웹의 등장으로 인터넷이 보편화됨에 따라 웹을 기반으로 하는 가상 강의실이 많이 구축되고 시다. 웹을 기반으로 하는 가상 강의실은 학습자에게 많고 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만, 기존 가상 강의실 시스템에서 제공하는 학습내용이 대부분 교수의 임의의 한 수준으로 제공되고 있어 학습자 개개인의 학습수준이나 목적에 맞는 학습내용을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수준별 학습내용을 제공할 수 있도록 학습 평가 에이전트를 갖는 웹 기반 가상 강의실을 제안하고 구현한다. 본 가상 강의실의 학습 평가 에이전트는 학습자에게 학습 방향과 목표에 따라 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위하여 학습 전에 학습자의 학습수준을 테스트한다. 이러한 테스트를 위하여 학습 평가 에이전트는 테스트 항목들에 대하여 문항반응이론을 적용한다. 문항반응이론은 문항특성의 불변성, 능력추정의 정확성, 능력추정의 불변성을 가지고 있어 학습자의 단순한 평가가 아니라 학습자의 지식수준이나 이해정도를 구체적으로 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 이러한 가상 강의실의 구축에 필요한 데이타베이스 설계와 시스템 환경에 대한 내용을 포함한다.
본 논문에서는 기존의 교사 주도적이고 획일화된 주입식 교육 방식의 문제점을 해결하기 위한 수준별 학습평가시스템을 제안한다. 수준별 학습을 위한 교육평가의 문항분석에 퍼지이론을 적용하여 평가문항을 수준별로 분류하고 학습자의 수준에 따라 문제를 선정하여 평가할 수 있다. 따라서 학습자의 개인차를 정확하게 파악하고 개별 학습지도를 할 수 있으므로 학습자의 능력을 향상 시킬 수 있다.
교육평가란 학습자들을 서열별로 등급화 하는 과정이 아니라 적절한 평가를 통해 학습자의 문제를 해결하고 교육 과정을 개선하여 교육적 효과를 높이는 과정이다. 기존의 웹 기반 평가 시스템은 학습자의 인지 수준을 정 오답 이분 변수로만 측정하였다. 또한 수준별 평가를 지원하나 평가 시 학습동기 부여와 흥미를 이끌어 내는데 미흡하였으며, 평가 후 틀린 문제에 대한 피드백만을 제공하여 추후 학습 방향 설정과 재학습이 효율적으로 이루어지지 못한 문제점이 있다. 본 논문에서는 문제의 답지에 따라 학습자의 인지 능력을 좀 더 세밀하게 추정하고자 부분점수를 고려하여 문제를 출제하고 학습자의 수준을 평가하였으며 평가가 끝나면 학습 진단을 제공하여 피드백 학습이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다.
이 연구는 수업경연대회에 심사자로 참여한 교수 심사자와 대학생 심사자들 간의 평가 결과의 차이와 상관을 검증하였다. 연구대상자는 한 사범대학의 수업경연대회에서 수업시연을 심사한 6명의 교수와 9명의 사범대 학생이었다. 이들은 각 과의 대표로 출전한 학생 11명의 수업시연을 10개 문항으로 구성된 심사평가지에 5단계 척도에 따라 응답하였고, 이 자료를 바탕으로 독립표본 t-검증, Pearson의 상관계수를 구하였다. 그 결과, 교수와 학생 심사자들 간의 평가 점수의 평균에는 통계적으로 의미 있는 차이가 없었다. 교수와 학생 심사자의 평가결과의 상관은 .78로 통계적으로 의미가 있었을 뿐 아니라, 상당히 높았다. 이 결과는 대학생의 수업평가 능력을 지지하며, 수업연습에 동료학생들을 의미 있는 평가자로 활용할 수 있음을 시사한다. 이런 연구는 한 학기라는 오랜 기간 동안의 수업으로 인한 과정변인의 중재를 통제하고, 수업시연만을 대상으로 통제된 환경에서 연구하였다는 점에서 기존연구와 구별되는 의미가 있다. 연구대상자가 사범대에 국한되었다는 것은 제한점이 될 수 있으므로, 일반화를 위해서는 일반대학의 교수와 대학생 연구도 추가할 필요가 있다.
본 연구는 2단계 학습자 개별 적응 평가시스템을 설계하고 구현한 것이다. 2단계 학습자 개별 적응 평가시스템이란 학습자의 학습 상태에 따라 필요한 문제지를 추출하여 동적으로 제공할 수 있도록 단원별 진단평가를 시행하고 학습된 결과를 저장하였다가 그 결과에 따라 기본, 보통, 심화 문제지군(群)을 구성하여 제공하는 단계형 학습자 개별적응 평가(CAT)를 설계하여 구현한 평가 시스템을 말한다. 본 학습자 개별 적응 평가시스템은 웹을 기반으로 하였으므로 지역적으로 흩어져 있는 교사들이 공동으로 문항을 제작함으로써 문항제작에 필요한 노력을 줄일 수 있고 학습자는 이를 이용해 개별학습의 효과를 얻을 수 있다.
기존의 학습자 평가 시스템은 교수자의 주관적인 관점과 견해에 의해 각 문항의 난이도가 결정되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 학습자의 개별 능력 평가가 가능하고 개인별 학습 수준에 적합한 문항을 난이도, 변별도 및 추측도를 이용하여 학습자에게 제공함으로써 개인별 문항 평가가 가능한 학습자 평가 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구의 학습자 평가 시스템은 CAT 기법의 문항 반응 이론 중 3-모수 로지스틱 모델을 이용하여 개발한다.
자가 치유란 시스템에서 발생될 수 있는 에러나 오류를 미리 예상하거나 감지하고 시스템 스스로 치유함으로써 시스템의 오동작을 최소화하는 것을 의미한다. 자가 치유 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서는 정확한 테스트 기법이 필요하다. 하지만 기존의 테스트 기법은 성공 또는 실패만으로 나타내기때문에 정량적인 평가가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 시스템이 달성해야 할 목표를 추출하고 관계에 따라 트리로 작성하여 이를 기반으로 시스템의 자가 치유 기법의 성공률을 정량적 측정하는 기법을 제안한다. 본 기법을 통해 자가 치유 시스템의 치유 결과를 정량적으로 평가 가능하고, 평가결과를 기반으로 치유 전략에 대한 문제점이 분석 가능하므로 자가 치유 시스템의 신뢰성 향상이 가능하다.
목적: 이 연구의 목적은 세 가지 자가 평가 방법에 따라 치의학전문대학원 학생들의 치아 삭제 능력의 향상 정도를 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 경북대학교 치의학전문대학원의 2학년 48명 학생을 대상으로 3개의 실험 그룹으로 나누었다. 금관(gold crown)제작을 위한 좌측 하악 제1대구치의 치아삭제를 수행하였다. 세 가지 자가 평가 방법(시각적, 디지털, putty index 자가 평가 그룹)을 사용하여 자가 평가를 수행하고, 치아 삭제를 다시 수행했다. 구강 스캐너를 사용하여 각 치아(삭제된 치아 및 삭제되지 않은 치아)를 스캔하고 standard tessellation language (STL) 파일 형식으로 데이터를 저장하였다. 삭제된 치아와 삭제되지 않은 치아의 STL 파일은 3 차원 분석 소프트웨어(Geomagic control X)를 사용하여 중첩되었다. 그리고 삭제량을 측정했다. 통계적 분석에서, 삭제량의 모든 값은 Wilcoxon signed rank 및 Kruskal-Wallis 테스트로 분석하였다(α = 0.05). 결과: 세 가지 자체 평가 방법은 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). putty index 자가 평가 그룹은 디지털 자가 평가 방법보다 교육 후 오차의 감소가 더 컸다. 결론: 이 연구의 한계 내에서, 학생들은 세 가지 자기 평가 방법에 따라 치아 삭제 능력의 개선에 유의한 차이가 있음을 보였다.
이 연구는 첨단화 융합화 복합화 경향이 특히 강한 정보통신 분야에서의 평가 신뢰성을 높이기 위해서는 평가의 전문성이 획기적으로 제고되어야 한다는 문제의식에서 출발하고 있다. 이를 위해 지식경제 기술혁신사업 중에서 정보통신 분야의 기반구축과 산업 진흥을 담당하는 정보통신산업진흥원의 평가 전문성을 평가자 선정, 평가자 전문성 발휘여건, 평가자의 이력관리라는 전 과정 평가관리의 분석틀을 활용하여 분석하였다. 분석 결과는 정보통신산업진흥원의 평가제도는 다른 기관에 비하여 평가자 선정과 평가자의 이력관리는 양호하나, 평가자의 전문성 발휘 여건은 상대적으로 개선과 보완이 필요한 것으로 나타났다. 이에 따라 각 분석요소에서의 평가 전문성 향상을 위한 정책대안을 단기와 장기로 분류하여 총 12가지로 논의하였다.
사이버 가정학습은 오늘날 학교교육에서 발생하는 많은 문제점을 해결할 수 있는 새로운 교육방법으로서의 잠재력을 갖고 있다. 본 연구에서의 평가시스템은 사이버 가정학습 체제에서 학습자의 수준에 반응하는 즉, 학습자의 성취도를 가장 정확하게 측정할 수 있는 문제를 추출하고 피험자의 수준에 알맞게 평가의 길이, 내용을 제시하며 평가 결과에 따라 난이도를 조절 할 수 있는 평가시스템이다. 그리고 IRT 기법을 사용하여 피험자의 능력 수준을 알기 위하여 준비된 모든 문항을 해결하지 않고 피험자의 능력 수준에 의해 선택된 몇 개의 문항만으로 피험자의 능력 수준을 측정할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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