본 연구는 학습자 중심의 맞춤형 교육을 위한 지능형 학습활동 데이터를 수집하기 위한 전체 체계를 연구하였다. 학습활동 데이터수집 표준인 xAPI, Caliper analytics, cmi5의 특징들을 비교 분석하였고, 이러한 표준화된 데이터뿐만 아니라 표준화되지 않은 학습활동 데이터도 모두 빅데이터로 저장되어 인공지능 학습분석을 할 수 있는 체계를 마련하였다. 그 결과 데이터 유형 정의, xAPI 적용한 학습데이터 표준화, 빅데이터 저장, 학습분석(통계 기반 및 AI 기반), 학습자 맞춤형 서비스인 5개의 단계로 구성하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 적용한 학습데이터 분석을 위한 기반을 마련하고자 하였다. 향후 연구에서는 전체 체계를 3개의 단계로 나누어 구현하고 실행하면서 설계에서 부족한 부분을 수정·보완할 것이다.
학교 교육의 책무성이 강조됨에 따라 학교에서 교사의 수업 진도를 제대로 따라가지 못하는 학생들이 자신의 능력을 충분히 발현하지 못한 채 학습부진아가 되는 연결고리를 끊으려는 시도가 다양하게 모색되고 있다. 특히 학교 교육의 초기 단계인 초등학교에서부터 학습 부진아들의 학습 결손이 누적되지 않도록 하려는 노력들이 다양하게 전개되고 있다. 본 연구에서는 2007 개정 교육과정에 따라 설정된 수학과 성취 기준과 평가 기준을 바탕으로 초등학교 4~6학년 학생들이 수학 학습에서 도달해야 할 필수 학습 목표와 평가 목표를 설정하고, 학습 부진 정도의 판별을 위한 평가 도구와 학습 부진아를 지도하기 위한 학습 자료를 개발하였다. 개발된 평가 자료와 학습 자료는 개인의 학습 부진 정도에 따라 개별 관리가 가능한 맞춤형 학습 자료로 활용됨으로써 초등학교에서 학습 결손이 누적되는 것을 방지할 수 있으리라 기대된다.
본 연구에서는 점차 디지털 기반의 교육 활성화를 통해 혁신적 고등교육의 변화를 추구하는 세계적 흐름에 따라 학부 교육과 평생직업능력개발에서 활용 가능한 이러닝 기반의 맞춤형 교육 모델을 구안하였다. 국내외적으로 온라인 학습 시스템을 중심으로 교육과정의 형태와 내용이 변화하고 있어, 온라인 학습 플랫폼을 활용과 교육의 확장은 전반적인 고등교육 체제를 변화시키는 주요 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델을 수립하기 위하여, 주요 해외 선진 교육 사례를 분석하여 맞춤형 학습의 기본 방향을 학습자 맞춤형, 역량 맞춤형, 그리고 4차 산업혁명 선도형 인재 양성 교육 맞춤형으로 설정한 후 학부 및 평생직업능력개발 전문가를 대상으로 FGI를 실시하였다. 연구결과, 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델로 학부교육에서 활용 가능한 학위형 모델과 평생직업능력개발 분야에서 활용 가능한 비학위형 모델을 도출하고 각각의 운영전략을 제언하였다.
IT기술을 교육 서비스에 접목시키는 에듀테크 시대가 도래함에 따라, 음악 교육에서도 다양한 시도들이 행해지고 있다. 교수자 중심에서 학습자 중심으로 옮아가면서 학습자 맞춤형 학습에 대해 관심이 높아졌으며, 이를 위해서 학습자의 숙련도를 파악하는 것이 필요하다. 피아노 학습에서 코드 운지법은 반주자가 필수적으로 익혀야 할 기법이다. 본 논문에서는 맞춤형 코드 운지법 학습 도구를 제안하고 코드 운지법 패턴 분석을 통한 활용 방안을 보였다. 구체적으로는, 학습자의 축적된 코드 연습 데이터를 활용하여 코드의 난이도나 학습자의 숙련도를 파악하고, 코드 사이의 유사도에 기반한 계층적 클러스터링을 수행하여 코드 클러스터들을 통하여 보다 향상된 코드 연습에 대한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 의의는 연습 데이터로부터 의미 있는 정보를 획득하여 맞춤형으로 코드 학습을 할 수 있다는 데 있다. 또한 테스트와 같은 부가적인 노력 없이, 연습 시에 저장되는 데이터들을 이용하여 숙련도와 코드 학습 난이도가 산정되므로 학습자 입장에서의 부담을 경감시킬 수 있다.
디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.
본 논문은 오늘날의 외국어 학습환경의 변화에 따른 학습환경 개선 방안에 대한 실효성 있는 학습 시스템의 개발에 중점을 두고 있다. 현대 사회가 제공하는 다양한 외국어학습정보들 중에서 학습자 개인에게 특화된 학습정보와 콘텐츠만을 검색 및 추출하여 사용자 맞춤형 정보의 제공으로 학습 효율성을 증가시키는 효과를 가져 올 수 있다. 제안 시스템은 클라우드 기반의 빅데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 학습정보를 제공하여 외국어 학습자에게 제공되는 정보의 활용성을 증대하는데 그 목적이 있다. 제안 시스템은 온라인과 오프라인 상의 다양한 학습정보 및 콘텐츠를 수집하여 클라우드에 저장하여 시공간적인 제약사항을 최소화하고 사용자의 개인정보, 수준, 관심사 등을 파악하여 사용자의 요구사항에 적합한 정보만을 추출하여 최적의 학습정보를 제공한다. 그 결과 사용자는 학습정보검색에 필요한 시간을 단축시킬 수 있고 수준에 맞는 학습정보만을 제공받음으로 인해서 학습의 효율성이 증가할 수 있을 것이다.
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.
인터넷 기술과 모바일 등의 기기 발전으로 교육환경도 전통적이고 수동적인 방식에서 학습자 중심의 능동적인 방식으로 변화하고 있다. 이에 따라 학습자 개개인의 수준별 맞춤 교육의 역할도 커지고 있으며, 이에는 개별 학습자의 프로파일 구축이 중요하다. 기존의 ICT 기반 맞춤형 영어 교육의 다수는 어휘에 초점을 맞추고 있으며, 학습 콘텐츠에 대한 분석에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 보다 정밀하게 사용자의 학습상태를 정의하기 위하여 단어와 문법을 대상으로 학습 상태를 구축하였다. 그리고 학습자가 특정 콘텐츠에 얼마나 익숙한지를 알려주는 콘텐츠에 대한 숙련도 메트릭을 정의하였다. 이후 실제 영문 에세이 데이터를 기반으로 사전학습을 통하여 사용자들의 숙련도를 결정하고, 시뮬레이션을 통하여 평가 에세이 데이터에 대하여 적용성이 있음을 보였다. 또한 본 연구에서 제안한 분석기법은 학습상황에 대하여 통계치나 그래프를 제공하고 학습자 수준에 적합한 학습자료를 생성하는데 필요한 데이터를 제공할 수 있다.
최근 학습에 게임을 접목하는 에듀테인먼트를 이용하여 학습에 대한 몰입감과 학습 성취를 높이기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 교수자의 관점에서 각 교수자에게 적합한 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠를 제작하는 데 있어서 기술적인 어려움의 해결과 제작 시간을 단축하려는 시도는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 제작 기술에 대한 전문적인 지식이 없는 교수자들이 자신들이 원하는 맞춤 형태로 게임형 학습 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구를 제안한다. 제안 도구는 템플릿 개념을 적용하여 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠 제작을 위한 전체적인 틀을 제공함으로써 제작의 어려움을 숨기고 제작 시간을 크게 줄일 수 있는 것이 주요 특징이다. 개발 도구의 효과성을 알아보기 위해 초등학교 학생들과 교수자들을 대상으로 적용한 후 평가하였다. 적용해 본 결과 교수자들은 맞춤식 게임형 학습 콘텐츠를 게임적인 요소의 구축을 위한 기술적인 어려움을 느끼지 않고 짧은 시간 내에 제작할 수 있음을 볼 수 있었다. 또한, 학습자들은 학업 성취도, 몰입도 등에 있어 유의미한 결과를 보임을 알 수 있었다.
개인 맞춤형 경력 개발은 학생 성공에 필수적이지만, 많은 공립 고등 교육 기관에서 자원 부족으로 인해 소외된 학생들에게 충분한 진로 상담이 제공되지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 언어 모델(LLMs) 및 prompt engineering 기법, agent 기법을 활용하여 학생들의 미래 진로 개발을 위한 솔루션을 제안한다: (1) 이력서를 분석하여 후보 직업을 식별하고, (2) 이력서 외에 학생들이 기 제춣한 학습 과제와 같은 외부 자원을 사용하여 채용공고 대비 학생의 실제 기술 격차 (skill gap)를 정확히 찾아내며, (3) 기술격차에 기반한 맞춤형 학습 경로를 제안한다. 이 도구는 실제 환경에서 채용공고를 정확하게 매칭하고, 거짓 긍정(false positive) 줄이면서 학생의 이력서와 채용공고와의 기술 격차를 정확히 식별하며, 교수진으로부터 높은 만족도를 받는 개인별 학습 경로를 제공한다. 향후 연구에서는 다양한 외부 자원을 추가로 활용하고 더 진화된 prompt engineering 및 agent 기법을 적용하는 솔루션 개발을 목표로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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