본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.
이 연구에서는 학습전략 게임 활용 학습에서 자기조절학습능력의 효과를 분석하였다. 그리고 학습전략 게임 활용 학습이 학습자의 학습전략 수준에 따라 자기조절학습능력 신장에 주는 효과성을 검증하여 효과적인 게임 활용 학습 환경 설계에 시사점을 제공하고자 하였다. 연구대상으로서 103명의 초등학생에게 학습전략의 수준을 측정하고 4주간 10차시에 걸쳐 학습전략 게임 활용학습을 실시한 후 자기조절학습능력의 효과를 분석하였다. 연구결과 첫째, 학습전략 게임 활용 학습은 실험집단과 통제집단의 자기조절학습능력에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며 특히 인지조절, 동기조절에서 유의한 차이가 있었다. 둘째, 학습전략 게임 활용 학습은 학습전략 수준별 상, 중, 하 집단의 자기조절학습능력의 향상 차원에서 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 특히 중 집단에서 유의한 차이가 있었다.
지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 있다.
웹을 기반으로 하는 e-러닝에 대한 교육적 수요는 증가하고 있다. 이와 동시에, 학습 공간으로서의 사이버 공간의 활용에 대한 고민도 증가하였다. 전통적인 학습활동을 사이버 공간에 복제하려 했던 고전적 방식이 e-러닝 또는 사이버 학습이 아니라는 사실을 확인하기 시작했기 때문이다. e-러닝의 가치가 강조됨에도 불구하고, 실제 사이버 공간에서 일어나는 학습자의 특성과 학습활동이 구체적으로 어떻게 일어나는 지에 대한 탐색은 미흡하다. 산재한 정보를 스스로 가공한 지식, '학습하는 방법을 학습'하는 것이라는 개념들이 제시됨에도 불구하고, 사이버 공간에 산재한 정보, 학습하는 방법의 학습, 그리고 사이버 공간의 학습특성에 대한 논란은 여전하다. 본 연구에서는 실제 사이버 학습 사이트를 이용하고 있는 학습자들의 행동을 중심으로, 학습자의 특성을 탐색하였다. 사이버 공간에서 보이는 스스로 학습하는 방법이 무엇인지 확인하고 이것이 다양한 학습자 유형으로 구분되는 지를 확인하고자 하였다. 연구대상이 된 사이버 학습 사이트는 서울, 부산, 대구, 광주 교육청에서 운영하는 사이버 가정 학습관이었다. 총 1535명의 사이버 가정 학습관 이용자들의 특성이 분석되었다. 사이버 가정학습관 이용자들의 행동특성은 9개의 요인-놀이 활동, 공동 경험, 현실 정체, 공동 성취, 개인주의, 경쟁 지향, 성취감, 편리성(조작 용이), 생생함-으로 구분되었다. 9개의 활동 요인을 기준으로 하여 확인된 학습자 유형은 4가지로 나타났다. 4가지 학습자 유형은 각각 독야청청형, 동고동락형, 의무방어형, 희희낙낙형으로 명명되었다. 이들 유형은 학습 활동 정도 및 사이트 이용 행동, 학습 스타일(사이버 학습 활동 양식)에서 서로 차이가 있었다. 본 연구는 기존의 이론적인 모델에 기초하여 임의적으로 구분된 사이버 학습자 유형 구분이 아닌, 실제 학습 활동을 탐색하였다는 측면에서 의미가 있다. 특히, 기존의 오프라인 학습 이론 및 학습자 특성 연구를 사이버 학습에 그대로 적용할 것이 아니라 사이버 공간의 특성이 실제 학습 활동에서 어떻게 나타났는지를 밝히려고 했다는데 그 의의가 있다. 향후, 사이버 학습자 유형에 따른, 사이버 학습활동의 촉진방안이나 학습 효과의 차이를 높일 수 있는 구체적인 학습 시스템의 설계 및 운영 모델에 대한 탐색이 필요할 것이다.
최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.
최근 스마트 컴퓨팅 시대를 맞아 스마트 러닝 시스템에 대한 관심도가 급증하고 있다. 스마트 러닝의 개념은 크게 2가지로 스마트 단말기를 이용한 학습 방법과 학습을 위한 스마트 학습 기법으로 나누어 볼 수 있다. 스마트 학습 기법은 학습자에게 좀 더 효율적이면서 학습의 효과를 증대시키기 위해 학습자의 성향과 학습자의 프로파일, 학습 상황 등을 인지하여 분석하고 적용할 수 있는 기법을 말한다. 본 논문에서는 학습자에게 스마트 러닝을 위한 스마트 학습 기법을 적용한 시스템 설계를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 스마트 러닝 시스템은 학습자에게 적합한 교수학습 모형을 자동으로 적용하여 학습의 효과를 극대화하고, 학습의 유형과 학습 패턴의 변화에 따라 시스템이 학습자에게 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 것이다. 교수학습 모형이 학습자에게 자동변화 되기 위해서는 학습자의 성향분석 그리고 형성평가, 사후평가 등의 데이터 분석을 수집하고 자동으로 분석하여 적용 할 수 있는 스마트 학습 에이전트(SSA:Smart Study Agent)가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SSA 설계를 기반으로 스마트 러닝 시스템의 필요성과 향후 연구 발전에 따른 이러닝(e-learning) 교육 혁신에 기여하고자 한다.
이 연구는 중학교 과학 수업의 온 오프라인 혼합 협동학습에 대한 효과를 검증해 보고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 온 오프라인 혼합 협동학습과 관련된 문헌 고찰을 통해 연구의 수행에 필요한 이론적 기반을 마련하였다. 중학교 1학년 과학 내용 중에서 연구 단원을 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습 모형을 제시하였다. 연구대상은 경기도 김포시에 위치한 'K'중학교 1학년 학생들 중에서 사전 학업성취도 검사와 학습태도 검사에 의해 동질집단으로 확인된 2개 학습 79명이다. 연구대상 중 1개 학습 40명을 실험대상으로 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습의 실험을 실시하고 통제집단에는 기존의 면대면 협동학습을 실시하였으며 실험이 끝난 후 두 집단의 학업성취도 및 학습태도 변화 차이를 비교 분석하였다. 결과 분석은 SPSS Ver.12.0을 이용하였으며 학업성취도는 다변량 분산분석(MANOVA)을 하였고, 학습태도는 독립표본 t검정을 통해 분석하였다. 분석한 연구의 결과 첫째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학업성취도에서 유의미한 차이가 나타났다. 또한 온 오프라인 혼합 협동학습 실험집단이 면대면 협동학습 통제집단보다 학업성취도의 하위 영역 중 기억 영역에 그 효과성이 두드러짐을 확인하였다. 둘째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학습태도에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 연구 결과를 토대로 온 오프라인 혼합 협동학습은 첫째, 학습자들로 하여금 자료 수집, 분석, 정리 단계에서 정보의 공유를 통해 적극적으로 학습을 유도하였다고 예측할 수 있다. 이는 온 오프라인 혼합 협동학습이 면대면 협동학습보다 학업성취도 향상에 효과적인 교수학습 방안으로 제시될 수 있음을 의미한다. 둘째, 중학교 과학수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 학습자의 학습태도에 효과적이라고 확신할 수 없다. 따라서 학습자의 교과에 대한 학습태도의 향상을 위해서는 교수 학습방법을 다각화하고 교과와 학습목표에 맞는 적절한 학습방법의 지속적 활용이 중요하다고 판단된다.
본 연구는 문해교육 학습자의 학습만족도가 학습지속에 미치는 영향을 알아보기 위해 울산광역시의 문해교육 학습자 206명을 대상으로 분석하였다. 분석결과 첫째, 문해교육 학습자의 학습만족도를 하위변인으로 살펴보면 학습환경에서 가장 높았고 교육강사, 학습결과, 학습내용 순으로 나타났으며, 일반적 특성에서는 학습참여가 길수록 학습내용과 학습결과에 높은 만족도를 보였다. 둘째, 문해교육 학습자의 일반적 특성이 학습지속에 미치는 영향을 살펴보면 성별은 차이가 없었으나, 70세 이상의 연령에서 학습지속의 높은 의사표시를 나타냈다. 셋째, 문해교육 학습자의 학습만족도가 학습지속에 미치는 상관관계를 살펴보면, 학습내용, 교육강사, 학습결과, 학습환경 순으로 상관관계를 나타냈다. 이상을 종합한 결과, 문해교육 학습자는 나이가 많고 학습참여가 길수록 학습만족도가 높았고, 일상생활에 필요한 경우 학습지속이 높았으며, 문해교육 학습자가 학습지속에 미치는 영향은 학습 내용임이 분석되었다.
현재, 웹기반 원격교육 시스템에서는 많은 학습자의 컨텐츠 및 서비스가 요구되고 있다. 기본 학습자료의 제공에 대한 많은 모형이 대두되고 있으나 기본 학습을 뒷받침해 줄 수 있는 보충학습 자료의 모형은 제시되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 학습자의 학습 휴리스틱에 의하여 기계학습된 보충학습 내용과 위치를 웹과 이메일로 자동 푸쉬해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 휴리스틱에 의하여 보충학습 데이터의 트리를 구성한 후 시멘틱 네트를 이용한 속성을 정의하고 기계학습된 학습자의 반복 학습 경로를 분석하여 보충학습을 원활히 진행할 수 있도록 시스템을 설계하는 것이 본 논문의 목적이다.
본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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