본 논문은 초등학생의 수학과 학습능력을 진단하여서 결과에 따라 개별학습을 할 수 있는 LED 시스템 (LEarner Diagnosis system)을 설계 구현한 것이다. 수학과와 같이 위계적으로 학습이 이루어지는 교과는 선수학습을 제대로 성취하지 못하면 후속학습에 곤란을 겪는다. 이를 방지하기 위해 LED 시스템은 학습 전에 학습자의 선수 학습 능력을 진단한다. 진단 결과 학습 결손이 있을 때는 보충학습을 통해 결손을 보충하고 본 주제학습을 한다. 또한 매 학습이 완전학습이 되어 더 이상의 학습결손이 발생하지 않도록 학습 후에도 진단평가를 실시하여 완전학습이 이루어졌을때만 후속학습을 할 수 있도록 한다. LED 시스템을 이용하면 학습자는 학습결손을 방지할 수 있고 완전학습을 하기 때문에 궁극적으로 학습 목표에 도달 할 수 있게 된다.
지능형 교육시스템을 위한 학습자 모델 구축 기술은 지능형 교육시스템의 원천 기술이라 할 수 있으며, 학습자에게 제공되는 교육 서비스가 질적으로 향상된다. 본 연구는 지능형 교육 시스템의 기반 및 원천 기술이라 할 수 있는 학습자 모델 구축 기술을 목표로 학습자 모델 생성 기술, 다양한 학습자 상태 파악을 위한 연구, 교육 데이터 마이닝 기술에 대한 체계적 연구를 실시한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.292-297
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2001
In writing learning as a second/foreign language, a learner has to acquire not only lexical and syntactical knowledge but also the skills to choose suitable words for content which s/he is interested in. A learning system should extrapolate learner\\`s intention and give example phrases that concern with the content in order to support this on the system. However, a learner cannot always represent a content of his/her desired phrase as inputs to the system. Therefore, the system should be equipped with a diagnosis function for learner\\`s intention. Additionally, a system also should be equipped with an analysis function to score similarity between learner\\`s intention and phrases which is stored in the system on both syntactic and idiomatic level in order to present appropriate example phrases to a learner. In this paper, we propose architecture of an interactive support method for English writing learning which is based an analogical search technique of sample phrases from corpora. Our system can show a candidate of variation/next phrases to write and an analogous sentence that a learner wants to represents from corpora.
현재의 원격 교육 및 가상 교육은 일반적으로 학습자의 이해 정도에 관계없이 같은 수준의 교육 내용이 제공되며, 학습 진도 또한 학습자에 의해 임의로 조정할 수 있다. 본 논문에서는 현재의 원격교육 및 가상교육의 문제점을 개선하여 보다 효과적인 실시간 지능형 원격교육을 제안하기 위한 것으로, 먼저 학습자 수준을 파악하여 수준에 맞는 강의 내용을 제공하고, 학습자의 학습의 정도와 이해를 분석 판단하여 그 결과를 교육자에게 전달한다. 진단 결과에 따라 교육자는 학습자와 화상통신을 이용하여 질의문답을 할 수 있으며 학습 자료를 공유하고, 칠판을 제공하여 학습자의 취약 부분을 강조하고 이해시켜 학습의 효율을 높이고, 보다 질 높은 교육이 될 수 있도록 한다.
교육평가란 학습자들을 서열별로 등급화 하는 과정이 아니라 적절한 평가를 통해 학습자의 문제를 해결하고 교육 과정을 개선하여 교육적 효과를 높이는 과정이다. 기존의 웹 기반 평가 시스템은 학습자의 인지 수준을 정 오답 이분 변수로만 측정하였다. 또한 수준별 평가를 지원하나 평가 시 학습동기 부여와 흥미를 이끌어 내는데 미흡하였으며, 평가 후 틀린 문제에 대한 피드백만을 제공하여 추후 학습 방향 설정과 재학습이 효율적으로 이루어지지 못한 문제점이 있다. 본 논문에서는 문제의 답지에 따라 학습자의 인지 능력을 좀 더 세밀하게 추정하고자 부분점수를 고려하여 문제를 출제하고 학습자의 수준을 평가하였으며 평가가 끝나면 학습 진단을 제공하여 피드백 학습이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 평생교육 담당자의 직무 중 평생학습상담 직무에 대한 탐색을 통해 이를 체계화하고, 중요도 인식 및 실천 현황에 따른 요구도를 실증적으로 분석하여 현장에서의 효율적인 평생학습상담이 실천될 수 있도록 기초자료를 제공하는데 있다. 선행연구를 근거로 평생학습상담 직무 및 과업을 탐색 후 체계화하고, 이를 바탕으로 평생학습상담 직무에 대한 요구도를 확인할 수 있는 설문지를 제작하였다. 설문지의 내용타당도 및 검사도구의 양호도를 검증한 후 자료를 수집하였고 수집된 자료는 대응표본 t검증과 Borich 공식을 적용하여 요구분석을 실시하였다. 본 연구의 결과로 도출된 평생학습상담 직무의 체계는 관계형성, 학습자 분석, 학습촉진, 사후관리의 4개 하위 직무와 학습자면담, 학습정보 제공, 학습자 특성 및 요구분석, 학습수준 진단, 학습저해요인 진단, 학습동기 촉진, 학습과정 및 학습방법 조언, 학습동아리 활동 지원, 생애커리어 설계 상담, 추수 상담, 상담 평가의 11개 과업으로 구성된다. 요구도를 분석한 결과, 4개의 하위 직무 중 학습자 분석 직무에 대한 요구가 가장 높았으며, 11개 과업 중에서는 추수 상담에 대한 요구도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 도출된 평생학습상담 직무 체계와 실증적인 분석은 평생교육 담당자가 효율적인 학습상담 직무를 실천하고 학습자의 특성에 맞춘 생애설계 및 평생학습 참여를 지원하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.44-52
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2022
With recent scientific advances and growing interest in AI technologies, AI-based chatbots have been viewed as a practical learning aid for English language development. The purpose of this study is to examine preservice teachers' perceptions on the potential benefits of employing AI chatbots in English instruction and its pedagogical aspects. 28 preservice teachers majoring in English education were asked to use Kuki chatbots for a week with a guidance of a researcher and then report on their perceptions of AI chatbots in terms of perceived usefulness after use, applicability, and educational benefits and drawbacks. Emerging codes and themes were identified and evaluated using Thematic Analysis(TA) based on qualitative data from surveys and interviews. The findings show that six emerging themes were identified, encompassing perspectives on teacher, learner, communication, linguistic, affective, and assessment. The overall findings of this study revealed that AI-based chatbots can play a significant role as learning tools for stimulating interactive communication in a target language. Most preservice primary teachers acknowledge that AI chatbots can be useful as teaching and learning aids for both teachers and students. Furthermore, when applying various learner data to chatbot technology, such as learner assessment and diagnosis, a guided approach is necessary to perform a conversation appropriate for the learner's level and characteristics. Finally, as chatbots have a variety of benefits in terms of affective aspects, they may improve EFL learners' confidence in speaking English and learning motivation.
창의력이나 문제해결력과 같은 고차원적인 사고 능력은 주어진 문제의 정 오답만으로는 진단이 어려우며, 진단을 위해서는 교수자가 학습자의 문제 해결 과정을 지켜보거나 해결 과정에 대한 학습자의 보고 과정이 요구된다. 더구나 교수자의 학습자에 대한 관찰이 불가능한 온라인 학습이나 버추얼 클래스와 같은 환경에서는 학습자의 문제 해결 과정을 평가하거나 학습자 스스로 자신의 부족한 부분을 진단하는 것은 더욱 어려워진다. 이러한 문제를 해결하는 최선의 방법은 학습자가 문제를 해결하는 동안을 추적하여 그 과정을 보고해 주는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 MS 오피스군의 소프트웨어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 동안 학습자의 작업 내역을 트레이싱하여 최종적으로 학습자에게 자신의 부족한 부분을 진단해 주고 자신의 능숙도와 소프트웨어를 응용하여 주어진 문제를 해결하는 과정에 대한 평가를 해주는 모듈을 개발하였으며, 본 진단 모듈의 효용성 평가를 위하여 실제 MOS 시험을 준비하는 학습자 81명에 대한 적용 및 만족도 조사를 통하여 통계적으로도 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.
최근 웹의 기술과 기능이 사용자중심의 패러다임으로 변화되면서 e-러닝의 연구와 설계에서도 학습자 참여와 지속적인 학습이 가능한 동적인 학습콘텐츠를 구성하려는 새로운 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝 2.0에 적용할 수 있도록 효율적인 학습 환경을 제공하기 위해 학습자 중심의 동적인 학습 콘텐츠 난이도 조절에 관한 연구를 기술했다. 본 논문은 학습자 중심의 콘텐츠를 제공하기 위해 DLA(Dynamic Level Adjustment)를 제안한다. 제안된 시스템은 환경의 변화에 적응력이 강한 학습콘텐츠를 조절하고 적용할 수 있는 가이드라인이 되고, 더 깊이 있는 연구가 진행될 수 있도록 목표를 두고 있다. 성능평가 결과 학습자의 다양한 학습패턴을 인지할 수 있는 동적인 학습콘텐츠 모델을 만들 수 있었다.
본 논문은 온라인 평가 문항 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다. 제안하는 시스템은 학습자 정보 데이터베이스, 영역별, 난이도별로 분류된 문항을 저장하는 문제 은행 데이터베이스로 구성된다. 문제은행 데이터베이스는 특정 학습자 또는 특정 학습에 대한 문항을 선택하는 문항 선제부, 특정 학습자 또는 특정 학습에 대한 문제지를 제작하는 문제지 제작부, 문제지를 저장하였다가 온라인 테스트를 수행할 때 출력하는 문제지 은행 데이터베이스를 포함한다. 학습자가 온라인 테스트에 제출된 문항들에 대한 문항 선택순서, 보기 선택순서, 클릭회수, 반응시간에 대한 평가 데이터를 수집하는 온라인 테스트부, 및 온라인 테스트부로부터 수집된 학습자의 온라인 테스트 평가 데이터를 분석하여 학습자의 학습수준과 학습능력, 성향을 평가하고 진단하여 보고하는 반응패턴 분석부를 포함한다. 제안하는 시스템은 보기 선택순서, 클릭회수, 반응시간을 학습자의 평가결과에 반영하여 효율적으로 학습자의 학습수준과 학습능력, 성향을 평가하고 진단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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