본 논문에서는 대단원 밑에 형성되는 학습단위 혹은 학습마디에 계층성이 없는 수평적 학습객체가 다수 존재하는 e-러닝 콘텐츠에 대하여, 문항반응이론에 입각한 개인 맞춤형 학습시스템을 구축하는 새로운 방안을 제안한다. 특히 제안된 학습시스템은 평가단계와 학습단계를 명백히 구분하여 제공하는 기존의 방식에서 벗어나, 학습마디의 운영중에 평가를 진행하고 그 결과에 따라 피험자의 능력을 재추정하여 이를 다음 학습마디의 운영에 적용하는 평가-학습의 다이나믹한 연계를 추구한다. 또한 적절한 대단원이 종료되는 시점에서 학습마디의 난이도 평균과 문항특성을 수정하고, 학습자 혹은 피험자들의 능력 추정치도 변경함으로써 더욱 정확한 개인 맞춤형 학습이 이루어지도록 조치한다. 이러한 구축 방안은 e-러닝 콘텐츠 학습과정을 통하여 변화하는 학습자 능력을 추정하여 가장 적절한 학습내용과 문항을 제공함으로써 학습효과를 극대화하며, 주기적으로 학습시스템 자체의 모수들을 수정함으로써 지속적인 개선 효과를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.
많은 학습시스템이 학습효율을 높이기 위해 자기 주도적 학습을 적용하고 있다. 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 논문에서는 런타임시 변화된 학습자의 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 재구성할 수 있도록 SCORM의 기능을 확장하고, 이 확장된 SCORM을 기반으로 DCOS(Differential Contents Organization System)을 설계 및 구현하였다. DCOS는 학습자의 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 효율적으로 재구성하기 위하여, 학습자의 수준 이외에 학습 콘텐츠의 구성단위인 학습객체 간의 관련성 및 학습 목표 달성 정도를 기반으로 콘텐츠를 재구성하도록 하였다. 각 30명의 학생이 기존 시스템과 DCOS에서 학습한 결과, DCOS에서 학습한 학습자들의 평균점수와 시스템 만족도가 전체적으로 높은 것을 알 수 있었다.
본 연구는 이러닝 콘텐츠 개발 유형에 따라 학습자가 느끼는 실재감 및 학업 성취도의 차이를 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 상호작용 중심형 콘텐츠인 HTML5 기반 콘텐츠와 영상 제시형 콘텐츠인 Flash 기반의 콘텐츠로 콘텐츠 개발 유형을 구분했다. B 지역에 소재한 G 고등학교 1개 학급을 두 개 그룹으로 나눠 HTML5 기반 콘텐츠와 Flash 기반 콘텐츠를 각각 학습하게 하고, 실재감에 대한 설문 및 성취도 평가를 실시했다. 실재감은 대응표본 t-검정을 통해 결과를 분석하였고, 성취도의 차이는 공변량분석을 통해 측정하였다. 연구결과 이러닝 콘텐츠 개발 유형에 따른 실재감과 학업 성취도 모두 HTML5 기반의 상호작용 중심형 콘텐츠가 높은 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 향후 개발될 이러닝 콘텐츠의 개발 방향에 대해 논의하였다.
근래 e-러닝이 활성화됨에 사용자 맞춤형 교육에 필요한 효과적인 e-러닝 콘텐츠 검색의 필요성이 대두되었다. 이에 시맨틱 웹 기술을 이용하여 e-러닝 콘텐츠를 검색하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 또한 시맨틱 웹의 핵심 기술인 온톨로지를 e-러닝에 활용하려는 각종 연구가 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 메타테이타 표현 방식이 가지는 문제점을 해결하여 온톨로지를 이용한 효과적인 검색에 메테데이타를 활용하기 위하여 2004년 12월 국내 최초 e-러닝 관련 기술표준규격(KS X 7001)으로 제정된 KEM(Korea Education Metadata)를 owl로 바인딩하였다. 또한 그 과정에서 발생하는 각종 문제와 해결방안에 대하여 자세하게 논하였다.
멀티플랫폼을 지향하는 유비쿼터스 e-Loaming 시스템에서는 보다 다양한 매체를 통한 온라인 학습이 이루어지기 때문에 상호작용 촉진이 매우 중요하다. 본 논문에서는 온라인 학습에서 매우 절실히 요구되는 상호작용 촉진 학습 설계를 사이버강의에 적용하고 피드백을 통해서 고찰하였다. 향후에는 감성공학과 같은 기반기술을 적용한 보다 효율적인 상호작용을 지원하는 학습 설계가 모색되어야 할 것이다.
최근 교육에서 대두 되고 있는 중요한 문제는 학습자 중심의 맞춤형 교육이 이루어져야 한다는 것이다. 이러한 요구를 만족 시킬 수 있는 방법 중 하나는 학습자의 역량을 고려하여 학습을 진행하는 것이다. 역량 기반의 학습을 진행하기 위해서는 학습자의 역량을 분석하는 방법과 부족한 역량을 효율적으로 계발 할 수 있는 콘텐츠를 제시하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 e-learning에서 역량 기반의 학습이 진행됨을 가정하고 많은 SCORM 콘텐츠들이 공유되고 있을 때 학습자의 역량을 고려하여 가장 적합한 콘텐츠를 검색하는 시스템을 온톨로지를 통해 구현하였다. 또한 사용자 만족도를 높이기 위하여 온톨로지 기반 검색 시스템이 선택한 콘텐츠 정보를 마이닝 하였다. 그 결과로 검색되는 콘텐츠에 순위를 부여하여 학습자에게 좀 더 적합한 콘텐츠를 제시 할 수 있도록 하였다.
웹 기반 교수-학습체계를 설계 시에 학습자의 효율적인 상호작용을 통해서 학습효과를 높이기 위해서는 많은 것들이 고려되어야 한다. 무엇보다도 웹 환경에서 학습자에게 효율성과 관심을 유도하기 위해서 웹 기반 시뮬레이션이 권장된다. 이러닝에서 잘 설계된 시뮬레이션 기반 콘텐츠는 학습자에게 지속적인 관심을 제공하기 때문에 효율적인 학습 설계가 필요하다. 현재까지 많은 이러닝 시스템에서는 각기 다른 기법으로 웹 기반 시뮬레이션을 제공하고 있으나 학습자의 학습 스타일과 성취 수준을 고려한 콘텐츠의 재구성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 XML 웹 서비스를 통해서 이러닝 시스템간에 시뮬레이션 객체를 공유하는 시스템을 제안하였다. 실험결과 제안 시스템이 기존 시스템보다 자기주도적 학습 활동과 상호 작용에서 효율적임을 보여준다.
‘디지털 콘텐츠 사이버 전시장 OnExpo’는 국내 디지털콘텐츠 기업 및 제품정보를 온라인으로 상시 제공하는 연중무휴의 사이버 전시장이다. 5월 25일부터 7월 16일까지 온라인상(www.onexpo.or.kr)에서 펼쳐지고 있는 2004 e-Learning OnExpo 현장으로 떠나보기로 하자.
운전면허 시험이 존재하는 동안 운전면허 학과시험은 필수적인 시험제도로 존재 할 것이며 향후 상당기간동안 지속적으로 산업화가 될 것으로 전망 된다. 그러나 기존의 서적을 통한 학습은 이미 출제 되었던 문제로 지정된 상황에 대한 대처 방법을 평가하는 것에 지나지 않는다. 또한 운전면허 학원에서 학과시험을 취득 할 경우 과도한 시간과 경비가 소요할 뿐만 아니라 학습효과 면에서도 비효율적인 것으로 평가되고 있다. 때문에 학습자의 능력, 연령 등을 고려한 맞춤형 운전면허 학과시험 시스템의 시급의 도입이 시급하며 이를 편리하게 학습 할 수 있는 E-Learning 멀티미디어 콘텐츠 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학습자의 상황에 맞는 맞춤형 교육이 이루어 질 수 있는 맞춤형 운전면허 학과시험 학습 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 학습자의 문항반응의 오답분석을 통하여 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 선택하여 학습자에게 제공하는 과정을 반복함으로써 동적 맞춤형 E-Learning 학습방식을 제공하고, 난해한 교통 법규를 쉽고 재미있게 학습할 수 있을 것으로 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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