이 연구의 목적은 4년제 공과대학 학생들의 자기조절학습능력과 학습유형을 조사하고, 자기조절학습능력과 학습유형간의 관계를 분석하며, 이들이 온라인 학습환경에서 학습자들의 참여도, 만족도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하는 것이다. 연구의 대상으로 4년제 대학교 정규과정 1개반을 선정하여 온라인 학습 환경을 설계한 후 한학기 동안 운영하고 학습참여도를 확인하기 위해 시스템 로그 파일과 게시판 게시횟수를 분석하였다. 연구 결과로서 자기 주도 학습 능력과 학습 참여도간에는 정적인 상관관계가 나타나고 학습양식과 학습참여도간에는 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 자기조절학습 능력과 학습양식 사이에는 통계적으로 유의미 하지 않았다. 학습양식은 연구자가 기대한 수렴자와는 달리 분산자가 63.4%로 높게 나타났다. 결론적으로, 온라인 학습을 설계할 때 더 나은 학업성취도를 위해 적절한 자기조절 학습 전략을 고려한 설계가 요구된다.
본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명의 온라인 학습 로그 데이터로부터 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석하였다. 그 결과, 온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기조절학습 유형은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)', '중수준 자기조절학습형(군집 2)', 그리고 '저수준 자기조절학습형(군집 3)'으로 나타났다. 온라인 자기조절학습 유형에 따른 학업성취도 수준은 '고수준 자기조절학습형(군집 1)'이 가장 높고, '저수준 자기조절학습형(군집 3)'이 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 효과적인 온라인 소프트웨어 교육 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
강화학습(reinforcement learning)은 온라인으로 환경(environment)과 상호작용 하는 과정을 통하여 목표를 이루기 위한 전략을 학습한다. 강화학습의 기본적인 알고리즘인 Q-learning의 학습 속도를 가속하기 위해서, 거대한 상태공간 문제(curse of dimensionality)를 해결할 수 있고 강화학습의 특성에 적합한 함수 근사 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위해서, 온라인 퍼지 클러스터링(online fuzzy clustering)을 기반으로 한 Fuzzy Q-Map을 제안한다. Fuzzy Q-Map은 온라인 학습이 가능하고 환경의 불확실성을 표현할 수 있는 강화학습에 적합한 함수근사방법이다. Fuzzy Q-Map을 마운틴 카 문제에 적용하여 보았고, 학습 초기에 학습 속도가 가속됨을 보였다.
최근 일과 삶의 균형을 중시하는 문화가 사회 전반적으로 중요해짐에 따라 삶을 풍요롭게 만들어줄 취미와 여가 활동에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 현상은 온라인으로 취미를 즐기고 배울 수 있는 플랫폼의 증가로 나타나고 있다. 이 중에서도 공예 관련 콘텐츠가 급성장하고 있는데, 오프라인으로 진행되었던 교육이 온라인으로 전환됨에 따라 온라인에서는 학습 몰입도가 떨어짐을 볼 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 현재 온·오프라인 공예 학습의 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 UI 디자인 개선 방향에 관해 모색하고자 한다. 이를 위해 온라인 학습 플랫폼과 온라인 공예 학습 플랫폼, UI 디자인에 대한 문헌조사를 했고, 이를 바탕으로 사례 조사 및 분석을 진행해 온라인 공예 학습 플랫폼의 학습 과정 3단계를 도출했다. 이후 설문조사를 실시하였고, 결과적으로 온라인 공예 학습 플랫폼은 콘텐츠 탐색 과정의 차별화, 공예 진행 단계의 시각화, 동영상 도구의 작업 편리성, 원활한 피드백 제공의 측면에서 개선점을 발견할 수 있었고, 추가적으로 능동적 학습을 위한 장치가 필요함을 도출할 수 있었다. 본 연구 결과가 향후 온라인 공예 학습 플랫폼 UI 디자인 발전의 기초자료로 활용되길 기대한다.
일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.
방송통신고등학교는 국가수준 교육과정의 개정 시기를 맞아 방송고 학습자 특성을 반영한 온라인 콘텐츠 설계를 위해서 콘텐츠 질 분석, 수업 구조 분석, 화면 로그인 경로 분석 등을 통해서 시행하고 방송고 온라인 콘텐츠 교수설계 모형을 도출하였다. 이에 따라 본 연구에서 도출한 온라인 콘텐츠 교수설계 모형은 먼저 크게 수업 설계, 수업 실행, 수업 평가로 구성되어 있다. 수업 설계는 학습자 분석, 교수환경분석, 교수 분석, 교수 전략개발의 단계를 가지고 있다. 수업 실행은 수업에 대한 동기 유발, 선수학습 회상, 수업 목표 제시, 수업 내용 제시 및 학습 안내 제공, 수행 행동 유도 및 피드백 제공, 목표 수행 평가, 파지 및 전이 단계를 가지고 있다. 수업 평가는 최종 수업 평가 및 최종 피드백 제공 단계를 가지고 있다.
본 연구는 S 대학교의 온라인 협력학습 질의응답에 관한 설문조사 결과를 바탕으로 온라인 비대면 교육 학업성취도 향상을 위한 요소들을 탐색하고자 하였다. 코로나 상황으로 전면 비대면 온라인 수업 시행으로 인한 교수자와 학습자 모두 심리적 고립감을 느끼기 쉬우며 학습 무기력 상태에서 혼자 공부하여야 하고 문제를 해결해 가야 하는 어려운 시기에 온라인 교육의 장점은 살리고 단점은 최소화하는 방법의 하나로 온라인 협력 학습 방법론을 적용한 수업 사례를 공유함으로써 여러 교수자와 학습자에게 미래 교육의 방향성을 제시하고자 하였다. 비대면 온라인 학습과 온라인 협력학습, 학습 촉진 방법론에 관한 선행연구를 검토하였고 구체적인 학습 촉진 방법으로 온라인 질의응답 방법론을 채택하여 연구를 진행하였다. 묻고 답하기(Q&A) 과정에서 학습자는 자신의 학습 내용을 점검하고 지식을 나누고 소통할 기회를 가질 수 있었으며, 질문자와 답변자의 익명성 보장, 향상점수제, 절대평가와 같은 성과평가 관련 요소들이 질의응답을 활용한 온라인 협력학습의 성공 요소로 설문 분석 결과 밝혀졌다. 온라인 비대면 학습이 지속될 가능성이 큰 미래에 실제 적용 가능한 작은 변화이지만 유의미한 교수방법론 적용사례를 공유함으로써 교수자와 학습자 모두에게 능동적이고 적극적으로 학습 현장을 바꾸고 보완해 함께 실력을 향상해 나갈 방법 및 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명 '인공지능 시대'를 맞이하여 ICT 기술의 발전은 온·오프라인 교육환경에 다양한 영향을 미치고 있다. 온라인 교육의 대중화는 교육 패러다임을 변화시켜 학습자 중심의 서비스로 전환하여 새로운 교육 환경의 변화가 요구되는 시점에서 플립러닝에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 성인학습자의 경우 생애 전반에 걸쳐 보다 다양한 학습과정의 온라인 학습 수요가 강하게 대두되고 있다. 본 연구는 K사이버대학교의 중·장년층 온라인 학습자를 대상으로 플립러닝을 활용한 반복학습이 학습 몰입과 학습 흥미가 학습 만족도에 미치는 영향의 관계검증과 구조관계에 어떻게 되는지 규명하고자 하였다. 이를 통해 플립러닝을 근간으로 한 학습 만족도를 위한 방향성 제시를 위한 연구에 의의가 있다. 향후 연구에서는 측정할 수 있는 다양한 요인 분석의 모델을 구체화하여 적용한다면 플립러닝을 근간으로 한 학습만족도를 더욱 극대화할 수 있는 연구에 활용될 수 있을 것이다.
오늘날 SW 중심사회에서 컴퓨팅 사고력은 꼭 필요한 핵심역량으로 중요성이 강조되고 있으며, 이에 따라 2015 개정 교육과정에서는 소프트웨어(SW) 교육, 정보 교육을 강화하였다. 온라인 채점 시스템은 학생들이 문제해결 소스코드를 제출하면 이를 평가하고, 적절한 피드백을 제공하므로 자기주도적인 문제해결학습 경험과 프로그래밍 스킬을 향상시키는데 도움을 줄 수 있어 사용이 확대되고 있다. 그러나 채점시스템에 탑재된 문제들은 반구조화된 형태로 되어 있어 학생들이 컴퓨팅 사고단계 중 1단계인 문제공식화(추상화) 단계를 충분히 연습하지 못할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이를 보완한 문제해결학습 학습모형을 제안하고, 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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