이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.
e-Learning에서 교수 시스템이 학습자의 학습에 대한 흥미도, 관심도 또는 각성상태를 실시간으로 측정하여 학습자의 정서 상태를 정확히 알아낼 수 있다면 학습자가 지루해 할 때 학습에 대한 흥미를 느낄 수 있는 요소를 피드백 해줄 수 있으며, 학습자가 학습내용을 이해하지 못하고 있거나 어려움을 느끼고 있는 경우 학습내용을 이해할 수 있는 도움내용을 처치하는 등의 적응적 교수 시스템(adaptive tutoring system)의 역할을 수행할 수 있다. 현재의 표정 인식 분야는 대부분 성인의 얼굴표정을 대상으로 하여 일상적인 감정인 분노, 혐오, 공포, 슬픔, 놀라움, 기쁨 등을 대상으로 하고 있다. 하지만 이러한 일상적인 표정들은 e-Learning 에서 나타나는 학습자의 감정이라고 보기 어렵다. 따라서 표정을 통하여 학습자의 감정 상태를 인식하도록 해주기 위해서는 e-Learning에서 학습자가 어떤 표정을 짓는지를 먼저 연구하여 다양한 표정사진을 충분히 취득한 후에 각 표정사진의 감정상태가 무엇인지를 밝혀주는 작업이 필요하다. 이에 본 연구는 표정 데이터베이스의 구축을 위한 선행 연구로 e-Learning에서 학습자가 나타내는 감정과 그 감정에 따른 표정이 어떻게 이루어져 있는지를 찾아내고 그 특징을 분석해보았다.
본 연구는 비대면 수업에서 미술품의 해설을 듣고 수업의 결과로 학습자의 감정을 확인하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안한 시스템은 AI 서버를 통해 미술품의 해설을 듣고 학습자의 감정을 전용 키로 입력하고 그 결과를 음악으로 표현하게 된다. 이를 위해 감정 키를 활용한 비대면 미술감상 수업 모형의 방향을 설정하였고, 이를 바탕으로 비대면 미술감상을 위한 시스템을 구성하였다. 학습자는 미술품의 해설을 듣고 제시되는 질의에 대한 감정을 입력하기 위해 본 연구에서 제안한 '감정 키를 활용한 스마트 기기'를 사용하게 된다. 제안한 시스템을 통해 온라인 미술수업에서 학습자는 감정 상태를 표현할 수 있게 되고 교수자는 수업 참여결과를 전달받아 교육적 분석을 위해 다양하게 활용하게 된다.
비대면 수업이 지속되면서 학습자의 주의집중에 관한 논의가 계속되고 있다. 대면수업이나 비대면 수업에 상관없이 학습 효과를 높이기 위해서는 학습자의 주의집중이 중요하다. 본 연구에서는 학습자의 주의집중에 영향을 주는 요인 중 하나인 학습자 감정을 고려하여 학습자의 주의집중을 유도하는 모바일 애플리케이션 프로토타입을 개발한다. 학습자가 애플리케이션에 표시된 4가지 감정 중 하나를 선택하면 선택한 감정과 연관된 학습자의 주의집중을 유도하는 활동을 보여준다. 개발한 애플리케이션의 사용성을 평가하기 위해 중·고등학생 32명을 대상으로 애플리케이션을 실행하게 한 후 리커트 5점 척도 설문을 진행한다. '나는 집중력이 생긴다'와 '나는 심리적 안정감이 든다'는 문항의 점수는 각 3.56점, '나는 잡념이 사라진다'는 문항의 점수는 3.6점의 결과를 보임으로써 본 연구에서 개발한 애플리케이션이 학습자의 주의집중을 유도할 가능성이 있다는 것을 보여준다.
실제 교실 환경과 반복 훈련을 제공하는 가상 환경 기반 시뮬레이션을 교사교육에 활용하는 데 상당한 관심이 집중되고 있다. 시뮬레이션 학습환경이 더욱 정교하게 학습에 적용되기 위해서는 감정적 상호작용을 고려할 필요가 있다. 감성은 창의적 사고, 영감, 집중력, 학습동기에 중요한 요소이기 학습자와의 정서적 상호작용을 파악하고 이를 교수 시뮬레이션에 적용하는 것은 필요한 활동이다. 본 연구는 학습자의 EEG(Electroencephalogram)와 시선추적을 통해 공감적 반응을 위한 객관적인 데이터를 확인하고, 감성교수 시뮬레이션 설계를 위한 단서를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구의 결과는 의도된 공감적 반응이 제공되었고, 상황적 감성이 학습자의 정서 반응을 결정하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 정교한 감정을 표현할 수 있는 아바타의 개발 및 감정적 반응을 일으키는 상황에 적합한 시나리오의 개발이라는 측면에서 교사교육 시뮬레이션의 설계에 시사점을 갖는다.
본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.
인간-컴퓨터 상호작용에서 감성 기술(affective computing)을 도입하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 정의적인 측면에서 감성적 기억은 인지적 처리 활동에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습자의 감성에 따른 정서적 피드백이 학업 성취도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 인간 교사가 면대면 학습 환경에서 제시하는 정서적 피드백 메시지를 선정하고 이를 콘텐츠에 적용한 시스템을 구현하였다. 학습자의 감성을 알아내기 위해 버튼을 이용한 자기 보고 방법을 사용하고 선정된 정서적 피드백을 제공할 수 있는 시스템을 교실수업에 적용한 결과 이러닝 환경에서 느끼는 학습자의 감정에 정서적 피드백을 제공하는 것이 학업 성취도에 긍정적인 영향을 줌을 알 수 있었다.
본 연구는 수학 학습에서 긍정적이거나 부정적으로 발현되는 학습자의 감정이나 학습자가 보유한 수학에 대한 신념, 태도가 수학 학습 결과에 영향을 미친다는 연구에 기반하여 학습자 감정이나 정의적 요소들을 학습자 자신의 학습 목표나 목적에 맞게 조절할 수 있는 요소를 강구하고자 하였다. 이를 위하여 메타 정의에 관련된 연구들을 연결망 분석을 통하여 종합적으로 분석함으로써 메타 정의의 정의적 요소를 추출하고 이에 대한 개념을 분류, 그 의미를 탐색하였다. 그 결과 메타 정의의 정의적 요소로서 감정, 태도, 신념, 메타 정의의 개념 요소는 알아차리기(자각), 평가, 조절, 활용, 모니터링으로 도출할 수 있으며, 각 개념 요소에 대한 의미를 정의하였다. 본 연구 결과는 수학교육 분야에서 의미 있게 다뤄지는 정의적 영역과 관련하여 정의적 요소의 규명이나 특성에 대한 고찰을 넘어, 수학 학습에서 감정적 영역을 조절하고 이를 활용하기 위한 방안으로의 메타 정의의 개념 요소와 의미를 탐색하였다는데 그 의의가 있다.
대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은 이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 +2%p, 화행 +11%p, 서술자 +3%)을 보였다.
최근 학교폭력, 집단 따돌림과 같은 청소년 문제가 점차 저 연령화가 되고 있는 상황이다. 이러한 상황을 극복하기 위한 하나의 대안으로 감정교육의 중요성이 부각되고 있는데, 기존의 모바일 앱을 분석해 본 결과, 대부분 재미위주와 정보제시 접근에서만 이루어져왔다. 이에 본 연구에서는 감정교육의 기초적 역량인 감정인식 역량에 초점을 두고 학습자들의 진단과 훈련, 적용이 함께 가능한 교육용 모바일 앱을 프로토타입 수준에서 개발하였다. 모바일 앱을 개발하기 위해서 첫째, 감정인식 교육 프로그램을 검토하여 감정인식 역량인 자기감정파악, 자기감정표현, 타인감정파악, 타인감정 공감하기 등을 도출하였다. 둘째, 기존의 감정인식 앱을 분석하여 감정인식 역량을 함양할 수 있는 거시적 설계원리와 미시적 설계전략을 도출하였다. 셋째, 설계원리와 전략에 따른 앱 구조도와 앱 프로토타입에 대해서 전문가 검토 및 형성평가를 실시하여 완성된 모바일 앱 프로토타입을 완성하였다. 본 연구에서 제안한 앱은 재미와 학습, 수행이 함께 이루어지며, 학습자들의 수준에 따른 맞춤형 학습이 가능하다는 점에 의의가 있다. 뿐만아니라, 효율적이고 매력적인 학습공간으로서 체계적인 진단과 훈련을 통해서 초등학생들의 감정인식 역량을 향상시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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