인공지능을 활용한 적응형 학습은 최근 국내 대학들이 직면하고 있는 학생들의 기초학력 저하와 학습격차 증가 등의 문제해결을 위한 방편이 될 수 있다. 인공지능 기반 적응형 학습이 성공적으로 대학 수업에 도입되고 실천되기 위해서는 교수자의 적극적인 관심과 참여가 요구된다. 이에 본 연구에서는 대학 교수들을 대상으로 적응형 학습에 대한 인식을 분석하여 대학 수업에서의 적응형 학습 구현을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 수도권 소재 A대학 교수들을 대상으로 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 162명의 교수들이 응답에 참여하였다. 설문 분석 결과 교수들은 학생 맞춤형 피드백 제공의 어려움, 학생들의 사전학습 부족 및 기초학력 저하를 수업 운영에서의 문제로 높게 인식하고 있었다. 또 적응형 학습에 대한 교수들의 지식 수준은 낮았지만, 적응형 학습 적용 의향은 높은 것으로 나타났다. 적응형 학습 적용을 위한 지원방안으로는 활용이 쉽고 유용한 적응형 학습 시스템 제공에 대한 요구가 가장 높았다. 이러한 결과를 바탕으로 대학에서의 적응형 학습 적용의 가능성을 논의하고, 적응형 학습의 성공적 도입과 적용을 위한 구체적인 방안을 제언하였다.
본 연구는 적응형 학습시스템을 위한 요구 사항을 도출하여 효율적인 적응형 코스웨어를 개발하기 위한 기반을 제공하는 것이다. 이러닝 활성화와 더불어 적응형 코스웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 적응형 코스웨어 개발시 학습자들의 요구 사항을 충분히 반영하지 못하고 있다. 학습자들의 요구 사항을 제대로 반영한다면 더욱 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 적응형 코스웨어 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 코스웨어에 대한 요구를 분석하고 도출한다. 연구 방법은 설문을 통한 요인분석과 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 코스웨어의 중요한 요소로 학습자들의 개인차에 따른 학습 스타일에 대한 적응성 뿐만 아니라 교과 내용에 따른 교수 모형의 적응성 제공도 중요함을 알 수 있었다. 적응형 코스웨어에서 적응성을 지원하기에 우선순위는 학습자 수준 및 학습 목표, 학습 스타일 순으로 비슷하게 나타났다. 따라서 대부분 적응형 코스웨어들이 학습 스타일의 적응성을 제공하고 있는데, 추후 적응형 코스웨어 개발시 교수 목표 및 교수 모형에 대한 적응성도 반영할 필요가 있음이 나타났다.
본 논문에서는 적응형 OFDM 시스템의 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응형 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
소프트웨어가 수행되는 환경은 점점 복잡해지고, 예측이 어려워지고 있지만, 소프트웨어의 자율성과 견고성을 달성하는 것은 여전히 어려운 문제 중에 하나이다. 적응형 소프트웨어는 소프트웨어의 복잡성을 해결하고 자율성과 견고성을 달성하는데 기여할 새로운 소프트웨어 개발 패러다임으로 떠오르고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경과 자신의 상태를 인지하고 현재의 성능을 향상시킬 방법을 스스로 판단하여 소프트에어의 구조 및 행위를 변경할 수 있는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 적응형 소프트웨어의 개발 초기단계에서 요구사항 분석 단계에서 추출된 목표와 시나리오를 이용하여 어떻게 적응형 소프트웨어의 각 기능을 정의하는 방안을 제시한다.
디지털 기술 발달은 우리의 삶뿐만 아니라, 온라인 교육 환경에도 많은 변화를 가져오게 되었다. 개별 학습자들에게 맞춤화된 내용을 필요한 즉시 제공 받기를 원하는 학습자들의 요구에 따라 마이크로러닝이 등장하게 되었다. 마이크로러닝은 개인에게 맞춤화된 콘텐츠를 적시에 빠르게 학습이 제공된다는 의미에서 '적응형(adaptive)' 교육이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 적응형 마이크로러닝의 개발원칙이 무엇인지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 문헌 연구 및 사례 분석을 통해 적응형 마이크로러닝 개발원칙을 탐색하였다. 그 결과, 개발원칙을 적응형 학습 환경, 적응형 학습 콘텐츠, 적응형 학습 시퀀스, 적응형 학습 평가의 네 가지 측면으로 구분하고 각각에 대한 세부요소를 제시하였다. 마이크로러닝이 현 사회적 요구를 반영한 새로운 이러닝의 형태인 만큼, 본 연구는 앞으로의 후속연구를 위한 방향성을 제안하는 탐색연구로서의 의미를 찾고자 한다.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
사용자는 적응형 하이퍼미디어를 항해하면서 적응형 하이퍼미디어가 아닌 다른 응용 프로그램을 함께 사용할 수도 있다. 만일 사용자가 그 응용 프로그램을 통해 적응형 하이퍼미디어와 관련된 정보에 접근하였다면, 이러한 사용자의 행동은 적응형 하이퍼미디어가 제공하는 내용에 대한 사용자의 지식이나 흥미에 영향을 줄 수 있다. 그러나 적응형 하이퍼미디어 시스템은 페이지 접근과 같은 탐색 활동을 통해 사용자 행동을 이해하며, 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자의 행동을 인식하여 사용자 속성을 변화시키기 어렵다. 본 논문에서는 적응형 하이퍼미디어 시스템이 다른 응용프로그램에서 발생한 사용자 행동을 인식하여 사용자 프로파일을 갱신시킬 수 있도록 함으로써 현재 사용자의 특성을 보다 정확하게 파악하여 적응형 내용 제시와 적응형 항해를 제공하고자 한다. 후킹 메커니즘을 이용하여 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자 이벤트를 분석하고, XML 번역기를 이용하여 시스템에 저장된 사용자의 프로파일을 갱신할 것이다.
본 연구는 적응형 이러닝 시스템에서 지원할 적응성 요소를 밝히기 위하여 폐쇄형 설문과 반 구조화된 개방형 설문을 통하여 요구 분석을 하였다. 본 연구는 적응형 이러닝 시스템의 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 이러닝 시스템에 대한 요구를 분석하고 도출하였다. 요구 분석 절차는 Rossett모델을 적용하였다. 분석 방법은 폐쇄형 설문으로 개략적인 의견을 통계 분석하고 개방형 설문으로 깊이 있는 의견을 추출하였다. 개방형 설문은 응답 내용을 코딩한 후, 코딩된 내용에서 주제를 추출하고, 지속적 비교 방법을 통하여 유목화를 하였다. 그리고 각 주제에 대하여 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 이러닝 시스템에서 적응성 제공 요소로서 기존의 학습 스타일 중심에서 벗어나 학습자 수준, 학습 목표 그리고 학습 내용에 대한 적응성을 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 특히, 교수 모형은 체계성 및 학습 목표를 효과적으로 도달하게 하는 중요한 요소임이 밝혀졌다.
소프트웨어의 외부 환경이 동적으로 변화하고 복잡해지면서 소프트웨어가 예상하지 못한 외부 환경의 변화에 직면하였을 때 변화를 감지하고 대안을 선택하여 지속적인 서비스를 제공할 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 외부 환경의 변화를 감지하고 변화에 적응할 수 있는 적응형 소프트웨어가 나오게 되었다. 그러나 적응형 소프트웨어를 개발하고자 할 때 기존의 요구사항 분석 방법은 소프트웨어의 외부 환경의 변화에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 적응형 소프트웨어의 외부 환경의 변화와 그러한 변화에 의해 가변적으로 나타나는 요구사항을 분석하기 위한 문맥 기반 요구사항 분석 방법을 제시한다.
사용자 및 기기의 상황을 파악하고 이에 따라 실시간으로 사용자 인터페이스를 변경하는 '적응형 사용자 인터페이스 (Adaptive User Interface)' 연구가 진행되어 왔다. 기존 관련 연구들은 주로 설계 방법론에 초점을 맞추고 있으며, 요구공학 방법론에 대해서는 거의 다루어지지 않았다. 본 연구에서는 적응형 사용자 인터페이스를 요구공학 관점에서 조명하고, 자가 적응 시스템 분야에서 연구되어 온 개념들에 기초한 요구사항 도출 및 명세 방법을 제안한다. 잘 알려진 자가 적응 소프트웨어 개념들을 재정의 및 해석한 후, 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하는 방법을 단계적으로 보인다. 사례연구에서는 제안하는 방법에 따라 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하여 본 기법이 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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