효과적인 교수활동을 위해서는 교수자가 학습자의 현 수준을 정확히 파악해야 한다. 학습자의 수준 파악을 위해서는 일반적으로 진단평가를 활용한다. 그러나 시간상의 제약으로 인해 교수자가 필요로 하는 모든 경우에 학습자의 수준 파악을 위한 진단평가를 실시하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 교수자 교수방법의 효율화를 위한 웹 기반 진단평가시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 교수자가 웹을 통해 원하는 평가문제를 수시로 입력하는 것이 가능하며 학습자는 자신의 수강과목의 일정에 따라 시공간 제약 없이 개별적으로 온라인 진단평가를 수행할 수 있다. 또한 제안하는 시스템에서는 각 학습자의 평가결과를 자동으로 처리하여 교수자가 학습자의 현재 수준을 분석하고 교육 수준을 결정할 수 있는 다양한 통계 자료를 제시해준다.
수업은 교수자와 학습자의 상호작용으로 정의될 수 있으며 학습자의 능동적 활동에 의해 학습 성과가 향상될 수 있다. 그러나 교수자에 의해 작성되고 배포되는 강의자료, 교수자의 일방적인 강의, 페이퍼위주의 과제 제출 등으로 학습자의 적극적인 학습참여가 제한되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 스스로 발견한 지식을 개념화하고 지식 구조를 정의함으로써 학습자 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 교수자 온톨로지와의 연계를 위해 온톨로지 매칭 및 연계 기법을 제안한다. 교수자 온톨로지와 학습자 온톨로지는 통합되어 학습 온톨로지를 구성하며 이 온톨로지를 토대로 교수자와 학습자들 사이에 토론, 발표, 지식 공유 등이 이루어진다. 제안하는 온톨로지 기반 학습은 실제 수업에 적용되었으며 학습자들의 피드백 분석을 통해 그 효과를 보였다.
외국어를 학습하는 데 있어서 해당 외국어의 의사소통 능력을 향상시키고 평가한다는 것은 상당히 큰 중요성을 가진다. 교실에서 학습자의 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기 능력을 통해 학습자의 언어 능력을 함양하고 평가하기 위해 어떠한 연습문제나 시험 혹은 평가방법을 사용하느냐 하는 것은 학습자의 학습동기에 지대한 영향을 미친다. 왜냐하면, 보통 학습자들은 교수자가 무엇을 가르치고 기대하며 평가하느냐에 따라 자신들의 학습방법을 맞춰 나가기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 보다 적극적인 학습자들의 참여를 유도하고 유연성 있는 학습자 중심의 학습법을 고양시키며 다양한 언어능력을 고취시키기 위하여, 효과적인 외국어 학습법의 하나로 알려진 paraphrasing을 학습에 활용하고자 한다. 특히 paraphrasing은 일상생활 속에서도 의사소통을 원활히 하기 위한 수단으로서 글 바꿔 쓰기 혹은 말 바꿔 말하기로 활용되기도 하나, 본 소논문에서는 paraphrasing이 학습을 목적으로 하는 학습현장에서 활용되었다는 것을 감안하여 의역을 통한 학습 혹은 의역학습법을 소개하고자 한다. 실제로 paraphrasing은 언어 및 외국어 학습자들에게 상당히 효과가 있는 것으로 알려진 것에 비해 실제로 한국어 교육현장에서 사용한 연구들은 거의 찾아 볼 수가 없다고 해도 과언이 아니다. 따라서, 의역학습법을 학습현장에서 도입했을 때 경험한 여러 시행착오를 바탕으로 실질적으로 교실에서 사용된 예시들을 소개하고, 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우는 외국인 학습자들에게 paraphrasing을 사용한 새로운 한국어 교수방법과 평가 도구를 제안하고자 한다. 이를 통해, paraphrasing이 한국어를 가르치는 교수자들과 한국어를 배우고자 하는 외국 학습자들에게 효과적인 언어학습 도구로서 실질적으로 교육현장에서 널리 사용될 수 있는 계기가 되었으면 한다.
비실시간 온라인 수업은 학습자가 원하는 시간에 학습을 할 수 있고, 공간의 제약이 없다는 장점이 있다. 그러나 실시간으로 이루어지는 수업이 아니다 보니 수업 콘텐츠에 문제가 있거나, 설명이 부족한 부분에 대한 학습자들의 의견이 교수자에게 전달하는 것에 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 수업 콘텐츠를 듣는 학습자들의 피드백 정보를 교수자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 학습자에게는 온라인 녹화 수업 콘텐츠를 정지했을 시 정지 사유를 조사하고, 정지 사유와 정지한 콘텐츠의 시간 정보를 교수자에게 전달할 수 있고, 교수자에게는 학습자들의 온라인 녹화 수업 영상의 피드백 정보와 정지시간을 교수자에게 그래프로 나타내어 한눈에 수업 콘텐츠의 문제점이 많은 부분을 파악할 수 있게 해서 전달한다. 교수자는 피드백을 반영해 콘텐츠를 재업로드하여 질 높은 수업 콘텐츠로 인해 학습자들은 학업 성취도를 높일 수 있을 것이다.
본 논문은 고등학교 교육과정상에서 학습자들이 오류를 범하기 쉽고, 어려워 하는 극한에 대해 보다 효과적인 지도방법을 제시한다. 현실적으로 교수활동은 교실이라는 공간에서 일정한 수업시간동안에 교사와 학습자와의 관계속에서 이루어진다. 그 속에서 학습자들은 주변의 세계를 관찰함으로써, 혹은 추측과 반박을 통해 시행착오적으로 사고함으로써 혹은 모순, 어려움, 불균형을 일으키는 주위환경에 동화 ${\cdot}$ 조절을 함으로써 자신을 적응시켜 가면서 학습하게 된다. 따라서 교수학적 의도가 미비한 환경은 학습자에게 획득하기를 기대하는 학습을 할 수 없게 한다. Brousseas의 교수학적 상황론에 근거하여 교육의 현장인 교실에서의 교사와 학생간의 상호작용에 따른 교수-학습의 중요성에 초점을 둔 본 논문은 Freudenthal의 역사발생적 원리에 의한 극한의 정의와 학습자의 오류수정을 위한 교수학습 전략으로 Lakatos의 발견술을 제안하였다. 또한 극한 개념에 대해 실생활에서 학습자에게 쉽게 동화 ${\cdot}$ 조절이 일어날 수 있는 학습 방법을 제안하였다.
본 연구는 기존의 대면학습체계에서 가상교육체제로 변화되고 있는 새로운 교육 패러다임에 대해 교수자와 학습자가 점진적으로 교육환경 변화에 적응할 수 있도록 유도하기 위한 대안적인 방안으로써 인터넷을 기반 대면학습 지원 시스템 제안 한다. 가상교육체제는 고도의 정보 인프라와 학습자 및 교수자 모두에게 일정수준 이상의 정보기술이 요구되고, 실험실습, 실기교육 등과 같은 참여교육에 제한이 따르며, 교육체제에서 기본적으로 수반되는 비정형적 교수-학습 활동들을 수용하는데 교육컨텐츠 및 운영 시스템에 대한 정교한 설계 및 준비가 요구된다. 따라서 본 연구는 가상교육체제의 문제점과 기존 면대면 학습체제의 보완을 위한 방안으로써 교육체제에서 수반되는 비정형적 교수-학습 활동 요소들을 정보시스템에서 운영이 가능한 정형화 프로그린 및 프로세스로 전환하여 대처할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서 제안한 대면학습 지원시스템은 교수 및 학습 활동에 요구되는 전반적인 자료들을 교수-학습 지원 프로그램 및 프로세스에서 체계적으로 관리 및 운영할 수 있도록 모듈화 하는 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 실질적 학습자가 교수자로 착각을 한 상태에서 아바타를 학습시키는 과정을 통해 학습이 되게 하는 구조를 설계하고 제안하였다. 시스템 관리자와 교육자료 형성자를 제외하면, 교수자로 착각하고 있는 '학습자'와 학습자의 공부를 위해 노력하는 학습 가이드 역할을 '학습 관찰자', 학습이 되는 아바타로 구성된다. '학습 관찰자'는 학습 방향을 제시하여 아바타가 활동하는 방향을 지시하게 되며, 아바타는 지시된 방향에서 1:1 학습과 같은 형태로 교수자 입장 학습자에게 공부도움을 요청하게 된다. 아바타의 학습은 인공지능 지도 학습 방법을 이용하여 학습되도록 하며, 교수자로 착각하는 학습자는 아바타 학습 시 아바타에 의해 슬며시 제공되는 학습 자료를 참고하며 아바타를 공부시키게 되는 데 아바타를 공부시킨다고 노력하는 과정이 교수자로 착각된 학습자가 공부가 되는 것이다. 또한 이렇게 학습하는 과정을 거쳐 지식이 성장한 아바타는 아바타들이 경쟁하는 경진 대회에 참가하게 되며 교육자로 착각하는 학습자는 관전 또는 코치를 하며 학습을 하게 된다. 이러한 방법을 통해 교육자로 착각하는 학습자는 부모의 마음으로 적극적으로 공부를 하게 유도하며, 흥미를 갖고 공부를 하게 할 뿐 아니라, 가르치는 사람에 준하는 깊이 있는 지식을 갖도록 유도하며, 본 시스템과 온라인 오프라인을 통해 연결 되게 한 운동 기구 및 운동 환경을 이용하여 운동 하도록 유도하고 파워가 되도록 하여 운동 활동을 유도하며, 단계 마다 적당한 보상 점수들이 제공되도록 하여 지덕체가 성장되도록 하는 설계이다.
교수자와 학습자 활동에 대한 정보를 피드백하여 사용자 스스로 동기부여와 참여를 증대시키기 위해 학습분석이 활용되고 있다. 이는 교수-학습 지원 시스템(LMS, LCSM 등)에서 교수자와 학습자 상호작용에서 발생한 데이터를 기반으로 한다. 이러한 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 교수-학습 활동 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안한다. 이는 사용자와 교수-학습 활동을 결합하여 표현한 것이다.
본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.
본 논문에서는 학습에 임하는 학생과 교수자의 성향을 좀더 객관성 있게 검출, 면학 효과를 증진시키고자, 학습자와 교수자 상호 소통에 필요한 PCSI(Personal Coaching Styles Inventory)검사 모델을, 러프-퍼지 추론 기반에 의하여 평가하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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