• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.667-669
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• 2004

적응적 웹기반 기법에서 학습자의 반응이나, 탐색 행동의 근본적인 원인이 되는 학습 동기, 지각 등에 대한 판단을 정확히 할 수 없기 때문에, 학습자에게 완전히 적응적인 수업 환경을 조성해 주는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 학습자간 상호작용이나 협동 학습을 지원하는 웹기반 교수 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 웹기반 환경에서 학습자들간의 협동학습을 효과적으로 지원하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수 있도록 지원한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.8-17
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• 2004

본 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.467-473
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• 2014

적응적 학습 시스템은 학습자의 학습 요구에 따라서 학습 자료를 적응적으로 제공해주는 시스템을 의미한다. 적응적 학습 시스템은 전문가 모델, 수업 모델, 학습자 모델로 구성되어있다. 전문가 모델은 가르치는 정보를 저장하고 있다. 학습자 모델은 학생들의 학습 정보와 학습 이력에 대한 데이터를 저장한다. 수업 모델은 실제 학습자에게 필요한 학습 자료를 제공해주는 모델이다. 본 논문에서는 학습자 프로파일 정보를 통하여 학습자 모델을 구성하였으며, 동적 시나리오 구축을 통하여 수업 모델을 구성하였다. 이후 학습자의 프로파일 정보 기반의 동적 시나리오를 구축해줌으로써 학습자에게 적응적으로 학습 콘텐츠를 제공해주는 시스템을 개발하였다. 마지막으로 시스템에 대한 만족도 결과는 88%로 높은 만족도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.839-842
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• 2005

웹 기반 교육에서 학습자의 완전통제에 의한 학습보다는 학습자의 특성에 따른 시스템과 상호작용 적응적 통제에 교육시스템이 요구된다. 교수자에 의해 제시되는 코스와 학습자 선택에 의한 동적 코스를 통한 학습시스템을 제안하였다. 새롭게 생성된 동적코스를 타 학습자에게 제시함으로써 교수자와는 다른 시각의 코스에 의한 학습 가능하도록 하여 학습자의 학습능력을 높일 수 있다. 본 연구를 통해 시스템과의 적응적 학습자 통제에 의한 보다 높은 학습 효과를 가져 올 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.383-391
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• 2013

기존의 교수 시스템들은 각 학습자들의 다양한 특성을 충분히 고려하여 콘텐츠를 제공하지 못하고 있다. 이 연구에서는 각 학습자들의 학습스타일을 고려하여 최적의 학습 방법을 제공하는 적응형 교수 시스템의 개발을 목적으로 한다. 본 적응형 교수 시스템은 적응성을 지원하기 위하여 Gregorc의 학습 스타일을 적용하여 개발하였다. 그리고 개발한 본 적응형 교수 시스템을 대학생들에게 적용하고 학습 효과를 분석하였다. 학습 효과 분석을 위하여 적응형 교수 시스템을 이용하는 집단을 실험집단으로, 비적응형 교수 시스템으로 학습하는 집단을 비교집단으로 구별하고, 독립표본 t 테스트를 통하여 실험 연구를 수행하였다. 적용결과, 이 연구에서 개발한 적응형 교수 시스템은 전통적인 교수 시스템과의 전체 학습자를 대상으로 비교한 결과, 학업 학업성취도 향상 효과가 있는 것으로 나타났다. Gregorc 학습 스타일별로 효과 분석을 한 결과 활동순차적 학습 스타일이 가장 긍정적 학습 효과가 있었으며, 개념임의적 학습 스타일은 학습 효과가 미비한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.479-493
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• 2010

지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1170-1172
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• 2008

본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.391-394
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• 2002

진화 연산(Genetic Algorithm)은 최적화 분야에서 사용되는 강력하면서도 일반적인 방법이다. 이러한 진화 연산의 일반성은 진화 연산에서 사용되는 기본 연산자들이 문제에 대한 정보를 필요로 하지 않는 것에 기인하고 있기에, 실제 구현시에는 여러 파라미터들을 문제에 맞게 정해 줌으로써 성능 향상을 죄할 수 있다. 이러한 파라미터의 조절은 보통 시행착오를 거쳐 행해지나, 실행시에 동적으로 파라미터를 학습하는 적응적 진화 연산도 연구되어 왔다. 본 논문에서는 진화 연산에서의 파라미터 학습 과정을 강화 학습 과정으로 공식화하고 강화 학습을 사용한 적응적 진화 연산 구현을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.757-766
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• 2009

본 연구에서는 학습자 행동모델을 이용하여 개별적인 학습 환경을 제공할 수 있는 적응적 하이퍼미디어 학습 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 추적하여 관리할 수 있는 LBML을 제안하였다. 제안 시스템은 학습행동정보 수집시스댐과 적용적 학습지원시스템으로 구성된다. 학습행동정보 수집시스템은 웹 2.0기술을 이용하여 SCORM CMI 데이타 모델을 기반으로 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 수집한다. 수집된 학습행동정보는 LBML 스키마를 기반으로 개별 학습자의 LBML 인스턴스로 저장된다. 적웅적 학습지원시스댐에서는 LBML 인스턴스를 분석하여 학습자의 반웅에 대한 즉각적인 피드백을 제공할 수 있는 규칙기반 학습지원모률과 상호작용적 학습지원모듈을 개발하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.151-157
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• 2009

많은 이러닝 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 학습자는 정해진 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 이는 학습과정 중에서 학습자마다 학습을 이해하는 정도가 다름에도 불구하고 학습자는 정해진 난이도와 학습과정을 따라야 함으로 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습과정중에 이해하는 정도를 시스템이 파악하여 능동적으로 난이도 및 학습과정을 조절하는 학습자 적응형 이러닝 시스템을 제시하고자 한다. 이를 통하여 학습자는 오프라인에서의 학습과 같은 대화형 학습을 통해 온라인 학습이 가져오는 획일적 학습에서 벗어나 보다 높은 학습효과를 높일 수 있다.