웹 기반 원격교육 환경의 발전이 꾸준히 이루어지고 있다. 그러나 원격교육 환경에서 교육미디어 자체의 발전에 비해 학습자의 학습효과에 대한 연구는 아직 미약하다. 현재 대부분의 원격강의 시스템에서 학습평가를 위해 온라인 혹은 오프라인을 통한 중간, 기말 시험 등에 주로 의존하기 때문에 원격강의에서 학습효과의 평가는 한계를 보여주고 있다. 원격강의는 시공간의 제약을 받지 않는다는 장점이 있는 반면 학습평가에 있어 학습자들의 실제 학습태도나 학습효과를 평가하는 방법이 제한적이라는 단점도 있다. 원격강의에서 학습자의 성실한 학습태도는 학습효과를 높이는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 가상강의에서 학습자의 학습태도를 실시간으로 평가하고 피드백해 주어 학습효과를 높이는 방안을 제안한다. 또한 실험 시스템을 구축하여 효과 및 가능성을 확인한다.
본 연구는 국내 대학생이 효과적인 학습전략을 얼마나 잘 알고 있고, 선호하는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 선행 연구에서 검증된 7개 중요 학습전략(정보양식효과, 정적매체학습, 매력적인 군더더기 부재학습, 시험, 분산학습, 교차학습, 생성학습)을 정리하고 이에 대한 효과성 인지, 선호, 활용을 묻는 시나리오 기반 설문을 구성하였다. 이와 함께 학점과 메타인지적 자기조절을 측정하여 어떤 학생들이 효과적인 학습전략을 잘 알고, 선호하고, 활용하는지 알아보고자 하였다. 연구 결과, 4개 전략(정보양식효과, 매력적인 군더더기 부재학습, 정적매체학습, 교차학습)에 대해서는 대다수의 학생이 학습전략의 효과성을 잘 모르고 있었으며 2개 전략(시험, 생성학습)에 대해서도 절반가량의 학생만이 그 효과성을 제대로 인지하고 있었다. 또한, 국내 대학생은 효과적인 학습전략에 대해 낮은 선호도를 보였다. 학점은 학습전략에 대한 효과성 인지 및 선호와는 유의한 상관을 나타내지 않았으나, 활용과는 유의한 정적 상관을 보였다. 메타인지적 자기조절은 일부 학습전략에 한하여 효과성 인지, 선호 및 활용과 정적 상관을 보였다. 본 연구결과는 대학생에게 효과적인 학습전략에 대한 교수가 필요함을 시사하며 그에 대한 구체적인 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구는 학습전략에 대한 효과성 인지와 선호를 구분하여 살펴보았으며, 두 변인이 서로 다른 구인일 가능성을 제시하였다.
본 연구는 이러닝 학습자의 특성을 개인적 요인과 심리적 요인으로 분류하여, 이러한 학습자의 특성이 이러닝 학습효과와 재이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, 경상북도에 소재한 Y대학과 K대학의 대학생을 대상으로 연구조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째 학습자의 학년, 자제력, 집중력, 자기효능감이 이러닝 학습효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습자의 학년, 이러닝 학습경험, 자기효능감, 학습효과가 이러닝 재이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러므로 대학생들의 특성을 고려한 다양한 콘텐츠 개발과 스스로 학습과정을 관리하고 학습을 진행할 수 있도록 시스템 설계와 교수자의 관리적인 역할이 중요시 되어야 할 것이다. 본 연구의 결과는 이러닝의 학습효과 향상을 위한 효과적인 활용방안과 이러닝 학습자 특성에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 생각된다.
연구의 목적은 이러닝 학습환경에서 학습자들의 학습 참여를 촉진할 수 있는 시각적 스캐폴딩을 개발하고 그것이 학습참여, 개별학습, 팀프로젝트학습에 미치는 교육적 효과를 분석하고자 한다. 시각적 스캐폴딩에는 개별 참여도, 팀 참여도, 팀활동에 대한 개인 기여도, 팀간 상호작용 정도가 표상되도록 설계하였다. 시각적 스캐폴딩의 교육적 효과는 실험연구를 통해 분석되었다. 연구결과 이 연구를 통해 개발된 시각적 스캐폴딩은 학습참여도 및 학습성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들의 수업 이해를 돕고 학습 동기를 향상시키기 위해 수업과 연계된 다양한 학습 활동을 운영해보고 이중 성찰일지를 통한 학습 효과를 검증하기 위해 2년 동안 담당한 프로그래밍 수업에 적용해 보고 대상 학습자들의 성적 분석을 통해 학습 효과 정도를 제시한다.
이 연구는 이미 편성되어 있는 초등학교 학급의 학생들을 연구 대상으로 학생들의 개인적 특성을 장 독립-장 의존 인지양식으로 분류하여 이에 따른 e-learning 시스템의 학습효과를 분석하기 위해 실험연구를 실시하였다. 연구결과 e-learning을 통한 학습은 인지양식에 따라 학습효과에 상이한 결과를 가져오기 때문에 e-learning 학습 컨텐츠 개발과정에서 보다 구체적으로 고려되어야 할 사항임을 시사하고 있다.
본 연구에서는 자기 주도적 학습을 위한 웹기반 수준별 학습 자료를 설계 ${\cdot}$ 개발하고 이를 현장에 적용하여 그 효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 제7차 교육과정 고등학교 과학10의 ‘일기와 기후’ 단원을 기본 학습자료와 심화 ${\cdot}$ 보충형 학습자료로 설계 ${\cdot}$ 개발하고 이를 적용하여 그 효과를 전통적 수업과 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 웹 기반수준별 학습은 전통적 수업보다 학생들의 자기 주도적 학습특성 중 자아개념, 학습열성, 미래지향성, 창의성, 자기 평가력에 긍정적인 효과를 나타내었으며 이는 학습자가 주어진 학습체제와의 다양한 교류를 통하여 필요한 정보와 지식을 획득하는 웹 학습의 특성 때문인 것으로 보인다. 웹 기반 수준별 학습이 자기 주도적 학습특성에 미치는 효과를 학습능력별로 살펴본 결과, 학습자의 학습능력 수준에는 무관한 것으로 나타났다. 둘째, 웹 기반 수준별 학습은 전통적 수업보다 학생들의 과학성취도에 긍정적인 효과를 나타내었으며 학습능력 수준이 중위이상인 학습자들에게 더 효과적이었다. 이러한 연구의 결과를 고려할 때, 하위수준 학습자들의 학업성취도를 높이기 위해서는 보충학습의 내용을 더 구체적으로 구성하고 경로 면에서 학습자 편의성을 높이는 웹 설계가 필요하다. 셋째, 웹 기반 수준별 학습에 대한 학습자들의 인식 결과를 보면 시각적 효과와 화면 구성에 대하여 긍정적인 평가를 하였다. 또한 학습 경험을 계획하고 필요한 자원을 자신만의 경로로 찾아서 학습하는 자기 주도적 학습이 수준별 학습에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 응답하였다.
본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.
본 논문에서는 on-line을 통한 교육방법의 하나인 e-learning(Web Based Instruction)을 활용한 음악과 수업모형을 개발하여 교육적 활용 효과를 검증하였다. 웹 기반 교수학습 자료를 구축하고 각종 학습 자료를 탑재하여 수업에 활용하였으며, 교육 효과를 보다 정확히 알아보기 위해 수준별(상,중,하) 3개 그룹으로 나누어 e-learning 기법을 적용 사전평가 및 사후평가를 통하여 얻어진 결과를 통계 처리하여 검증하였다. 본 논문에서는 학습자의 능력과 필요에 따라 능동적인 학습이 이루어지도록 하였다. 개별학습, 반복학습 및 자기주도적 학습을 진행할 수 있도록 구성하였으며, 그 결과 구체적이고 실질적인 학습 효과를 얻을 수 있었다. e-learning 활용수업을 실시한 실험 집단 전체에서 off-line 수업을 실시한 통제집단보다 학습 성취도에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 상위, 중위 그룹의 학생들에게는 웹 기반 교수학습 활용수업이 학습효과에 있어서 큰 차이가 없었지만 하위 그룹의 학생들에게는 크게 효과적인 것으로 나타났다.
다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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