• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1445-1446
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• 2011

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.247-248
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• 2018

본 연구의 목적은 온라인 학습자들의 학습효과를 높힐 수 있는 교수 학습환경을 마련하기 위한 기초자료를 제공하기 위함이다. 본 연구에서는 온라인 학습자들의 학습성취와 학습만족에 미치는 학습자 개인요인- 건강, 가족지원 정도, 컴퓨터 능력, 취업여부, 자기조절학습능력- 에 초점을 두어 분석하였다. 본 연구는 서울사이버대학교 사회복지학부 재학생을 대상으로 수집된 총 226개 설문지를 회귀분석방법으로 분석하였다. 연구결과 학습성취에는 학습자 개인의 건강, 자기조절학습능력이 유의미한 영향을 보였고, 학습만족에는 가족들의 지원 정도와 자기조절학습능력이 영향을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.310-313
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• 2006

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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.14 no.2
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• pp.61-73
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• 2011

The analysis on learners made through the study focuses on the intention of the participants in the learning activities of the robot programming. Therefore, for the analysis of the learners' intention, which is tried in the study, TAM, the analysis tool used for understanding buying acts or buying intention of buyers in the business sector, is basically utilized, and the Flow theory is additionally applied, trying to know, through the quantum analysis methods, the factors to give influence on the intention for learners to take part in the robot programming lesson. For this, a quantum analysis was made by PLS analysis, a kind of structural equations. As the result of the analysis, it is confirmed that such factors as 'recognized utility' and 'recognized readiness' and 'Flow' give significant influence on the intention of learners' participation in the lesson. As the result of the synthetic analysis and in regard with the value of the programming lesson, it is found that the following factors give actual influence to the intention of learners: the group where learners belong or teaching-learning organizations together with creating social rapport, learning tasks given for learners, etc.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.48-50
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• 2023

플립러닝의 핵심 성공요인은 변화된 교수자의 조력자 역할을 통해 학습자가 주도적으로 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 유도하는 것이다. 이와 동시에, 공과대학 수업에서는 교수자의 지식전달자 역할과도 균형을 이루어 학습자의 학습내용 이해를 촉진해야 한다. 이에 대한 심층 분석을 위해 교수자 관점의 질적 분석이 진행되고 있는 가운데, 본 연구에서는 학습자의 인식에 기반하여 교수자의 역할을 탐색하였다. A전문대학에서 비대면 환경에서 운영된 공과대학의 플립러닝 기반 수업에서 교수자의 지원 및 역할을 조사한 후 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과, '질의응답'과 '설명' 키워드에 대한 분석을 통해 변화하는 조력자로서의 역할이 주효한 동시에 학습내용의 이해도를 향상시키는 전달자로서의 역할도 확인하였으며 이를 바탕으로 제언하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.259-260
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• 2013

본 논문에서는 1년 과정의 컴퓨터 프로그래밍 수업에 참여한 상위 수준 학습자들을 대상으로 맞춤형 학습을 위한 다양한 학습공동체를 운영하였을때 어떤 유형이 상위 학습자들에게 효과적인지를 분석하였다. 분석 결과, 동일한 상위 학습자가 튜터로 참여했을 때와 그렇지 않았을 때 성적 변화가 눈에 띄게 나타났으며 이것은 가르치는 활동이 본인의 학습 이해도를 높이는데 얼마나 영향을 미치는지를 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.297-302
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• 1998

본 논문에서는 월드와이드웹에 기반한 학습자 중심의 통합 가상교육시스템 CyberClass를 설계하고 구현한 방법을 소개한다. 기존의 가상교육시스템은 학습자 중심의 상호작용 유형을 분석하여 이에 따른 적당한 상호작용 모델을 제시하지 않고 기능면에서의 사용도구 및 방법만을 제시함으로써 각 기능들이 자연스럽게 통합되지 못하였다. 따라서 전통적인 교육 방식인 강의실 수업에 참여한 학습자들이 가지는 현장감이나 친밀감에서 오는 커다란 교육적 이득을 제공하지 못하였다. 본 논문에서 개발한 가상교육시스템 CyberClass는 학습자 중심의 상호작용유형을 분석하고 이를 기반으로 상호작용모델을 제시한다. 그리고 제시된 모델에 기반하여 학습자와 교수, 학습자와 학습자 나아가 학습자와 가상교육시스템간의 상호작용에 기반한 시스템을 설계하였다. 따라서 학습자의 상호작용 모델에 기반함으로써 학습 참여도나 학습 능률의 향상을 기대할 수 있다. CyberClass는 학습자 중심의 상호작용을 위해 비동기공유 기공과 동기고유 기능을 모두 지원한다. 이들의 공유 기능들은 유기적으로 결합하고 직관적인 학습자 인터페이스를 제공함으로써 학습자에게 기능의 다양성에 따른 학습의 부담을 줄이고 자연스런 학습과정이 유도되도록 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.9
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• pp.652-661
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• 2015

The purpose of this study is to investigate the effects of EngageGram which is a motivator of e-learning participation on learners' online participation according to the types of social comparison motive. Research participation was 144 undergraduate students (male: 106, female: 38) who took the course entitled "Creative Thinking." Social comparison motive of learners were investigated by two methods: social comparison motive scales and learners' opinions on EngageGram. As results, there was no statically corelation between the types of social comparison motive by using scales and online participation, however, there was statically differences on e-learning participation according to the types of social comparison motives by analyzing learners' opinions. Learners mostly have self-enhancement motive in a learning context so they are motivated to participate actively by EngageGram. This study provide useful implication in the research area of learning analytics.