• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1277-1283
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• 2010

많은 이러닝 시스템들은 맞춤형 서비스를 위해 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 표준으로 채택하고 있다. 이러닝 시스템들은 학습자의 학습 효율을 높이기 위해서 학습 난이도를 평가하여 적용하고 있다. 그러나 SCORM은 런-타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다는 단점 때문에 학습도중에 난이도를 변경하면서 학습 콘텐츠를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 학습 도중 학습자의 수준 변화에 따른 학습자의 수준을 재평가하여, 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공하는 수준별 콘텐트 구성 시스템(SCOS)을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템 단원 학습 도중 퀴즈가 제시되는 시점을 불규칙적으로 지정함으로써 학습자의 학습 몰입도를 높이고자 하였으며. 향후에는 보다 정밀한 수준 평가를 기반으로 학습자에게 최적화된 피드백을 제공할 수 있도록 보완할 계획이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.269-278
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• 2021

본 연구는 A대학 교수학습센터(Center for Teaching & Learning)에서 수행하고 있는 학습지원프로그램 맞춤형 학습역량 진단도구를 개발하고자 수행되었다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 선행연구 검토를 통해 3개 역량군(기초역량, 심화역량, 활용역량)과 13개 학습역량 요인으로 구성된 잠정적 학습역량 진단도구를 설정하였다. 잠정적 학습역량 진단도구의 신뢰도 및 타당도 검증을 위해 2020년 9월에 A대학교 재학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 수집된 설문자료를 정리하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 기본역량, 심화 역량, 활용역량 3개 역량군은 유지되면서 13개 학습역량이 10개로 축소되었다. 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나 CTL 맞춤형 학습역량 진단도구 10개 영역, 44개 문항을 최종 확정하였다. 또한 확정된 학습역량 요인의 신뢰도(Cronbach' α)를 분석한 결과, 10개 요인 모두 .7이상으로 양호한 수준을 보였다. 본 연구를 통해 개발된 학습역량 진단도구는 CTL 학습지원프로그램의 성과평가와 신규 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.13-20
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• 2019

맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제23권2호
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• pp.117-133
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• 2013

수학적 오개념은 학습 부진 학생들이 올바른 수학 학습을 하는 데 큰 방해 요소 중 하나이다. 오개념의 발생을 줄이고 올바른 개념 형성을 돕고자 중학교 수학 학습에서 흔히 발생하는 수학적 오개념을 정리하여 '중학교 수학과 학습 부진 학생 지도를 위한 맞춤형 교수 학습 방법 자료'를 개발하였다. 이는 수학과 학습 부진 학생 지도를 담당한 교사들에게 교수 학습에 필요한 주요 교육 내용과 창의적이고 흥미 있는 수업 아이디어를 제공하기 위한 자료이다. 뿐만 아니라 오개념을 가진 학생들이나 학습부진아 학생들의 수업자료로 사용하거나, 교사들의 연수 자료로도 사용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.269-271
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• 2011

이러닝은 기능적인 요소기술의 구현에 초점을 두었던 단계를 지나 학습자의 학습 능력과 취향, 선호도 및 학습습관을 고려하며 사용자의 편의와 학습의 품질을 근본적이고 획기적으로 개선하기 위한 유러닝으로 발전하고 있다. 이와 함께 IMS 학습설계는 병렬세션관리, 협동학습과 혼합학습 지원 측면에서 그 동안 국내외에서 개별학습을 지원하는 표준안으로 활용되어온 ADL의 SCORM 국제표준이 갖는 한계 문제점을 해결할 수 있는 대안으로서 등장하였다. 하지만 제정된 이후로 개정이 되지 않아 유러닝을 지원하기 위해서는 개선이 요구되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 맞춤형 학습을 지원하고 사용자 편의를 제공할 수 있도록 확장된 학습설계 표준에 대하여 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.26-31
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• 2010

본 연구는 작업현장, 교육현장, 기타 시공간에서 작업자의 현재 상황이나 담당업무 맥락에 따라 개인의 숙련도나 학습 진도에 맞추어 비공식학습과 공식학습 모두 실시간으로 발생할 수 있는 개인 추천 서비스 구현을 목표로 한다. 이에 복합지식을 기반으로 실시간으로 코칭과 조언을 들을 수 있으며, 다차원적인 관계를 쉽게 검색하고 추천할 수 있는 개인 맞춤형 복합지식 지능화 추천 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 복합지식 저장소와 복합지식관리 모듈을 개발하였다. 특정 산업분야에서는 장기적으로 축척되는 지식베이스를 근간으로 하여 전문적인 문제해결 혹은 코칭 서비스 등을 부가적으로 창출할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.133-139
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• 2024

초고령사회로 인한 정보격차를 줄이기 위해 지자체에서 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 진행하고 있다. 하지만 1 대 다수 교육의 한계, 고령자의 학습 효과 미비 등의 문제점이 있어 스마트폰 교육에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 바탕으로 고령자 대상으로 반복적으로 학습할 수 있는 교육환경 등을 고려하여 오프라인 교육 현장에서 직접 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안하였다. 해당 연구의 앱은 생성형 AI를 이용하여 사용자가 실제 사용에서 어려워하는 부분을 파악해 사용자별로 다른 문제를 제공해 개인 맞춤형 실습이 이루어질 수 있도록 설계하였다. 기존의 지자체 교육과 연계해 사용한다면 1:1 교육, 시간, 그리고 내용 면에서 효율적인 스마트폰 교육이 이루어질 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.8-18
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• 2013

본 논문은 Html5 모바일 웹상에서 학습 동영상을 수강하면서 재학습이 필요한 영역을 타임라인의 비디오 프레임 형태로 재생 시간과 함께 캡쳐하여 저장한다. Html5의 Video 태그를 활용하여 최대 9개까지 캡쳐 프레임의 목록을 표시할 수 있고 프레임 이미지를 선택하면 저장한 재생 시간 위치부터 실행하는 방식으로 구현한다. 캡쳐 프레임 실행은 전체 학습에 비해 재학습 프레임만 부분적인 학습이며 집중 학습의 효과로 학습자 맞춤형 스토리텔링을 구현할 수 있다. 무작위 순서에 따라 구간 반복 학습 할 수 있으므로 학습자 수준별 맞춤 반복 학습에 따른 학업 성취도에 긍정적인 효과를 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.226-229
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• 2008

최근 e-러닝에서 대두되고 있는 중요한 문제는 곳곳에 산재되어 있는 학습자의 포트폴리오 정보를 표준화 하여 기록하고 이를 학습자의 학습에 다시 활용해야 한다는 것이다. 이를 위해서는 학습자의 포트폴리오의 공유를 위해 포트폴리오의 표준화와 통합 및 관리하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 개인의 학습이 여러 기관이나 여러 이러닝 사이트를 통해 이루어 지는 상황을 가정하고 포트폴리오를 IMS에서 발표한 ePortfoliio로 표현하며, 이를 Apache Axis를 사용하여 웹 서비스로 관리한다. 기록된 포트폴리오는 필요에 의해 하나로 통합하고 이를 기반한 역량 온톨로지로 변환되어 학습자의 다음 학습에 필요한 콘텐츠를 제시하는 근거로 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.