비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
동영상 강의 중심의 온라인 학습 형태가 보편화 되고 지속적으로 증가됨에 따라 다양한 교육방법을 적용한 동영상 기반 학습 환경도 학습 효과성을 높이기 위해 변화, 발전하고 있다. 온라인 학습 환경에서의 교육 효과성 측정을 위해 학습자 로그 데이터가 대두되었으며, 학습자 맞춤형 학습 처방을 위해 로그 데이터의 다양한 분석 방법이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상 기반 학습 환경에서의 학습자 행동 데이터 분석, 머신러닝 기법에 따른 학업성취 예측을 실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 각 모델에서 공통적으로 동영상 탐색과 코멘트 작성과 같은 상호작용 행동, 학습자 주도적 학습 행동이 학업성취를 예측하였다. 연구 결과를 토대로 동영상 학습 환경 설계에 있어 시사점을 제공하였다.
본 논문은 실버세대 영어학습자를 위한 모바일 학습 콘텐츠를 구현하고 이를 평가하여 이들을 위한 콘텐츠 설계시 고려해야 할 사항에 대해 분석하고자 하였다. 실버세대의 신체적, 학습적 특징과 요구사항 분석을 근거로 하여 영어학습 콘텐츠로 동영상 영어사전을 개발하였고 이를 평가하였다. 동영상 영어사전은 입력방식으로 OCR을, 출력방식으로 동영상을 활용하여 개발하였고 17명의 실버세대들을 대상으로 학업성취도, 학습만족도, 사용의 용이성을 평가하였다. 분석결과 문자 영어사전과 동영상 영어사전 모두 학습만족도가 높은 것으로 나타났으나 학업성취도와 사용의 용이성에서는 문자로 된 영어사전보다 동영상 영어사전이 더 높은 결과를 나타냈다.
초등 e-러닝 동영상 수업에서 교육적 효과성을 비교 분석 하고자 한다. 교육용 동영상의 활용빈도가 높은 초등학교 현장에서 동영상 자료에 대한 학습판단은 중요하지만 판단을 하기에는 어려운 실정이다. 이러한 현장의 문제점을 해결해 보고자, 초등학교 5학년 사회과 수업을 대상으로, 실험집단에는 온라인 학습판단 시스템을 이용하여 동영상 학습을 하였고 비교 집단에는 전통적인 방법으로 동영상 학습을 진행 하였다. 실험 결과, 온라인 학습판단시스템을 활용한 수업은 학습자의 학업 성취도를 신장시키는데 효과적이었다. 또한 학습자의 학습 만족도에도 긍정적 영향을 주었다. 교수자의 수업 만족도는 교수자들의 수가 적어 유의미한 통계 분석 결과가 도출되지 않았으나 평균값은 실험집단의 교수자의 수업 만족도가 높으며, 편차는 실험집단의 교수자 결과가 작은 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 심폐소생술 교육 경험이 없는 중학생의 심폐소생술에 관한 노래 동영상 자가 학습과 심폐소생술 동영상 자가 학습(VSI)과의 교육 효과를 파악함으로써, 중학생을 대상으로 효과적인 심폐소생술 교육방법을 위한 기초자료를 제공하고자 시도하였다. 연구의 대상자는 G광역시에 소재한 S중학교 3학년 학생을 대상으로 편의표집하여 총 68명으로 실험군 33명, 대조군 35명이 최종 실험처치까지 참여하였다. 조사기간은 2009년 4월 22일부터 23일까지 2일에 걸쳐서 자료를 수집하였다. 연구 결과는 중학생을 대상으로 한 심폐소생술에 관한 노래 동영상 자가 학습이 심폐소생술 동영상 자가 학습(VSI)보다 좋은 결과가 나왔다고는 볼 수는 없다. 하지만 교육 효과가 확인되었으므로 중학생을 대상으로 한 심폐소생술 교육에 있어 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 정보의 형태는 텍스트나 이미지 기반에서 벗어나 복합 멀티미디어, 즉 동영상 위주로 빠르게 이동하고 있다. 특히 사용자에 의해 제작되고 유통되는 동영상 UCC의 급격한 부상은 사용자의 정보 생산력과 정보 공유, 소비 형태를 능동적으로 변화시키고 있다. PC 뿐 아니라 IPTV에서도 주요 서비스 모델로 관심을 받는 동영상 UCC는 향후 지식 결부형 학습 콘텐츠로 옮아갈 것이라 예상되고 있으며 여기에는 수익 모델의 개발과 저작권 보호 이슈가 해결해야 할 선결 과제로 인식된다. 이에 본 논문은 방송 콘텐츠 제공 표준 기술인 TV-Anytime, 학습객체메타데이터인 LOM(Learning Object Metadata)을 기반으로 OSMU 동영상 UCC 학습 콘텐츠 서비스 모델을 위한 에디터를 설계하고 외부 콘텐츠 소스를 활용할 수 있는 콘텐츠 저작 시나리오에 기반한 메타데이터를 설계하였다. 이를 통해 사용자의 다양한 지식을 활용할 수 있는 UCC 학습 콘텐츠 서비스 모델 발굴과 콘텐츠의 확대 재생산에 있어서 적극적인 저작권 보호가 이루어질 것을 기대한다.
본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.
최근에 중등학교 학내 전산망에서 동영상 위주의 멀티미디어 학습 자료를 이용한 학습이 많아짐에 따라, 실제 수업 시간이나 자율 학습 시간에 동영상 학습 자료를 활용했을 때 트래픽 특성이 구체적으로 어떻게 나타나는 지를 정량적으로 규명하는 것이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고등학교 1개교와 중학교 1개교에 대해 동영상 학습 자료를 이용한 학습 시 학내 전산망에서 나타나는 트래픽 특성을 트래픽 분석 도구를 이용하여 분석하였다. 특히, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무, 컴퓨터 접속 대수 등을 주요 변인으로 하여 동영상 실행 시 나타나는 현상들에 대한 측정 결과들을 제시하였다. 측정 결과로부터 다음과 같은 특성들을 얻어낼 수 있었다. 첫째, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무가 전송 트래픽 량에 상당한 영향을 주었다. 둘째, 동시 컴퓨터 접속 대수의 증가가 끊김 현상과 같은 트래픽 특성에 영향을 주었다. 이러한 측정 및 분석 결과를 볼 때, 적게는 수십 명 많게는 수백 명의 학생이 동시에 인터넷을 통해 학습을 한다면 학내 전산망의 구성 형태나 동시 접속자 수에 따라 원활한 학습을 가져오지 못하고 많은 문제를 가져 올 것으로 예상되었다.
본 연구는 동영상 학습에서 교수자 출연 여부와 교수자 발화속도가 학습몰입과 교수실재감의 효과에 차이를 나타내는지를 실험을 통해 밝히는 것이다. 실험 대상자는 중국 형태대학교 1학년 183명이며, 이들에게 교수자가 출연여부와 발화속도 고저의 4가지 동영상을 학습하도록 한 후, 학습몰입과 교수실재감을 측정하였다. 수집된 자료는 다변량분산분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 교수자가 출연한 동영상을 학습한 집단이 그렇지 않은 집단보다 학습몰입과 교수실재감이 모두 높게 나타났다. 둘째, 교수자의 발화속도가 높은 동영상으로 학습한 집단이 낮은 동영상으로 학습한 집단보다 학습몰입과 교수실재감이 모두 높게 나타났다. 셋째, 교수자 출연여부와 발화속도의 학습몰입과 교수실재감에 대한 상호작용 효과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 대학 수업에서 효과적인 학습을 위한 강의 동영상을 개발할 때 교수자의 출연여부와 발화속도를 어떻게 설계할 것인지에 대한 이론적·실천적 근거를 제공한다. 즉 가급적 동영상에 교수자가 출연하여 표정, 몸짓과 같은 비언어적 방식으로 사회적 단서를 제시하는 것이 중요하다. 또한 교수자는 동영상에서 약간 빠른 속도로 설명함으로써 학생이 학습에 더 집중하여 몰입하게 할 수 있다. 교수자 출연과 빠른 발화속도는 학습에 몰입하게 하고, 동영상에서 교수행위가 실재로 이루어지고 있다는 느낌을 주게 한다는 것을 시사한다.
다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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