학습자 개인에게 적합한 학습콘텐츠를 제공할 수 있는 맞춤형 학습 시스템의 구축이 점점 중요해지고 있다. 이를 위해 몇몇 학습자 정보 모델의 표준안들이 제안되었지만 정보의 중복 및 형식의 불일치로 정보공유가 비효율적인 면이 있다. 본 논문에서는 IEEE PAPI를 기반으로한 새로운 학습자 정보 모델을 제안하고, 이를 사용한 맞춤형 학습 시스템을 설계하였다.
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.
운전면허 시험이 존재하는 동안 운전면허 학과시험은 필수적인 시험제도로 존재 할 것이며 향후 상당기간동안 지속적으로 산업화가 될 것으로 전망 된다. 그러나 기존의 서적을 통한 학습은 이미 출제 되었던 문제로 지정된 상황에 대한 대처 방법을 평가하는 것에 지나지 않는다. 또한 운전면허 학원에서 학과시험을 취득 할 경우 과도한 시간과 경비가 소요할 뿐만 아니라 학습효과 면에서도 비효율적인 것으로 평가되고 있다. 때문에 학습자의 능력, 연령 등을 고려한 맞춤형 운전면허 학과시험 시스템의 시급의 도입이 시급하며 이를 편리하게 학습 할 수 있는 E-Learning 멀티미디어 콘텐츠 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학습자의 상황에 맞는 맞춤형 교육이 이루어 질 수 있는 맞춤형 운전면허 학과시험 학습 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 학습자의 문항반응의 오답분석을 통하여 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 선택하여 학습자에게 제공하는 과정을 반복함으로써 동적 맞춤형 E-Learning 학습방식을 제공하고, 난해한 교통 법규를 쉽고 재미있게 학습할 수 있을 것으로 기대해 본다.
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.
최근 디지털 교과서를 중심으로 교육 인프라가 전환되었다. 본 연구는 디지털 교과서의 상용화와 맞춤형 교육을 제공하기 위해 가상현실 기반 맞춤형 언어학습 시스템을 제안하였다. VR 에서 말하기, 듣기, 쓰기의 상호작용이 가능한 시스템을 구현하였고 자기주도적 맞춤형 학습이 가능하도록 학습요소를 시각화 하였다. 본 연구에서 제안한 자기주도적 맞춤형 학습이 가능해짐에 따라 코로나-19 로 인해 양극화된 교육 격차의 해소가 가능할 것이다.
무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.
주지교과에서는 개별화학습 모델을 적용한 학습이 이루어지고 있지만 컴퓨터 교과에 대한 인식부족과 학습내용의 선수학습정도에 따른 아동차이가 크기에 대부분 교사에 의한 일제수업이 이루어지고 있다. 본 논문은 아동의 특성에 따른 맞춤형 학습 모형을 제안하고 학습 활동을 전개하여 아동의 학습태도와 자기주도적 학습 능력을 향상시키는데 미치는 영향을 분석한다. 본 연구를 위하여 맞춤형 교수 학습 모형을 적용하여 수업을 실시한 후 아동의 학습태도와 수업만족도, 자기주도적 학습 능력 신장 정도를 아동 자기평가서와 산출물, 교사 평가에 의해 결과를 측정하며, 그 결과를 분석해서 시사점을 추출한다.
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.
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.
본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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