웹기반의 LCMS(Learning Content Management System)는 단지 학습 콘텐츠를 LMS(Learning Management System)에 제공하기 위하여 검증이 되지 않은 다양한 학습 콘텐츠를 탑재하는 시스템으로 구성되어 있어 학습자의 요구와 수준에 맞는 콘텐츠의 제공이 제대로 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 LMS와 LCMS를 연계한 학습이력정보와 학습 콘텐츠의 정보 관리를 함으로써 학습콘텐츠의 질적 향상과 학습자가 선호하는 콘텐츠의 정보를 통계적으로 보여주고 또 분석이 가능하게 함으로써, 학습자에게 보다 향상된 콘텐츠를 제공해 주기위한 학습콘텐츠관리시스템인 LCIMS(Learning Content Information Management System)를 설계하고 구현한다. 제시된 LCIMS는 기존의 LCMS에 학습 콘텐츠를 패키지 또는 SCO 단위로 등록하여 콘텐츠 저장소 (메타데이터 및 콘텐츠 파일)에서 체계적으로 저장 및 관리하는 역할을 추가를 하고 학습자별로 LCIMS의 학습콘텐츠 정보를 수준별, 과정별로 평가, 검색하여 LMS를 통해 학습 할 수 있도록 하는 검색 및 강좌 구성에 활용하며 학습자의 학습정보관리와 학습콘텐츠 정보의 관리를 체계적으로 할 수 있다.
강화학습은 환경과 상호작용하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습하는 방법으로써 에이전트의 학습방법으로 많이 사용한다. 독립적인 에이전트가 아닌 상호 의사소통이 가능한 다중 에이전트 환경에서 에이전트의 학습정보를 서로 검색 및 공유가 가능하다면 환경이 거대하더라도 기존의 강화학습 보다 빠르게 학습이 이루어질 것이다. 하지만 아직 다중 에이전트 환경에서 학습 방법에 대한 연구가 미흡하여 학습정보의 검색과 공유에 대해 다양한 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 대상 에이전트 학습 정보와 주변 에이전트들의 학습 정보 사이에 편집거리를 비교하여 유사한 에이전트를 찾고 그 에이전트 정보를 강화학습 사전정보로 사용함으로써 학습속도를 향상시킨 ED+Q-Learning 시스템을 제안한다.
학습자와 학습객체간의 학습추론을 하기 위해서는 우선 학습자와 학습객체간의 연관성 정도를 파악해야 한다. 본 연구에서는 학습자가 전체 학습 중에 수강한 학습과 수강하지 않은 학습, 학습자가 수강한 학습을 전체 다른 학습자가 수강한 것과 수강하지 않는 정도, 학습자가 수강하지 않은 학습에 대한 전체 다른 학습자가 수강한 것과 수강하지 않는 정도를 가지고 2X2 메트릭스를 만들어 학습자와 학습객체간의 연관성 정도를 파악하여 이를 바탕으로 학습추론 시스템을 개발한다.
유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.
본 논문은 오늘날의 외국어 학습환경의 변화에 따른 학습환경 개선 방안에 대한 실효성 있는 학습 시스템의 개발에 중점을 두고 있다. 현대 사회가 제공하는 다양한 외국어학습정보들 중에서 학습자 개인에게 특화된 학습정보와 콘텐츠만을 검색 및 추출하여 사용자 맞춤형 정보의 제공으로 학습 효율성을 증가시키는 효과를 가져 올 수 있다. 제안 시스템은 클라우드 기반의 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 학습정보를 제공하여 외국어 학습자에게 제공되는 정보의 활용성을 증대하는데 그 목적이 있다. 제안 시스템은 온라인과 오프라인 상의 다양한 학습정보 및 콘텐츠를 수집하여 클라우드에 저장하여 시공간적인 제약사항을 최소화하고 사용자의 개인정보, 수준, 관심사 등을 파악하여 사용자의 요구사항에 적합한 정보만을 추출하여 최적의 학습정보를 제공한다. 그 결과 사용자는 학습정보검색에 필요한 시간을 단축시킬 수 있고 수준에 맞는 학습정보만을 제공받음으로 인해서 학습의 효율성이 증가할 수 있을 것이다.
"디지털 패러독스"가 "조용한 위기"로 우리의 미래 세대를 위협한다는 심각한 우려가 있으나 이미 디지털 문화속에 살고 있는 우리는 디지털 매체들과 기존의 다양한 정보매체들의 차이와 특성을 파악하여 효과적으로 학습에 활용해야 한다. 본 논문의 목적은 정보기반 의미 있는 학습에 대한 이론적 고찰을 통해 이를 적용한 학교도서관 학습 코먼스(Learning Commons)를 제안하는 것이다. 학습을 위해 다양하고 풍부한 정보와 매체들을 다루는 학교도서관의 중요성을 전제하여 정보와 학습의 밀접한 연관성, 매체와 학습의 밀접한 연관성, 정보 활용을 통한 의미 있는 학습의 개념을 살펴보고 학교도서관 프로그램의 초점은 정보열람과 접근이 아닌 학습이어야 한다는 학습 코먼스의 개념을 학교도서관에 적용 및 분석하였다. 본 논문이 디지털 시대의 학교도서관프로그램 핵심인 정보기반 학습에 의미 있는 학습을 위한 학습 코먼스의 설계를 지원하는 이론적 근거가 되기를 기대한다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
학습자 개인에게 적합한 학습콘텐츠를 제공할 수 있는 맞춤형 학습 시스템의 구축이 점점 중요해지고 있다. 이를 위해 몇몇 학습자 정보 모델의 표준안들이 제안되었지만 정보의 중복 및 형식의 불일치로 정보공유가 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 IEEE PAPI를 기반으로한 새로운 학습자 정보 모델을 제안하고, 이를 사용한 맞춤형 학습 시스템을 설계하였다.
A Design of Theme-Oriented History Learning System Using GIS Based on WWW 초고속통신망과 웹 인터페이스의 발전은 교육환경에 많은 변화를 가져왔으며, 더불어 웹을 기반으로 하는 교육적 활용방법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정적지도를 이용한 획일적 역사학습방법을 지양하고, 동적인 학습이 가능하도록 클라이언트 중심의 웹기반 GIS를 이용한 테마지향 역사학습시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 5가지 모듈로 구성되고 학습자 관리 DB, 학습 정보 DB, GIS DB와의 인터페이스 기능을 갖도록 기수라고, 이들 관계를 OMG 클래스다이어그램으로 보였다. 본 논문의 역사학습시스템은 학습자가 하는 주제를 선택하여 역사학습 정보를 요구할 때 지리적 위치를 지도상에 보여줌으로서 시각적이고 공간적인 이해를 가능하게 하였다. 또한 본 시스템은 텍 ;, 이미지, 사진, 동영상 등의 속성정보를 이용한 멀티미디어 정보와 효과적인 학습정보 검색을 위한 다양한 검색방법을 제공하여, 학습자의 흥미를 유발시키고 역사학습을 효율성을 높일 수 있도록 하였다.록 하였다.
SCORM은 웹 환경에 존재하는 다양한 학습관리시스템 간에 표준화 된 컨텐츠 모델을 제시함으로써 학습 컨텐츠의 호환성을 보장하고 재사용성을 높이고자 하는 표준이다. 하지만 기존의 SCORM 기반학습관리시스템은 학습 리소스의 공유를 위한 기반은 제공하지만 학습 컨텐츠의 세부적인 학습 내용과 학습 문맥을 표현하고, 이를 공유할 수 있는 방안은 제시해 주지 못한다.본 논문에서는 지식 관리 기술인 시맨틱 웹의 RDF를 사용하여 학습 메타데이터를 표현하고, 이를 통합 관리할 수 있는 학습 메타 데이터 관리 서비스를 기존 학습관리시스템과 연동될 수 있는 모듈로서 제안한다. 또한 SCO에 포함될 수 있는 RDF기반 특징정보 파일을 정의하고, 저장된 학습 메타데이터를 SOAP 프로토콜을 통하여 외부 학습관리시스템과 공유할 수 있는 방안을 제시한다.이를 기반으로 교수자는 학습 주제와 관련된 컨텐츠를 검색하여 새로운 학습 컨텐츠를 제작 할 수 있으며, 학습자는 의미 기반 검색을 통하여 다양한 학습 컨텐츠와 능동적인 학습 환경을 체험 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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