 가능성을 평가하기 위해 EPUP기반 오픈소스 콘텐츠인 모비딕의 bodymatter를 학습객체로 재구현한 후 ADL의 SCORM2004 $4^{th}$ Test Suite1.1.1을 이용하여 검증하였다. 본 연구에서 설계된 ELOM은 스마트 스크린으로 확장하여 적용할 수 있다.
문제중심학습(PBL)은 간호 임상실습 시 간호 지식, 기술과 태도를 통합하는 학습자 중심의 교육이다. 본 연구는 간호학 교과과정 가운데 학령전기 아동 성장발달의 PBL 모듈을 적용하기 위한 사전 연구이다. 이에 본 양적연구는 PBL 모듈을 Dick과 Carye의 프로그램 개발 과정(계획, 개발, 적용, 평가 단계)에 따라 개발하였고 2학년 간호대학생을 대상으로 구조화된 설문지를 활용하여 그 효과를 평가하였다. PBL 모듈은 각 팀 당 4-5명의 학생이 약 40분 정도 참여하였다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, 내용분석을 하였다. 그 결과 간호대학생의 메타인지 수준이 유의하게 증가하였고, 팀 효능감은 모듈 참여 전후로 유의한 차이가 없었으며, 사후 학습만족도가 높은 수준으로 나타났다. 간호대학생은 PBL 모듈 참여 후 학령전기 아동성장발달에 관한 지식 및 문제해결능력을 습득하였고 PBL 참여 시 팀워크에 대해 만족한다고 응답하였다. 따라서 본 연구 결과는 간호 교과과정 내 PBL 모듈의 적용을 고려하기 위한 근거 자료를 제공하였다.
메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.
줌(zoom)은 COVID19 이후 비대면 온라인 수업 도구로 가장 대중적으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 메타버스의 확산으로 인하여 수업 목적으로 메타버스 플랫폼의 활용이 증가하고 있다. 메타버스 플랫폼은 로블록스, 제페토, 스페이셜 등의 여러가지 유형이 있지만, 스페이셜은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 상호작용이 가능하기 때문에 대학 수업에서의 활용 가능성이 높다. 온라인 수업에서 스페이셜의 활용성을 높이기 위해서는 다양한 관점에서의 연구가 필요하고, 특히 줌과 비교한 스페이셜의 학습자경험을 비교 분석하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 학습자 경험을 비교분석하기 위하여 사용성, 몰입감, 만족도의 정량 분석과 학습자 의견에 대한 정성 분석을 수행하였다. 사용성 평가를 위하여 SUS(System Usability Scale)를 활용하였고, 몰입감과 만족도 평가를 위하여 Magnitude Estimation 방법을 활용하였다. 줌과 스페이셜을 활용한 수업에 참여했던 35명이 본 연구의 피실험자로 참여하였다. 줌과 스페이셜에 대한 사용성과 만족도는 줌이 스페이셜보다 유의수준 0.05에서 더 높게 나타났다. 반면 수업에 대한 몰입감은 스페이셜이 줌에 비해 더 높게 나타났다. 학습자들은 줌을 스페이셜보다 더 편하고 만족스럽게 생각하였다. 하지만, 스페이셜은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 인터랙션과 재미요소를 제공하기 때문에 수업에의 몰입도가 높게 나타났다. 향후 스페이셜의 사용자 인터페이스와 인터랙션의 개선이 이루어진다면 대학 수업에서 줌을 대체할 수 있는 효과적인 수업도구로 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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