맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
인공지능을 활용한 적응형 학습은 최근 국내 대학들이 직면하고 있는 학생들의 기초학력 저하와 학습격차 증가 등의 문제해결을 위한 방편이 될 수 있다. 인공지능 기반 적응형 학습이 성공적으로 대학 수업에 도입되고 실천되기 위해서는 교수자의 적극적인 관심과 참여가 요구된다. 이에 본 연구에서는 대학 교수들을 대상으로 적응형 학습에 대한 인식을 분석하여 대학 수업에서의 적응형 학습 구현을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 수도권 소재 A대학 교수들을 대상으로 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 162명의 교수들이 응답에 참여하였다. 설문 분석 결과 교수들은 학생 맞춤형 피드백 제공의 어려움, 학생들의 사전학습 부족 및 기초학력 저하를 수업 운영에서의 문제로 높게 인식하고 있었다. 또 적응형 학습에 대한 교수들의 지식 수준은 낮았지만, 적응형 학습 적용 의향은 높은 것으로 나타났다. 적응형 학습 적용을 위한 지원방안으로는 활용이 쉽고 유용한 적응형 학습 시스템 제공에 대한 요구가 가장 높았다. 이러한 결과를 바탕으로 대학에서의 적응형 학습 적용의 가능성을 논의하고, 적응형 학습의 성공적 도입과 적용을 위한 구체적인 방안을 제언하였다.
디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 학습을 지원하기 위한 사용자 모델 확장의 프레임워크를 설계 및 제시하였다. 이를 위해 기존의 모델인 도메인 모델, 사용자 모델, 적용 모델, 인터액션 모델을 LMS(Learning Management System)와 LCMS(Learning Contents Management System)에 연동하였다. 사용자 모델의 확장인 학습자 정보 관리 프로세스를 LMS와 적응적 시스템 사이에 두었으며, 이를 u-러닝에서 사용할 수 있도록 u-LMS와 연결하였다. u-LMS와 u-LCMS는 학습자의 접속 및 요구에 따라 적절한 변환을 통해 이동형 기기에 제공할 수 있도록 하였다.
가상교육은 인터넷이 발전함에 따라 확장되고 있는 추세이다. 따라서 인터넷에서의 교육이 하나의 교육의 형태로 자리 잡게 되었다. 인터넷을 통한 가상교육은 방대한 학습 자료를 학습자의 학습정도나 일정에 맞는 맞춤형태의 서비스가 중요하다. 이러한 학습 컨텐츠 기반의 인터넷 가상 학습은 기존의 오프라인에서 사용한 컨텐츠를 유기적으로 통합하여 온라인에서 제공하는 것이 큰 관건이 되어지고 있다. 이를 위해 본 논문은 XML 을 이용하여 기존의 인터넷 학습을 XML 을 기반으로 하여 오프라인에서의 컨텐츠를 온라인에 적응하여 학생들에게 학습 환경을 보다 폭 넓게 제공하였다. 또한 학생 개인의 학습 정도를 유지 할 수 있게 각 학생의 학습 현황정보를 관리해 주는 맞춤형 가상교육 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 대학생의 대학생활적응이 셀프리더십과 학습몰입을 매개로 진로적응성에 미치는 영향을 살펴보고, 인구학적 특성(성별, 학년, 학점수준, 취업의향)의 조절효과를 확인하였다. 이를 위해 대학생 289명을 대상으로 자료를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생활적응은 학습몰입과 셀프리더십에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 대학생활적응은 진로적응성에 직접적인 영향을 미친다기보다 학습몰입과 셀프리더십을 매개하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생활적응이 셀프리더십과 학습몰입을 매개로 진로적응성에 영향을 미치는 경로에서 인구통계학적 특성이 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 조절요인으로는 연령, 학년, 취업의향으로 나타났다. 따라서 대학생들의 대학생활적응과 진로적응을 위해서는 셀프리더십 및 학습몰입을 향상하기 위한 프로그램을 개발하고, 대학생활 및 진로 상담 시 성별이나 학력 등 개인적인 특성에 따라 차이가 있음을 고려하여 맞춤형 지도가 필요함을 제언하였다.
본 연구의 목적은 신입생의 성공적인 대학생활 적응을 돕기 위하여 진로 학습 프로그램 콘텐츠를 설계하고 개발 방안을 제시하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 첫째, 신입생이 처한 상황과 문제 그리고 신입생 대상 교육 프로그램에 대한 선행연구 검토 및 H대학 신입생을 대상으로 프로그램 요구도 분석을 실시하였다. 둘째, 프로그램 관련 선행연구와 요구도 분석 결과에 기초하여 진로 학습 프로그램 개념모형을 개발하였다. 셋째, 맞춤형 콘텐츠, 정서적 지원, 온오프라인 융합 프로그램 등을 중심축으로 하여 진로 학습 역량강화 프로그램 콘텐츠를 설계하고 개발방안을 제시하였다. 전공별 진로 학습 트랙, 빅 데이터 분석, 액션 플랜 등을 주요 콘텐츠로 제안하였다. 이 연구의 결과는 신입생을 위한 역량기반 맞춤형 진로 학습 프로그램의 개발과 실행의 기초자료로써 활용되어 프로그램의 질적 내실화와 신입생들의 대학적응력 향상에 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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