본 연구는 세계적 수준의 전문대학(WCC) 교수학습센터의 웹서비스 현황을 분석하였다. WCC란 산업체의 요구를 수용할 수 있는 교육여건을 갖추고 성장가능성과 비전을 갖춘 전문대학을 말한다. WCC의 교수학습센터에서 지원하는 웹서비스는 센터소개, 교수지원, 학습지원, 서비스, 특화된 메뉴로 구성되어 있다. 총 21개 대학 중 웹서비스를 제공하고 있는 9대 대학의 메뉴와 대학별 특화된 웹서비스를 분석하였다. 세계적 수준의 전문대학 교수학습센터의 웹서비스를 분석함으로써 전문대학 교수학습센터가 지향하는 교수학습센터 웹서비스의 방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 대학구성원의 교수·학습 활동을 위해 대학도서관에서 지원해야 하는 서비스의 방향성을 모색하기 위하여 교수학습센터와 대학도서관에서 제공하고 있는 교수·학습 관련 활동 현황을 파악하고, 대학도서관 사서를 대상으로 인터뷰를 통해 교수·학습 지원활동에 대한 인식을 분석하였다. 질적 데이터의 내용분석 결과, 도서관 서비스 영역에서는 교수·학습지원, 서비스 제공방식, 관계 강화와 관련된 실무자들의 인식을 파악할 수 있었으며, 도서관 역할 인식 영역에서는 도서관 역할에 대한 타 부서 인식, 도서관 역할 정립, 도서관 투자 확대로 나누어 이에 대한 실무자들의 인식을 파악할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 대학도서관의 교수·학습지원 서비스의 방향성으로 '전공 및 학과 전담 서비스에 대한 홍보 강화', '교육자로서 사서의 역량 강화', '디지털 정보자원에 대한 리터러시 강화', '기초소양 함양 프로그램의 개발 및 운영에 있어 도서관의 역할 강화', '휴먼라이브러리의 운영', '도서관 공간의 다양한 활용 모색' 등을 제시하였다.
본 연구에서는 도서관과 정보센터에서 전통적으로 제공되어진 SDI 서비스와 함께 일부 기관에서 제공하고 있는 맞춤정보 서비스를 기반으로 한 개인화 정보 서비스 시스템의 기술요소 및 전체 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 개인화 정보 서비스 시스템은 이용자의 개인 프로파일정보를 바탕으로 이용자의 정보탐색행태 등을 추가 입력 값으로 해서 학습과정을 거쳐 이용자에게 가장 적절한 정보를 출력 값으로 제공할 수 있다. 이를 위해 개인화 정보 서비스 시스템에서가장 중요한 기능을 수행하는 학습시스템과 추천시스템을 구축하는데 필요한 요소에 대해 살펴보았다.
본 연구는 e-Learning 컨텐츠 품질과 서비스 품질 차원을 분류하고, 학습자 특성에 따른 e-Learning 성과와의 관계를 파악하는 것이다. 이에 기존 연구에 근거하여 e-Learning 컨텐츠 품질 차원을 교수설계, 내용성, 주의성으로 분류하고, 마케팅 분야의 정보 품질 모형 중에서 Parasuraman이 제시한 SERVQUAL 측정도구를 사용하여 e-Learning 서비스 품질 차원을 유형성, 신뢰성, 대응성, 확신성, 공감성으로 분류하였다. 이들 요인들이 e-Learning 성과(학습만족과 이용의도)에 어떤 영향을 미치는가를 실정적으로 검정하고자 한다. 이들 요인들 간의 매개적 역할을 하는 많은 요인들이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 학습자의 경험적, 태도적, 행동적 특성과 자기효능감과 같은 학습자 특성의 매개 효과에 주목하고 한다.
최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.
우리는 전이 학습을 이용하여 원하는 특정 패션 스타일 분류기를 학습하였다. 패션 스타일 검색 결과물을 온라인 쇼핑몰과 연결하는 웹 서비스를 사용자에게 제공한다. 패션 스타일 분류기는 구글에서 이미지 검색을 통해 수집된 데이터를 이용하여 ResNet34[1]에 전이 학습하였다. 학습된 분류 모델을 이용하여 사용자 이미지로부터 패션 스타일을 17가지 클래스로 분류하였고 F1 스코어는 평균 65.5%를 얻었다. 패션 스타일 분류 결과를 네이버 쇼핑몰과 연결하여 사용자가 원하는 패션 상품을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.
초고속 인터넷 망의 구축에 따라 정보통신 교육이 활성화에 힘입어 직.간접적으로 응용하기 위한 노력이 지속적으로 진행되어 왔다. 웹 기반 원격강의는 원거리 학습자들의 학습욕구를 자기 주도적인 학습이 되도록 전체적인 수업을 진행하므로 학습과정에서의 질의 응답을 교수자에게 면대면으로 제공하지 못하였다. 따라서 학습자가 요구한 질의 내용을 잘못 이해함에 따라 교수자가 학습과정에서의 피드백 제공을 하지 못함으로써 개인학습의 동기부여가 감소됨에 따라 흥미를 입게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 웹 기반 서비스에 대한 체계적인 분석 및 설계를 위해 네비게이션 모델을 통해 질의 응답을 지원하는 QALT(Question Answer Learning Tool)를 설계 및 구현한다. 원격강의는 웹 상에서 기본적인 컨텐츠를 제시하고 그를 통해 수업이 진행되는 과정에서의 질의 응답의 문제점을 개선하기 위해 일다대(One-To-Many)의 서비스를 제공한다. 또한. 학습자는 교수자가 지정한 교육용 서버를 통해 텍스트 형식이 아닌 강의자료로 쓰인 문서파일에 직접 작성하여 질의 응답을 가능하게 된다. 그로 인해 교수자와 학생간의 질의 응답을 통해 상호작용을 원활하게 할 수 있는 보조학습도구로써의 사용이 증가될 것이다. 또한 서버에서의 폴더 서비스와 메일링 서비스를 통해 실시간 질의 응답이 가능함으로써 학습자는 강의파일에서 그림에 관한 질문에 효과를 볼 수 있고 교수자는 질문 받은 내용의 위치를 시각적으로 쉽게 볼 수 있으므로 빠른 응답이 가능하게 될 것이다.
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.
인터넷의 활성화로 많은 사람들이 인터넷을 이용하고 이에 따라 인터넷을 이용한 서비스도 홍수를 이루고 있다. 이에 따라 인터넷을 상업적 목적으로 사용하는 서비스도 증가하고 있다. 그러나 많은 인터넷 서비스들이 고객들에게 획일적이고 일률적인 서비스만을 제공한다. 각각의 고객에게 취향과 관심분야에 따른 차별화 된 서비스가 필요로 한다. 각 고객에게 1대 1로 차별화 된 service를 제공하기 위해서 먼저 각 고객을 구별하고 그 고객의 취향과 관심분야의 파악을 위해서 인터넷에서의 행동을 관찰한다. 또한 고객의 관리를 위해 고객을 필요에 따라 그룹화하고, 고객과 직접 접촉을 통해 고객 정보를 파악할 수도 있다. 파악된 고객 정보의 효율적 저장과 분석을 위해서 decision tree를 이용해 학습을 한다. 고객의 행동의 특성상 incremental한 학습 알고리즘을 사용하며 고객의 선호도를 이용한 decision tree를 이용한다. 학습된 결과를 이용해서 1대 1 서비스를 제공함으로써 고객에서 편리성을 제공하고 서비스에 대한 친밀감과 고객의 흥미를 유발할 수 있다.
본고에서는 u-Office 서비스를 실현하기 위하여 이동 단말 기기로부터 수신한 사용자의 시간 및 위치 이동 정보를 이용해서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는 데 필요한 사용자 맞춤형 서비스 제공 통합 프레임워크 및 추론 기술 알고리즘에 대해 기술하고자 한다. 사용자 맞춤형 서비스제공 통합 프레임워크는 사용자 이동단말기 및 시간 및 이동 데이터를 저장하는 AP, AP의 데이터를 수집하는 데이터베이스, 사용자 이동 단말 어플리케이션 등으로 구성되어있으며, 사용자의 시간 및 위치 정보를 학습하여 이동 경로를 예측하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 사용된 기계학습 기반 추론 알고리즘에 대하여 알아본다. u-Office 서비스를 실현하기 위하여 실제로 캠퍼스 및 교실범위로 구현한 사용자 패턴기반 맞춤형 서비스 프레임워크에 대해 알아보고 제공 가능한 서비스에 대하여 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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