국내외적으로 스마트러닝은 자기주도형 학습과 같은 새로운 학습모델을 통해 기존 학습과 비교하여 높은 학습 성과를 있다. 그러나 다문화 가정 학부모는 디지털 기기에 대한 접근성과 자료 활용 능력이 일반국민에 비해 현저하게 떨어지는 정보격차로 인해 기존의 교육 콘텐츠의 효과적 활용은 제약점을 갖고 있다. 이 논문에서는 다문화 가정 학부모의 지능형 맞춤 교수학습 지원체제의 주요한 요구사항인 정보격차 해소를 위한 다문화가정 맞춤형 학습콘텐츠 추천 시스템의 설계를 기술한다.
본고에서는 u-Office 서비스를 실현하기 위하여 이동 단말 기기로부터 수신한 사용자의 시간 및 위치 이동 정보를 이용해서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는 데 필요한 사용자 맞춤형 서비스 제공 통합 프레임워크 및 추론 기술 알고리즘에 대해 기술하고자 한다. 사용자 맞춤형 서비스제공 통합 프레임워크는 사용자 이동단말기 및 시간 및 이동 데이터를 저장하는 AP, AP의 데이터를 수집하는 데이터베이스, 사용자 이동 단말 어플리케이션 등으로 구성되어있으며, 사용자의 시간 및 위치 정보를 학습하여 이동 경로를 예측하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 사용된 기계학습 기반 추론 알고리즘에 대하여 알아본다. u-Office 서비스를 실현하기 위하여 실제로 캠퍼스 및 교실범위로 구현한 사용자 패턴기반 맞춤형 서비스 프레임워크에 대해 알아보고 제공 가능한 서비스에 대하여 논의한다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.
이 연구는 MBTI의 심리 기능지표 조합인 ST, SF, NT, NF의 유형별 특징을 반영한 마케팅 문체 프레임워크를 정의하고 모델 학습을 통해 성격유형별 맞춤화 된 광고 메시지로 생성하는 것을 목적으로 한다. 활용되는 광고 메시지 자동 생성 기술은 BART 모델에 성격유형을 Prefix로 포함한 광고문을 학습시켜 성격유형에 따라 맞춤형 광고 메시지를 생성하는 방식이다. 학습된 모델은 Prefix 조작만으로 MBTI 성격유형별 문체 특징을 갖춘 광고 메시지로 변환되는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 본 연구는 성격유형의 특징을 문체 프레임워크로써 정의하고 이에 기반한 모델 학습을 통해 성격유형별 특징을 반영한 광고 메시지를 재현해 낼 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 성격유형과 연관 feature를 함께 학습하여 유형별 문체 특징과 소구점을 포함한 광고 메시지를 생성했다는 기술적 가치가 있다. 이 연구 결과를 기반으로 차후 타겟 고객층의 성격유형과 광고 도메인을 고려한 효과적인 광고 콘텐츠를 생성해 내는 모델을 개발하여 타겟 마케팅 분야는 물론이고 지역별 또는 언어별 문체 간 차이를 구조화하거나 재현해야 하는 문제에서 기반이 되는 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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.
코로나 팬더믹의 장기화에 따른 비대면 환경에서 대면 수업의 실재감을 제공하는 다양한 교수·학습 방법에 대한 시도가 이루어지고 있다. 실제 수업 현장에서는 대면수업과 다른 환경에서 학습자의 수준과 특성에 맞는 수업 설계의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 플립러닝을 기반으로 한 비대면 프로그래밍 수업에서 학업성취도에 따른 학습 참여 수준과 실재감의 차이를 분석하여, 맞춤형 학습역량 강화를 위한 교수 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 플립러닝 기반 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문을 통해 학업성취도에 따른 학습자들의 학습 참여 수준, 교수 실재감과 학습 실재감을 조사한 결과, 학업성취도 가장 높은 학습자일수록 학습 참여도 높고, 다음 수준의 학습자들이 교수 실재감과 학습 실재감은 가장 높은 것으로 조사·분석되었다. 이를 통해 학업성취도에 기반하여 학습자별 맞춤형 교수방안을 제시하였다.
본 논문은 모바일 웹 상에서 오프라인의 학습 내용을 복습 할 때 학습 동영상에 필요한 재학습 영역을 프레임 단위로 중요 영역만 캡처한다. 캡처된 프레임은 영상 중에서 진행된 학습 시간과 이미지의 형태로 저장하고 또한 설명에 대한 메모 기능을 함께 저장한다. 캡처 영역은 학습자에 필요한 영역만 재학습하는 학습자 중심의 맞춤형 시스템을 적용할 수 있다. 캡처 프로그램의 구성은 학습 순서에 상관없이 선택한 순서에 따라 프레임 단위 캡처로 사용자 중심의 스토리텔링형 학습을 적용할 수 있다. 캡처 시스템 효과는 전체 학습에 비해 학습 시간을 절약하고 학습자 중심의 프레임 재구성으로 맞춤형 학습에 따른 학습 효용성 향상에 긍정적인 역할을 한다.
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.
최근 대학의 비전공자 소프트웨어(SW) 기초교육에 대한 관심이 높지만 SW 비전공자에겐 학습의 어려움이 크다. 본 논문은 비전공 학생들의 학습 동기를 높여 SW교육 효과를 향상시키기 위해 기존 SW 전공자 대상의 학습 콘텐츠를 그대로 사용하기보다 비전공자들의 흥미를 반영한 전공맞춤형 콘텐츠를 활용한 수업 방안을 제안한다. 본 논문에서는 5년 이상 비전공자 SW기초교육을 운영 중인 A 대학의 사례 연구를 통해 동일한 교과과정에 대해 교육 대상의 전공에 맞춤된 학습 콘텐츠로 수업한 전, 후 학생들의 강의 만족도 변화를 비교 분석하였다. 그 결과 사회과학계열에선 국가의 사회, 문화 현상을 살펴볼 수 있는 공공 데이터를 이용한 콘텐츠에 학습 흥미를 느끼고, 인문계열에겐 소설, 역사서, SNS 글의 텍스트 콘텐츠가 학습 동기를 상승시켜 어렵게 느끼던 학습 내용에 대한 이해와 함께 강의 만족도도 크게 향상시키는 효과를 가져왔으며 전공맞춤형 콘텐츠가 비전공자 SW기초교육에 유용함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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