본 연구는 e러닝 학습 환경에서 문제 풀이에 대한 전문가와 학습자 사이의 시선 흐름을 비교 분석하여 학습자에게 보다 효율적인 학습 방법을 제시 할 수 있는 데이터를 추출하는 데 목적이 있다. 연구를 위해 빛의 투과율이 적은 장소의 PC에 웹캠을 설치하였고, 학습 화면의 해상도는 $1600{\times}900$로, 3명의 전문가와 5명의 학습자를 통하여 10문항에 대한 시선 추적으로 학습 데이터를 축적하였다. 축적한 데이터를 통하여 고득점 학습자나, 전문가의 학습 방법을 비교하여 유사도를 측정하였고, 유사도에 따라 학습 유형을 추천해 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는, K대학의 교양 프로그래밍 강좌에서 실시한 교수법, 학습 성취도, 교수자 역할 만족도 설문을 기반으로 교수자의 역할이 수업의 질적 개선에 미치는 영향에 대해 연구하며 교수자의 역할 분석을 통해 학생들의 학습 성취도에 대한 만족도와의 관계에 대하여 연구한다. 비전공자를 대상으로 하는 프로그래밍 교과목에서 교수자의 역할과 학습 성취도를 분석하여 수업의 질적 개선을 도모하고자 한다. 대학 교육의 질적 개선을 위해 대학에서는 교수자들의 교수 역량 강화를 위한 다양한 프로그램을 제공한다. 궁극적으로 수업의 질적 개선을 위해 교수자들은 학생들의 수업 참여도를 증진시키고 학생들의 질의에 성실한 대응을 하며 학생들의 수업 중 발생 하는 여러 상황 및 학습을 조력할 수 있는 피드백을 제공함으로써 수업의 만족도 및 성취도를 향상 시키도록 노력해야 한다. 본 논문에서는 K대학의 교양 프로그래밍 강좌에서 실시한 교수법, 학습 성취도, 교수자 역할 만족도 설문을 기반으로 교수자의 역할이 수업의 질적 개선에 미치는 영향에 대해 연구하며 교수자의 역할 분석을 통해 학생들의 학습 성취도에 대한만족도와의 관계를 검중한다.
웹기반 교육에서 학습과정을 평가한다는 것은 개별 학습자들의 학습 활동을 평가하는 것을 의미하기 때문에 학습자의 특정 수업내용에 대한 학습 시간, 학습 패턴, 학습 참여도(의견 교환, 질문), 학습 환경 등의 정보가 요구된다. 본 연구의 목적은 웹 기반 교육에서 쟁점이 되고 있는 학습과정 평가문제를 해결하기 위해 최적의 웹 로그 마이닝을 이용하여 학습자 개인별 학습현황에 관한 정보를 얻어 이를 수행 평가에 반영하고자 함이다. 연구 내용 및 결과로는 먼저, 학습현황 분석을 위한 항목을 선정하고 웹 로그 마이닝을 위한 로그 데이터 전처리 과정을 실행하였다. 다음으로는, 위의 웹 로그 데이터를 기초로 학습자별 데이터베이스를 구축하고 질의어를 사용하여 학습현황을 분석하였다.
본 연구는 교양교육에 대한 학습 수요자의 요구와 현재 편성되어 있는 교양교육 교과목들에 대한 차이를 알아본다. 학습 수요자의 다양한 생각들을 SNS를 통해 데이터를 수집하고, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 유용한 정보를 발견하고 시각화 분석을 통해 학습자의 요구를 제시한다. 분석 결과로는 학습자는 교수자와 상호작용 잘되는 수업 방식, 학습자가 참여할 수 있는 수업, 자기주도 학습을 선호하였다. 또한 교양교육 교과목 개설로서는 취업에 필요한 외국어, 자격증 취득이 가능한 과목, 실생활에 적용할 수 있는 실용적인 과목들을 요구하여 실제 균형에 맞게 개설된 교과목과는 차이를 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에 형성 평가를 여러 차례 적용하여 가산점을 부여하는 경우 학습자들의 학습 의욕과 성적 향상도에 어떤 영향을 미치는지를 연구하였다. 비교 분석을 위해 형성 평가를 적용한 그룹과 적용하지 않은 학습자 그룹의 성적 향상도를 비교하였으며, 그 결과 이와 같은 평가 방법을 통해 형성 평가를 적용한 그룹 중 중위권 이상의 성적을 갖는 학습자들의 성적이 상대적으로 더 크게 향상된 것으로 분석되었다.
이 연구는 코로나19 이후 진행된 실시간 온라인 수업에 대한 학습자의 만족도를 조사하고 분석하여 효과성을 알아보고자 한다. 이를 위해 경상남도 C대학교에서 2020학년도 2학기 말에 온라인 설문조사에 응답한 188명의 학습자를 대상으로 결과 분석을 진행한 결과, 학습자는 실시간 온라인 수업에 대해 만족하지 않았으며, 온라인 수업을 부정적으로 인식하고 있음을 알 수 있었다. 또한 전체 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 수업내용이며, 그 다음으로 수업 운영, 플랫폼 순이었다. 따라서 교수자는 학습자가 만족하는 실시간 온라인 수업을 위해 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 변수인 수업내용을 고려하여 효과적으로 수업내용을 구성함으로써 학습자의 이해를 높일 필요가 있다. 또한 학습자에게 익숙하지 않은 온라인 수업 환경에서 효과적인 학습이 이루어지도록, 교수자는 체계적이고 충실한 수업 설계를 통해 학습자가 수업에 사용되는 플랫폼에 익숙해져 원활한 사용이 가능하여지도록 해야 할 것이다. 이에 더해, 학습자의 요구와 어려움을 파악하여 학습에 차질이 생기지 않도록 수업을 계획하고 운영할 필요가 있다. 본 연구는 한 개 대학 학습자를 대상으로 이루어졌다는 점과 한정된 변수만을 측정하였다는 한계가 있다.
스마트폰의 보급으로 많은 교육용 어플리케이션이 개발되고 있다. 그러나 기존의 교육용 어플리케이션은 단순하고 일괄적인 학습 방법으로 인해 학습자들의 요구가 반영되지 않았고 학습 후에 주어지는 피드백 제시 방법에 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 어휘 학습용 어플리케이션을 구현하기 위해 기존 어플리케이션을 이용하여 학습자들의 요구를 설문 분석하고, 분석 결과를 반영하여 학습자들의 동기를 지속시킬 수 있도록 학습자 스스로 세운 학습 목표에 따라 학습 단계에 맞춘 학습 스케줄을 설정하고 체계적인 피드백이 이루어지는 어휘 학습용 어플리케이션을 설계하고 구현하였다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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