• 한국과학교육학회지
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• 제35권5호
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• pp.907-917
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• 2015

중재반응 모형을 적용하여 예방차원의 효과적인 중재를 제공하는 것을 목표로 한다. 학습부진 요인을 인지적 요인, 정의적 요인, 환경적 요인으로 나눠 학습부진 유형을 파악하고, 과학 교과의 특성을 고려하여 과학 탐구 능력 및 과학적 태도 검사를 실시하여 학습부진아에 적합한 지도방안을 모색하고 학습부진 유형별 맞춤형 프로그램을 개발 및 적용하였다. 교육과정 중심측정 및 학업 성취도 검사를 실시하여 학습부진아의 수행수준 및 진전도를 파악하고 과학에 대한 태도 및 과학학습동기 검사를 사전-사후 실시하여 과학에 대한 정의적인 측면에서 맞춤형 학습부진아 지도의 효과를 알아보았다. 수집된 자료의 효과를 검증하기 위해 학업 성취도 검사 및 교육과정 중심 측정 검사를 실시하여 단일 회귀분석 중 선형분석을 이용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 1단계 일반 교수를 적용하여 과학학습부진아의 수행수준과 진전도를 보면, 수행수준과 진전도에서 진전을 보였으나 학년수준에 미치지 못하는 아동과 수행수준과 진전도에서 변화를 보이지 않는 아동이 있었다. 둘째, 2단계 맞춤형 학습 부진아 지도를 적용하여 과학학습부진아는 학업능력이 크게 향상되었다. 셋째, 과학 학습 부진유형에 따른 맞춤형 학습 부진아 지도가 과학학습부진아의 과학에 대한 태도 및 과학 학습 동기에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이와 같은 연구결과를 통해 과학 학습 부진 유형에 따른 맞춤형 학습 부진아 지도프로그램을 과학학습부진아에 적용하여 학업 성취도 및 과학에 대한 태도, 과학학습동기에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.85-94
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• 2005

오늘날 웹 기반 학습 관리 정보시스템은 학습자의 개인 특성에 부응하는 많은 맞춤형 학습 정보시스템들이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 일방적인 푸쉬(push)방식이거나 혹은 컨텐츠를 재사용 하고 있어 시스템간 상호 운용성 및 유지 보수가 되지 않으며, 서로 이질적인 학습관리 시스템으로 학습관리 정보 체계가 상이하여 통합 관리가 되지 않았다. 이에 본 논문에서는 기존 시스템들의 단점을 보안하고 국제표준 SCORM 기반 맞춤형 학습 관리 정보 구현하였다. 시퀀싱한 컨텐츠를 적용하여 강의, 문항풀이를 하며 학습자를 평가하는 시스템과 그 결과를 바탕으로 계속적인 맞춤형 학습 기능을 제공한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.155-162
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• 2011

현실에서 경험하거나 당면하고 있는 실제적인 문제를 해결할 때 학습자는 학습의 의미를 느끼며 학습의 효과도 기대할 수 있다. 따라서 초등학교에서 일어날 수 있는 정보통신윤리교육 지도 상황에 따라 교사에게 필요한 자료들을 웹 상에서 제공하는 맞춤형 정보통신윤리교육 지원시스템을 개발하였다. 개발한 시스템에서는 정보통신윤리교육의 방법과 자료 및 그 활용 방법을 제공하고 있다. 시스템은 주제별로 맞춤형 자료를 제공함으로써 실제 상황에 적절한 정보통신윤리교육을 실시하는데 도움이 되었다. 또한 주제와 지원하는 자료의 적합 정도를 알려주어 다음 사용자가 자료를 선택하는데 도움이 되었으며, 교사의 지도 자료검색에 대한 부담을 덜어 주었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-60
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• 2020

4차 산업혁명이라는 지식기반 시대의 도래로 대학교육 전반에 대한 패러다임의 대전환과 함께 대학교육 방식의 전면적 개편이 요구되면서 그에 대한 해결책 중의 하나로 맞춤형 학습을 통한 역량 강화가 대두되고 있다. 개별 학습자의 특성과 상태에 대한 맞는 적정 교육을 제공하기 위해서는 학습자 특성에 대한 이해 및 대학에서의 지원 방안 등 다양한 차원에서의 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 K 대학이 역량기반 맞춤형 학습을 효과적으로 도입할 수 있도록 지원하기 위한 방안을 학습자 대상의 탐색적 연구를 통해 검토하고자 하였다. 연구 수행의 내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, K 대학의 역량기반 맞춤형 학습지원을 위한 시사점을 얻기 위해 역량 및 맞춤형 학습과 관련된 선행연구들을 살펴보았다. 둘째, K 대학의 재학생 6명을 연구대상자로 선정, 표적집단면접법(FGI), 학습스타일 진단, 역량기반 학습성과 분석 및 학습스타일 진단 결과지 제공, 1대1 인터뷰 등을 진행하는 맞춤형 학습 파일럿 테스트(Pilot test)를 진행하고, 연구결과를 통해K 대학의 효과적 맞춤형 학습 지원을 위한 주요 이슈 및 시사점을 도출하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.35-43
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• 2023

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.89-95
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• 2020

이러닝 시장이 확대됨에 따라 인공지능 기반의 학습자 맞춤형 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 학습자 맞춤형 교육은 학습자 분석을 위한 대량의 데이터 및 학습 콘텐츠 등의 필수 구성요소가 필요하며 이러한 데이터 수집을 위한 시간과 비용 측면의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 소규모 학습그룹에서의 효율적으로 학습자 맞춤형 학습이 가능하도록, python 모듈들을 사용하여 비정형 학습자 데이터를 분석하였으며 이를 토대로 제시된 학습알고리즘을 통하여 학습자의 학습연속성을 유지하도록 하였다. 본 논문을 통하여 제시된 비정형 학습데이터분석을 통하여 학습관련 비정형 데이터를 정량화 하여 측정 가능하도록 하였으며 학습자 맞춤교육 제공을 위한 키워드 분석 시 90% 이상 데이터가 유의미함을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.67-75
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• 2020

난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.165-172
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• 2010

웹 기반 학습시스템에서 학습자의 학습효율을 높이기 위하여 자기조절학습, 자기주도학습 등의 방법이 사용되고 있다. 이러한 방법들은 학습자의 학습수준을 고려한 방법이지만 학습자의 정확한 학습능력을 고려하기 위해서는 수준별 학습의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 학습자의 학습능력을 고려한 학습 시스템을 제시하였다. 학습자의 학습능력을 설정하기 위하여 문항반응이론을 사용하였으며, 학습 콘텐츠와 학습문항은 각 난이도에 따라 개발 및 적용되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.561-569
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• 2010

본 논문은 학습자의 학습목적과 학습상황에 대한 정보를 제공하거나 사례를 검색하여 학습자에게 가장 적합한 학습정보를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 현재 다양한 웹을 통한 학습시스템이 제공되어 지고 있으나 학습을 위한 이전 단계, 학습자에게 적합한 학습이 무엇인지에 대한 추론과정이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 일괄적인 학습 콘텐츠의 제공보다는 학습 콘텐츠, 학습 템플릿, 풍부한 학습콘텐츠의 재사용 및 학습자의 학습 능력에 따른 개별 학습을 위해 효과적인 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하기 위한 시스템을 설계하고자 한다.