초록
인터넷은 무궁무진한 최선정보를 빠르게 교류할 수 있게 함으로, 학습자에게 풍부한 정보를 제공한다. 그러나 이러한 무한한 양의 정보제공은 모두 학습할 수 없기 때문에 학습자는 원하는 정보를 찾고 선택해야 한다. 이에 본 연구는 필터링을 통해 필요한 정보만 학습자에게 제공하여 정보의 양을 줄이고, 학습자가 요구하는 자료를 수집하여 개별적으로 제공하는 커스터마이징 학습 시스템 구현의 효과를 알아보는데 초점이 있다. 커스터마이징 학습 시스템은 학습자를 개별적으로 인식하고, 학습평가를 기반으로 학습자에게 적당한 자료를 수집 및 분석하여 제공하도록 설계되었다. 이를 통해 학습자는 해당 정보만 제공받음으로 시간대비 학습효율을 높이고 동시에 학습목표에 효과적으로 도달할 수 있다.
Through the use of Internet, we can now exchange large amount of information in quick seconds, and provide learners abundant amount of information at the same time. However, the amount of information is so large and limitless that learners cannot learn and process everyone of them. This study focuses on the Customizing learning system for personalized needs, which aims to reduce the amount of "unnecessary" information, to collect educational information of learners' needs, and also to provide useful information individually to each learners. Customizing system is designed to recognize learners' needs individually, and to analyze and collect any information based on the learning assessment. Through this system, being given only the necessary information, learners can increase their efficiency in studying and reach their study goal at the same time.