문맥/상황 또는 사용자의 개방/공유/참여에 따라 연관된 내용 또는 전체 내용이 복합적으로 변화하고 다양한 이질적인 데이터가 결합된 동적 적응형 콘텐츠를 출판하기 위해서는 시맨틱 매쉬업 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 신문/잡지의 뉴스 콘텐츠를 링크드 데이터로 변환해서, 시맨틱 기술을 활용해 출판할 수 있는 전자출판 시스템을 제안한다.
본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.
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.
이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.
본 연구는 최근 Horizon report 2020에서 소개하는 고등교육 분야에 영향을 줄 트렌드와 기술 사례들을 수집하여 고등교육의 미래 동향과 학습 분석적 측면에서 분석하였다. 고등 교육이 교수·학습을 중심으로 영향을 줄 트렌드로는 기술적 트렌드, 고등교육 트렌드, 경제적 트렌드 등이 있으며 기술 사례로는 적응형 학습, 인공지능/머신기능 기술의 교육적 활용, 학업 성취도 분석을 위한 학습 분석, 확장 현실 기술 등이 있다. 이 중 학습 분석 기술은 학습자의 학업 성취도를 높이기 위한 방법으로 사용되는 유용한 기술이기도 하며 고등교육에 영향을 줄 가장 핵심 트렌드이기도 하다. 그러나 현실 학습에 적용하는데는 데이터 격차, 품질 문제, 개인 정보보호에 대한 문제 등 윤리적 문제를 함께 고려해야한다. 본 연구를 기반으로 한 향후 학습 분석 시스템을 개발하고자 한다.
웹 기술의 빠른 성장과 더불어, 웹은 다양한 측면에서 우리의 삶뿐만 아니라 교육과 학습을 변화시켰다. 웹 기반 학습은 자기 주도적 학습과 창의적 학습을 언제 어디서나 지원해 줄 수 있게 되었지만 학습 내용들로 구성되는 하이퍼 공간의 구조가 복잡할 경우 학습자들은 방향 감각 상실이나 인지 과부하를 경험할 수도 있다. 본 논문에서는 인지적 부하 이론을 근거로 초보자들이 프로그래밍 학습을 한 때 경험할 수 있는 인지 부하를 줄일 수 있는 웹 기반 적응형 하이퍼미디어 시스템을 설계하고 구현하였다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
본 연구는 학습자의 학습과정과 학습내용, 평가내용을 분석하여 학습내용 중에 이해가 안된 부분이 있거나 문제가 있는 부분을 진단하고 이에 적절한 학습 조언을 제공함으로써 학습의 효과를 높일 수 있도록 하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 학습자의 학습내용 중 한 개념에 대한 학습은 다른 개념의 학습에 영향을 미치며, 한 개념을 학습하기 위해서는 그 개념에 대한 선행개념을 충분히 이해하고 있어야 된다는 점을 고려하여 학습내용을 구성시 컨셉맵을 기반으로 학습개념간의 관련성을 표현하고 있다. 이러한 컨셉맵을 통해 한 개념을 학습하기 전 요구되는 선행개념에 대한 학습 정도를 파악하여 이에 따른 적합한 학습내용을 제공하고, 평가문항과 학습개념과의 관련도를 이용하여 학습자의 학습내용 중 문제 있는 부분을 진단하여 적절한 조언을 제공한다.
본 논문에서는 서로 다른 프레잉 워크를 가진 사용 환경에서 멀티미디어 컨텐츠를 서비스하는 시스템에 대해 논한다. 본 논문에서 논하는 제안된 시스템은 MPEC-21 멀티미디어 프레잉 워크를 기반으로 사용자가 요구하는 컨텐츠를 능동적으로 생성 또는 선택하여 서비스하는 적응형 서비스 시스템이다. 제안된 시스템의 효용성을 알아보기 위해 시나리오 기반 하에 교육용 컨텐츠에 적용하였으며, 실험 결과 제안된 시스템은 효율적으로 서비스됨을 보여준다.
최근에 학교 현장에서 제공하는 홈페이지는 학교의 정보화 능력을 가늠하는 척도가 되고 있으며 학생과 학부모 그리고 학교가 상호 의사소통 할 수 있는 좋은 장을 마련해주고 있다. 그러나 끊임없이 변화하는 학생들의 검색 패턴에 대해서 학교 홈페이지가 적절히 대처하지 못하고 있으며, 그들의 방문 목적 달성을 위한 충분한 안내를 제공함에 있어 한계를 가지고 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 사이트 접속자들의 행동 패턴 분석을 위해 웹서버 로그 데이터를 이용하고, 데이터 마이닝의 한 기법인 연관규칙을 적용하여 로그 데이터를 분석함으로써 사용자들의 의미 있는 행동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이렇게 추출된 행동패턴을 기반으로 하이퍼링크가 자동으로 생성되어 해당 웹페이지에 삽입됨으로써 특정 개인뿐만 아니라 공통의 다수가 편리하게 이용할 수 있는 적응형 학교 웹사이트 구축 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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