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.
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.
일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.
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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 멀티플랫폼 환경에서 헙력학습을 지원하는 e-Learning 시스템을 소개한다. 현재 IT 기술이 발전하면서 학습을 할 수 있는 단말의 종류는 과거에 비해 다양하다. 이러한 다양한 단말로 학습콘텐츠를 상호운용 시키기 위해서는 콘텐츠의 적응화가 필요하다. 본 연구에서는 적응화 방법을 소개하며 적응화를 위한 시스템의 architecture를 소개한다. 본 논문에서는 두 가지 적응화 방법을 고려한다. 학습콘텐츠 레이아웃 적응화와 학습자원의 적응화가 고려된다. 또한 학습효율을 향상하기 위해 협력학습을 지원하는 기술을 개발한다. 현재 ISO/IEC JTC1 SC36 WG2에서 헙력학습에 관한 기술표준을 추진 중이므로 본 논문에서는 SC36의 초안에 따라 기술을 개발하여 추후 국제표준을 선도할 것이다.
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.
본 연구는 청소년의 여가활용이 학습 적응성에 미치는 영향력을 분석하고, 여가활용과 학습 적응성 간 관계에서 대인관계의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 한국청소년정책연구원이 실시한 '청소년 역량지수 측정 및 국제비교 연구I'에서 수집한 6,637명의 자료를 구조방정식으로 분석하였다. 그에 따르는 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 여가활용은 학습 적응성에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 청소년의 여가활용은 대인관계에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 청소년의 대인관계는 학습 적응성에 직접적인 영향을 미치고, 청소년의 여가활용과 학습 적응성 간 관계에서 부분 매개효과를 보였다. 이러한 결과는 청소년의 여가활용은 학습 적응성에 직접적인 영향을 미칠 뿐만아니라, 대인관계에 영향을 미치고 대인관계가 학습 적응성에 영향을 미치는 간접적인 경로를 의미한다. 연구결과를 토대로 청소년의 여가활용과 대인관계 측면에서 학습 적응성을 제고하기 위한 실천적 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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