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.
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.
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.
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.
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.
본 연구는 모바일 러닝에 기반하여 의학용어를 익히는 영어교육 콘텐츠에 대한 전문대학생들의 학습 선호와 학습 성과를 분석하고자 한다. 그리하여 향후 본 프로그램의 개선과 다른 교과들의 모바일 학습 콘텐츠 설계 개발에 시사점을 제공하고자 한다. 모바일 러닝은 e-러닝의 한 형태로써 모바일 기기를 활용한 학습으로 장소와 시간에 제약받지 않고 학습이 기능하다. 그래서 쉽고 편리하면서 감각적인 것을 좋아하는 요즘 대학생들의 필요에 부합하는 새로운 차세대 학습법으로 부각되고 있다.
본 연구는 설문지와 학습스타일 검사도구를 활용하여 학습상황 속에서 영재아의 선호하는 학습스타일이 어떻게 나타나는지 살펴보고, 학습자 특성에 따른 학습스타일과의 관계를 분석함으로써 학부모, 교사들에게 다양한 분야의 재능을 가진 영재들을 이해하여 영재아들이 잠재적 능력을 개발할 수 있도록 교수-학습 프로그램을 마련하고 구현하는데 시사점을 주고자 하였다. 영재학생이 선호하는 학습스타일이 있고, 다양한 학습자 변인과 선호하는 학습스타일 간에도 유의미한 상관관계가 있었다. 이는 학습자의 물리적, 심리적 환경이 학습스타일에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 또한 영재학생들이 선호하는 학습스타일과 교사들이 자주 실시하는 교수스타일 간에도 차이가 있는 것으로 나타났다. 영재 프로그램이 학습자에 맞게 세분화되고, 학습스타일 관련 학습자 특성을 파악하여 교육 현장에서부터 차별화되고 개별화된 교육과정이 이루어져야 할 것이다.
본 연구에서는 학생들의 학습양식 및 유형별 실험수업에 대한 인식을 알아보고 학생들이 가지고 있는 학습양식과 선호하는 실험수업 유형 사이에 어떠한 관계가 있는지 파악하고자 하였다. 이를 위해 인천광역시 소재 여자고등학교 1학년 학생 중 과학성적 우수학생 19명을 대상으로 학습양식을 검사한 후 확인실험, 발견실험, 탐색실험, 연구실험을 진행하였다. 실험수업이 끝난 후 각 실험수업 유형에 대한 학생들의 인식을 조사하고 필요한 경우 개인면담을 실시하였다. 이를 바탕으로 학생들을 선호하는 실험수업 유형별로 그룹화 하였으며 그룹 별 학습양식의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구결과를 통해 내린 결론은 다음과 같다. 첫째, 학생들의 개인의 특성과는 무관하게 공통적으로 나타나는 학습양식이 있었다. 연구 참여 학생들은 우리나라 학생들에게 공통적으로 나타나는 높은 동기화(자기-동기화, 부모-동기화, 교사-동기화)와 구조화 선호도를 가지고 있었다. 둘째, 우수 학생은 성취감을 느낄 수 있는 비구조화 되고 개방적인 실험을 선호하였다. 또한 이런 실험수업 유형을 선호하는 학생은 학습양식 중 사회변인과 감정변인의 영향을 많이 받았다. 셋째, 학생들의 학습양식과 선호하는 실험수업 유형은 서로 관계가 있었다. 비구조화 되고 개방적인 실험수업 유형을 선호하는 학생들은 사회변인과 감정변인에 영향을 많이 받는 반면, 구조화되고 폐쇄적인 실험수업 유형을 선호하는 학생들은 신체변인에 영향을 많이 받았다. 이러한 결과는 Dunn과 Dunn(1993)의 학습양식 측정 결과가 일반 수업뿐 아니라 실험수업에도 적용될 수 있다는 가능성을 시사했다.
본 실험에서는 단어회상이 영어어휘 학습에 미치는 영향을 살펴보기 위해 160개 단어 쌍에 대해 어휘학습을 실시하였다. 세 종류의 어휘 학습 방법(교대학습, 반복검사, 반복학습)을 채택하여 학습을 실시하였으며 학습 1주일 후 160개 단어 쌍에 대해 지연회상검사를 실행하였다. 그 결과 세 종류의 어휘 학습 방법 중 단어회상을 강조한 두 개의 어휘 학습 방법에서 그렇지 않은 조건에 비해 유의미하게 좋은 지연회상률을 보였다. 또한 실험 참가자를 대상으로 선호하는 학습 방법에 대해 설문조사를 실시한 결과 63.5%의 설문 응답자가 한 번 학습한 것에 대해 스스로 시행하는 회상 검사를 선호하였다. 그러나 자가검증을 통한 회상 검사 자체가 효과적인 학습 방법이라고는 생각하지 않는 것으로 나타났다.
추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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