본 연구에서는 그 동안 교과부에서 추진해 온 유러닝 시범학교들의 효과를 분석해 보고 그 성과를 일반화할 수 있는 방안을 제시하였다. 이에 따라 유러닝 효과성의 지표를 만족도, 효능감, 학업성취도, 일반화 가능성으로 정하고 유러닝 연구학교의 운영 결과와 선행연구의 결과를 재분석하고 시사점을 도출하고 그 시사점에 기초하여 유러닝의 효과를 일반화 시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 유러닝의 일반화 방안은 도입단계, 확산단계, 정착단계로 나누어 점진적으로 진행할 수 있도록 제시하였으며, 각 단계는 정책, 교수 학습, 품질제고, 기술적용 등의 4개 요소로 세분해 구체적인 내용을 제시하였다. 유러닝의 일반화 방안은 유러닝의 효과를 좌우하는 유비쿼터스 기술의 발전 방향에 따라 달라질 수 있겠으나 본 연구에서 제시한 일반화 방안은 3단계를 통한 점진적인 방법을 취하고 있어 향후 유비쿼터스 기술의 변화에도 어느 정도 대응할 수 있을 것으로 사료된다.
유비쿼터스 시대에서 새로운 교육형태인 유러닝(Ubiquitous Learning: U-learning)은 언제(Anytime) 어디서나(Anywhere) 어떠한 형태의 네트워크를 이용하여(Any Network) 어떠한 단말기로도(Any Device) 정보의 전달이 가능한 새로운 교육형태이다. 유러닝은 무선인터넷과 휴대단말기의 발달과 더불어 더욱 진화되고 있으며, 대중화되고 있다. 유러닝 지원시스템(U-learning Support System: ULSS)은 유러닝을 지원하는 포괄적인 시스템이다. 한편 최근들어 스마트폰(Smart Phone도 급속히 대중화되고 있으며, 교육 분야의 활용에도 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서의 유러닝지원시스템을 정의한다.
본 연구는 대학생들이 유튜브 러닝 콘텐츠 특성 요인 중 어떠한 요인으로 인해 유튜브 러닝 콘텐츠를 이용하는지 이용의도에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보기 위해 경상북도에 소재하는 K대학과 Y대학 대학생을 대상으로 2단계에 걸쳐 연구를 진행하였다. 1차 조사의 결과를 중심으로 측정항목을 구성하고 이를 바탕으로 유튜브 러닝 콘텐츠 학습자들의 이용의도에 대해 2차 조사를 진행하였다. 그 결과 콘텐츠 다양성, 콘텐츠 간결성, 콘텐츠 품질, 상호작용성, 사용용이성이 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 중 콘텐츠 다양성은 다른 요인들 보다 이용의도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학생들의 새로운 러닝 트렌드인 유튜브에 대해 조사함으로써 현재 대학 내의 이러닝을 활성화 시키고 학습효과를 증진하는데 필요한 기초적인 연구 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
교육이란 사회적 변화를 예측하고 우리 사회가 필요로 하는 인재를 길러내야 할 책무성을 띠고 있으며, 이러한 사회적 변화에 따라 교육은 능동적으로 변해야 한다. 이러한 국내 교육변화에 대한 관심은 지난 1995년 교육과학기술부 교육개혁위원회의 '5 31 교육개혁안'을 통해 구체화된 바 있다. 따라서 본 논문은 교육정보화 정책의 3단계 방향과 교육정보화의 핵심 기술인 이러닝과 유러닝 기술을 검토할 것이다. 또한 이러닝은 콘텐츠 전달 매체에 따라 엠러닝(m-learning), 티러닝(t-learning), 유러닝(u-learning), 알러닝(r-learning), game-based learning 등으로 나눌 수 있다. 본 논문은 이 중 새로운 콘텐츠 전달 방법인 알러닝의 개념을 소개하고 유러닝과의 차이점을 비교하여 검토한다.
이 연구는 유러닝 이용 교육에서 신기술의 발전에 따라 나타나는 특정과 문제점들을 사례를 분석하여 연구하였다. 이러한 유비쿼터스 환경에서 인간은 컴퓨터 능력을 갖고 있는 장치와 상호 교류가 가능하며, 유러닝을 통해 학생들은 열린 자세를 갖으며 스스로 공부하는데 동기부여를 갖게 된다. 이는 학습과 의사소통을 효율적으로 할 수 있게 하며, 시간과 비용 에너지를 절약 할 수 있게 한다. 국내 외 사례에서 살펴보았듯이 유러닝의 발전을 도모하기 위해서는 여러 가지 측면에서 고려되어야 할 것이지만, 교육, 학습태도, 관습, 인간관계 등에 있어 현재 보다 훨씬 광범위하게 수집되어 오용되거나 유출되는 문제를 반드시 해결해야 할 분야이다. 이를 위해 법이나 제도 그리고 윤리적 관점에서 고려되어야 할 것으로 본다.
본 논문에서는 네팔(Nepal)의 6개 시범 초등학교를 대상으로 유러닝 박스(U-Learning Box)와 유비쿼터스 기반의 시험(UBT, Ubiquitous-based Test) 시스템을 이용한 교육 혁신 사례 연구 성과를 소개하고 있다. 전력 공급 사정이 열악한 네팔 국가의 현실을 고려할 때 작고 이동성이 용이한 교사용 태블릿 PC와 자체 배터리를 가진 소형 스마트 빔으로 구성된 유러닝 박스가 시범 초등학교를 대상으로 지속적인 기초 영어 교육과 보건 위생 교육을 지원하는 최적의 솔루션으로 평가되었다. 그리고 태블릿 PC를 이용한 UBT 기술을 이용해 시범 초등학교 학생들의 기초 영어 학습 능력을 평가하고 분석함으로써 이를 토대로 한 교육 환경 개선 및 현지 수준에 적합한 교육 콘텐츠의 개발이 필요함을 인식하게 되었다. 이러한 유러닝 박스와 UBT 기술을 이용한 글로벌 교육 혁신 사례는 네팔 뿐만 아니라 기초 교육 환경이 열악한 개발도상국들을 대상으로 하는 글로벌 교육 기회 평등 프로젝트의 성공 모델로 자리 잡을 것으로 기대한다.
최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 보급으로 인해 물리적 시공간의 한계를 뛰어 넘어 언제, 어디서나 자신에게 필요한 학습활동을 할 수 있는 기반이 조성되면서 e-러닝(e-Learning)에 대한 관심이 커지고 있다. e-러닝은 '학습 선택권의 확장'과 '학습 기회의 확대'를 통해 궁극적으로 언제(anytime), 어디서(anywhere), 누구나(anyone) 학습할 수 있는 '열린 학습'을 지향하며 기존 교육 패턴과는 전혀 다른 새로운 패러다임을 요구하고 있다[1. 즉, e-러닝의 성패는 '기존 방식과는 다른 방식으로 교육을 설계할 수 있느냐?'와 '학습자들의 학습 습관이 어느 정도 변화했느냐?'에 따라 달라진다. 또한 기업에서는 e-러닝을 조직의 비즈니스 전략과 유기적으로 연동시키는 전략이 성패의 갈림길이다 할 수 있다. (중략)
이러닝은 기능적인 요소기술의 구현에 초점을 두었던 단계를 지나 학습자의 학습 능력과 취향, 선호도 및 학습습관을 고려하며 사용자의 편의와 학습의 품질을 근본적이고 획기적으로 개선하기 위한 유러닝으로 발전하고 있다. 이와 함께 IMS 학습설계는 병렬세션관리, 협동학습과 혼합학습 지원 측면에서 그 동안 국내외에서 개별학습을 지원하는 표준안으로 활용되어온 ADL의 SCORM 국제표준이 갖는 한계 문제점을 해결할 수 있는 대안으로서 등장하였다. 하지만 제정된 이후로 개정이 되지 않아 유러닝을 지원하기 위해서는 개선이 요구되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 맞춤형 학습을 지원하고 사용자 편의를 제공할 수 있도록 확장된 학습설계 표준에 대하여 소개한다.
SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.
이 논문은 최근 엄청난 성장을 하고 있는 유튜브의 댓글 중 스팸 댓글을 판별하는 기법을 제안한다. 유튜브에서는 광고를 통한 수익 창출이 가능하기 때문에 인기 동영상에서 자신의 채널이나 동영상을 홍보하거나 영상과 관련 없는 댓글을 남기는 스패머(spammer)들이 나타났다. 유튜브에서는 자체적으로 스팸 댓글을 차단하는 시스템을 운영하고 있지만 여전히 제대로 차단하지 못한 스팸 댓글들이 있다. 따라서, 유튜브 스팸 댓글 판별에 대한 관련 연구들을 살펴 보고 인기 동영상인 싸이, 케이티 페리, LMFAO, 에미넴, 샤키라의 뮤직비디오 댓글 데이터에 6가지 머신러닝 기법(의사결정나무, 로지스틱 회귀분석, 베르누이 나이브 베이즈, 랜덤 포레스트, 선형 커널을 이용한 서포트 벡터 머신, 가우시안 커널을 이용한 서포트 벡터 머신)과 이들을 결합한 앙상블 모델로 스팸 탐지 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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