• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.477-485
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• 2010

웹 기반 학습시스템은 다양하고 방대한 학습 콘텐츠가 운용되고 있다. 그러나 학습자가 학습을 위해 학습 콘텐츠를 선택할 때 이를 자신에 맞도록 효율적으로 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자 프로파일의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출은 토픽 선호도 벡터 값으로 산출하여 적용하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 학습을 진행하였으며, 학습후의 학습 만족도가 매우 높게 나타남으로서 본 제안방법이 학습자 스스로의 학습 진행에 많은 도움을 줄 수 있음을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.296-301
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• 2009

자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2009

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.439-440
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• 2019

본 연구에서는 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들을 대상으로 프로그래밍 학습의 예 복습과 교수자의 학습 지원 등에 대한 생각을 먼저 설문으로 조사하고 그 결과에 따라 교수자가 수업 내외에서 학습자들이 다양한 학습 활동들을 할 수 있도록 지원한다. 그리고 학기말에 학습자들을 대상으로 제공된 학습 방법들 중에 어떤 방법을 선호하는지를 설문조사하여 분석해보았다. 연구 결과를 통해 향후에는 학생들이 선호하는 학습 방법을 파악하고 제공함으로써 학생들의 학습 동기와 의욕을 향상시켜 보다 적극적인 학습 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권4호
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• pp.39-54
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• 2006

본 연구의 목적은 중등학생의 양성평등의식에 따른 기술 가정 교과의 선호도와 학습효과를 차이를 분석하여 남녀학생 모두를 위한 교수학습 방법의 기초 자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 춘천시의 중등학생을 대상으로 양성평등의식과 기술 가정 교과에 대한 선호도 및 학습효과를 조사하였다. 학생들의 양성평등의식은 높은 수준이나 성별에 따라서는 여학생이 남학생보다, 학교 유형에 따라서는 여학교, 남녀공학, 남학교의 순으로, 담당 교사 유형에 따라서는 통합인 경우가 분리 보다 양성평등의식이 높았다. 기술 가정 선호도와 학습효과는 남녀학생 모두 가정 선호도와 학습효과가 높았으나 여학생이 남학생보다 더 높았고, 기술 선호도와 학습효과는 남녀학생 모두 낮았으나 여학생이 남학생보다 더 낮아 여학생의 기술과 가정 편차가 남학생에 비해 더 컸다. 학교 유형에 따라서는 여학교의 가정 선호도와 학습효과가 높은 반면 기술선호도와 학습효과는 남학교가 높았다. 담당 교사 유형에 따라서는 통합인 경우가 분리인 경우보다 가정 선호도와 기술선호도가 높았다. 양성평등의식에 따라서는 양성평등의식이 상과 중 집단이 하 집단 보다 가정 선호도와 학습효과가 더 높았고, 기술 선호도는 양성평등의식이 상 집단이 중과 하 집단 보다 더 낮았다. 결론적으로 기술 가정 교과 선호도와 학습효과에 가장 큰 영향을 미치는 변인은 양성평등의식과 성별이었으며 이를 극복하기 위해서는 첫째, 남학생의 가정 선호도와 학습효과를 증대시킬 수 있는 교수학습 활동이 필요하다. 둘째, 기술 선호도와 학습효과는 가정에 비해 낮으므로 이를 향상시킬 수 있는 노력이 필요하며 특히 현저하게 낮은 여학생의 기술 선호도와 학습효과를 증대시킬 수 있는 교수학습 방법에 대한 연구와 개발이 활발히 이루어져야 한다. 셋째, 기술 가정 담당교사는 1인의 교사가 모든 단원을 전담하여 지도하는 통합형이 바람직하다. 넷째, 중등학생의 성 역할 고정관념을 제거하여 양성평등의식의 차이를 완화시킬 수 있는 교과지도 프로그램을 기술 가정교과에 적극적으로 적용할 필요가 있다.

• 교육심리연구
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• 제32권3호
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• pp.321-353
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• 2018

본 연구는 국내 대학생이 효과적인 학습전략을 얼마나 잘 알고 있고, 선호하는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 선행 연구에서 검증된 7개 중요 학습전략(정보양식효과, 정적매체학습, 매력적인 군더더기 부재학습, 시험, 분산학습, 교차학습, 생성학습)을 정리하고 이에 대한 효과성 인지, 선호, 활용을 묻는 시나리오 기반 설문을 구성하였다. 이와 함께 학점과 메타인지적 자기조절을 측정하여 어떤 학생들이 효과적인 학습전략을 잘 알고, 선호하고, 활용하는지 알아보고자 하였다. 연구 결과, 4개 전략(정보양식효과, 매력적인 군더더기 부재학습, 정적매체학습, 교차학습)에 대해서는 대다수의 학생이 학습전략의 효과성을 잘 모르고 있었으며 2개 전략(시험, 생성학습)에 대해서도 절반가량의 학생만이 그 효과성을 제대로 인지하고 있었다. 또한, 국내 대학생은 효과적인 학습전략에 대해 낮은 선호도를 보였다. 학점은 학습전략에 대한 효과성 인지 및 선호와는 유의한 상관을 나타내지 않았으나, 활용과는 유의한 정적 상관을 보였다. 메타인지적 자기조절은 일부 학습전략에 한하여 효과성 인지, 선호 및 활용과 정적 상관을 보였다. 본 연구결과는 대학생에게 효과적인 학습전략에 대한 교수가 필요함을 시사하며 그에 대한 구체적인 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구는 학습전략에 대한 효과성 인지와 선호를 구분하여 살펴보았으며, 두 변인이 서로 다른 구인일 가능성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.716-720
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• 2006

퍼지 이론을 이용하면 여러 정보를 통합 요약하기에 수월하여, 웹 상에서 사용자에게 제공할 정보를 가공하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 하지만 퍼지의 애매모호한 특성 때문에 사용자에게 맞게 퍼지 집합으로 표현된 같은 정보라 하여도 사용자마다 자신의 퍼지값 선호도에 따라 다른 선택을 할 수 있다. 따라서 애매한 퍼지값을 선택함에 있어 사용자의 퍼지값에 대한 선호도를 반영할 필요가 있다. 그러나 기존의 방법들은 정해진 기준을 획일적으로 적용하여, 사용자의 개인적인 선택 기준을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하여, 사용자의 선호도에 맞는 정보를 선택하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도를 학습하기 위해서 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터는 사용자에게 직접 물어 사용자의 선호도론 얻는데 사용된다. 이때, 사용자에게 너무 많은 데이터로 질문을 한다면, 사용자에게 부담을 줄 수 있고, 또 너무 적은 데이터를 사용한다면, 학습을 잘 못하는 경향이 생길 수 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 10개 정도의 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 두 퍼지값이 서로 겹칠 수 있는 모든 경우의 상대적 위치를 조사한 후 클러스터링을 이용하여 몇 가지 그룹으로 나누고, 나누어진 그룹을 이용하여 학습하였다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 애매하게 겹치는 퍼지값에 대해 사용자를 대신해 어느 것을 어느 정도 선호하는지 추론하게 된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-8
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• 2004

본 연구에서는 학습자의 시각적 학습 선호도에 따른 정화상을 이용한 CAI와 애니메이션을 이용한 CAI의 효과를 학습자의 개념 이해도, 개념 응용력, 학습 동기의 측면에서 비교하였다. 서울시에 소재한 중학교에서 1학년 59명을 대상으로 분자의 운동에 대하여 4차시 동안 수업을 진행하였다. 이원 공변량 분석 결과, 학습자의 시각적 학습 선호도와 관계없이 애니메이션을 이용한 CAI 집단이 정화상을 이용한 CAI 집단 보다 개념 검사 점수가 유의미하게 높았다. 그러나 개념 응용력 검사와 학습 동기 검사 결과는 두 집단 간에 차이가 없었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.355-363
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• 2007

학습자의 성격유형에 따른 학습 선호도는 학습 성취의 주요 인자 중의 하나이다. 따라서 학습자는 자신의 성격 유형과 다른 콘텐츠로 학습을 하게 되면 스트레스가 증가하여 혈압이나 심박동수에 변화가 나타나게 된다. 본 연구에서는 학습자의 비선호도를 측정하기 위해서 스트레스 량 측정에 사용되는 주파수 영역 정보를 이용하였다. 먼저, 13명의 유치원 아동들을 MBTI 성격유형의 감각/직관의 두 유형으로 파악하고 이들에게 동일한 학습 콘텐츠를 10분간 제시한 후, 이를 학습하는 동안 측정된 심전도 신호를 심박변동신호(heart rate variability: HRV) 신호로 재구성하였다. 이 HRV 신호를 주파수로 변환한 후에 저주파(LF: low frequency), 중간 주파(MF: middle frequency), 그리고 고주파(HF: high frequency) 영역으로 분할하고, 각 주파수 영역비를 비교하여 학습자의 성격 유형에 따라 학습 콘텐츠에 대한 선호도가 달라지는 지 여부를 알아보았다. 실험 결과는 아동들은 자신의 성격 유형에 따라 각기 다른 학습 콘텐츠를 선호한다는 사실을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.287-290
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• 2003

퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.