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 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.
국내에서 디지털 방송 상용화에 성공하고 전송 모델 또한 다양화됨에 따라 사용자는 다양한 형식으로 다수의 방송 프로그램을 접할 수 있게 되었다. 이에 대한 효율적인 프로그램 관리를 위한 EPG(Electronic Program Guide) 서비스가 현재 제공되거나 개발 중이다. 지능형 개인화 EPG는 디지털 방송 스트림이 수신되는 환경에서 사용자와 방송 수신기의 지능적인 매개체로서 운영되며 본 연구는 기존 프로그램 정보에 대한 장르를 학습하고 새로운 프로그램 정보가 입력될 경우 올바르게 장르를 분류할 수 있도록 기계학습 기법이 사용되었다.
진단 처방학습관리시스템은 차세대 개인화 교육 서비스 모델 중 하나로써, 단순한 이러닝 활용학습에서 벗어나 학생의 학력 및 학습 습관을 진단하고 처방하는 차세대 학습관리 시스템이다. 학생의 학업성취 진단결과에 따라 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하고, 개별화된 조언과 학습전략을 제시하여 학습습관을 관리하는 등의 개인화 서비스가 가능한 시스템이다. 최근 기술적으로 구현 가능한 차세대 교육 서비스 모델개발을 위한 가시적인 노력은 있지만 아직까지 효율적이고 효과적이면서도 사용경험의 극대화를 고려한 시스템의 사용성에 대한 연구는 미비하다. 사용성 평가는 Silius와 Tervakari(2002)의 웹사이트의 사용성에 대한 평가와 교육 시스템의 교육적 사용성 평가 도구가 있으며, 서영석(2007)의 교육적 사용성 고려한 웹기반 학습 사이트에 특화된 사용성 평가를 위한 전문가용 도구가 있다. 본 연구는 향후 전국적으로 도입될 가능성 있는 진단처방학습관리시스템의 교육적 사용성 평가를 위해 교육적 사용성 영역에 따라 개발된 전문가용 도구를 활용한 전문가 평가, 사용자를 통한 사용성 평가, 교사 및 담당 교육 연구사 인터뷰를 통한 문제점을 진단을 바탕으로 개선 방안을 연구하였다. 지금까지 대부분의 교육용 시스템은 효과성만을 강조하여 평가해 왔다. 그러나 본 연구는 학생이 시스템을 사용하는 과정에서의 사용 경험과 개인적 가치에 대해 조사하여 학생들의 교육적 효과성 뿐 아니라 사용자 중심의 사용 경험 극대화를 추구하는 관점에서 평가하고 그 개선점을 모색하는데 의의가 있다.
본 연구에서는 사이버교육 시스템에서 학습자의 개인적인 특성에 맞추어 학습할 수 있는 코스웨어를 개발하기 위해 먼저 학습자 특성 분석 및 프로파일 관리 소프트웨어 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 분석한 학습자의 특성요인으로서는 개인신상정보, 학습성취도 정보, 학습 특성 및 수행성과 포트폴리오 정보 등이며 이를 학습자 프로파일 관리 DB에서 학습자 특성에 대한 정교한 분석을 기반으로 관리하였다. 또한 교육과정 구조화 소프트웨어 모듈을 구성하였으며 이는 High level & Low level 구조화 기법을 활용하고, 학습 주제와 세부 학습과제로 계열화하여 학습내용을 정교하게 구성할수 있도록 하였다. 이를 기반으로 적응적 탐색지원과 규칙기반 기법을 활용한 조언 알고리듬 모듈을 구현하였다. 이 연구는 앞으로 인터넷 환경에서 교육용컨텐츠를 다양한 매체로 학습할 때 학습자 개개인의 개별학습을 위주로 한 자기주도학습을 구현하는 기반으로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
네트워크의 발달과 고성능 PC의 보급이 증가함에 따라 웹을 통한 이메일 사용량도 기하급수적으로 많아지고 있다. 또한 일반 사용자나 e-Commerce상에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일도 매일 같이 쏟아져 나와 사회적 문제점으로 부각되고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이메일 사용자 개개인에 맞게 메일을 자동 관리해주는 웹 메일 개인화를 위한 에이전트(An Agent for Web Mail Personalization)를 제안하고자 한다. 사용자가 새로운 메일을 받게 되면 먼저 사용자의 메일 처리과정을 학습하고, 각각 개인에 맞는 룰을 형성하고, 만들어진 개인적 룰(Personal Rule)를 바탕으로 메일을 자동 관리한다. 제안된 에이전트는 카테고리 설정, 카테고리별 분류 및 저장, 불필요한 메일이나 스팸메일을 자동 삭제 해 주는 것이다. 또한 자동분류 외에 수신된 메일에 대한 추천 카테고리(Recommendation Category)를 사용자에게 고려하게 하는 기능도 추가하였다.
본 연구는 대표 눈높이 러닝센터의 사업화 사례 분석을 통해 교육 서비스 프랜차이즈 기업의 자기주도 학습관 사업화에 대한 개념을 정립하는데 목적이 있다. 대교 눈높이 러닝센터는 자기주도 학습관과 관련된 프랜차이즈 사업화의 선두주자로 해당 산업 내에서 이러한 성공을 이끈 경영방식을 유지하고 있다.대교가 성공적으로 러닝센터 사업화를 이룰 수 있던 것은 목표관리, 학습관리, 그리고 환경관리 등의 3가지 요인을 기반으로 한 교육서비스를 제공하고 있기 때문이다. 첫째, 대교는 목표관리로 꿈과 학습목표 및 학습실천 계획을 세우고 실천할 수 있는 분위기를 조성함으로써 자기주도적 태도를 형성하는데 도움을 준다. 또한, 대교는 학습 성향검사를 통한 효율적인 학습방법을 탐색하고 도모하게 할 수 있는 정보를 제공한다. 그리고 대교는 지속적인 학습 동기부여를 위한 다양한 행사를 실시하고 있다. 둘째는 학습관리로서, 대교는 30여 년 노하우의 눈높이 교재를 통한 체계적인 기초학력을 정착하는데 도움을 주고, 학습자 중심의 개인별 맞춤 솔루션 제공 및 정확한 진도를 관리하며, 출결시스템을 통한 학습시간 관리 및 1:1 학습지도를 통한 학습실천 관리를 제공한다. 셋째는 환경관리로서, 대교는 이를 위해 과목별 담당교사 및 집중력 있는 시설을 통해 자기주도 학습을 위한 공부환경을 조성해주고, 멀티미디어 시스템을 통한 LAB학습, 동영상 학습을 통한 다양하고 재미있는 공부공간을 제공해준다.
학교의 학습 과정에 있어서 학습자 간의 학습 능력의 차이는 존재하며 이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 유무선 인터넷을 통한 수준별 학습은 최근에 많은 연구가 되고 있는 u-러닝(Ubiquitous Learning) 환경에도 부합하며 학습자 개개인이 자신의 속도와 수준에 맞게 자기주도적으로 학습을 하기에 알맞은 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 시간과 공간에 구애받지 않고 자율적으로 수준에 맞게 학습할 수 있는 수준별 학습 시스템을 설계하였다. 특히 시스템에 체계성을 더하기 위해 개별화 학습 체제 중에서 과거 많은 연구를 통해 그 효과성이 입증된 Keller의 PSI(Personal System of Instruction) 이론을 활용하여 시스템의 각 과정을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 원하는 시간과 공간에서 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으므로 자기주도적인 학습 능력을 기를 수 있다. 둘째, 시스템 구성상 평가를 통해 일정한 기준에 미달하면 목표에 도달할 때까지 계속 학습하고 도전해야 하므로 궁극적으로 완전학습에 도달할 수 있다. 셋째, 제한된 교실 상황에서 벗어나 온라인에서의 학습 지원이 가능하므로 학습자의 개인차에 따른 수준별 학습을 관리하고 책임져야 하는 교사의 부담을 덜어준다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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