웹 기반 학습시스템은 다양하고 방대한 학습 콘텐츠가 운용되고 있다. 그러나 학습자가 학습을 위해 학습 콘텐츠를 선택할 때 이를 자신에 맞도록 효율적으로 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자 프로파일의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출은 토픽 선호도 벡터 값으로 산출하여 적용하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 학습을 진행하였으며, 학습후의 학습 만족도가 매우 높게 나타남으로서 본 제안방법이 학습자 스스로의 학습 진행에 많은 도움을 줄 수 있음을 제시하였다.
자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.
본 연구에서는 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들을 대상으로 프로그래밍 학습의 예 복습과 교수자의 학습 지원 등에 대한 생각을 먼저 설문으로 조사하고 그 결과에 따라 교수자가 수업 내외에서 학습자들이 다양한 학습 활동들을 할 수 있도록 지원한다. 그리고 학기말에 학습자들을 대상으로 제공된 학습 방법들 중에 어떤 방법을 선호하는지를 설문조사하여 분석해보았다. 연구 결과를 통해 향후에는 학생들이 선호하는 학습 방법을 파악하고 제공함으로써 학생들의 학습 동기와 의욕을 향상시켜 보다 적극적인 학습 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.
온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.263-268
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1999
지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.
학습자의 성격유형에 따른 학습 선호도는 학습 성취의 주요 인자 중의 하나이다. 따라서 학습자는 자신의 성격 유형과 다른 콘텐츠로 학습을 하게 되면 스트레스가 증가하여 혈압이나 심박동수에 변화가 나타나게 된다. 본 연구에서는 학습자의 비선호도를 측정하기 위해서 스트레스 량 측정에 사용되는 주파수 영역 정보를 이용하였다. 먼저, 13명의 유치원 아동들을 MBTI 성격유형의 감각/직관의 두 유형으로 파악하고 이들에게 동일한 학습 콘텐츠를 10분간 제시한 후, 이를 학습하는 동안 측정된 심전도 신호를 심박변동신호(heart rate variability: HRV) 신호로 재구성하였다. 이 HRV 신호를 주파수로 변환한 후에 저주파(LF: low frequency), 중간 주파(MF: middle frequency), 그리고 고주파(HF: high frequency) 영역으로 분할하고, 각 주파수 영역비를 비교하여 학습자의 성격 유형에 따라 학습 콘텐츠에 대한 선호도가 달라지는 지 여부를 알아보았다. 실험 결과는 아동들은 자신의 성격 유형에 따라 각기 다른 학습 콘텐츠를 선호한다는 사실을 보여준다.
최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.
본 연구에서는 학습자의 시각적 학습 선호도에 따른 정화상을 이용한 CAI와 애니메이션을 이용한 CAI의 효과를 학습자의 개념 이해도, 개념 응용력, 학습 동기의 측면에서 비교하였다. 서울시에 소재한 중학교에서 1학년 59명을 대상으로 분자의 운동에 대하여 4차시 동안 수업을 진행하였다. 이원 공변량 분석 결과, 학습자의 시각적 학습 선호도와 관계없이 애니메이션을 이용한 CAI 집단이 정화상을 이용한 CAI 집단 보다 개념 검사 점수가 유의미하게 높았다. 그러나 개념 응용력 검사와 학습 동기 검사 결과는 두 집단 간에 차이가 없었다.
본 논문은 영어를 외국어로 학습하는 한국 대학생 124명을 대상으로 하며, 애니메이션을 이용한 영어 학습에 대한 선호도를 학습자 변인 별로 차이가 있는지를 알아보았다. 즉 학습자의 흥미도를 고려한 애니메이션을 선정하여 학습을 진행한 후에 학습 전, 학습 중, 학습 후의 학습 활동 선호도를 학습자의 성별과 영상 학습 관심 정도와 비교하였다. 또한 학습자의 흥미 정도와 각 문항들과의 관계를 분석하였다. 연구 분석의 결과를 보면, 학습자의 성별에 따라서 수업활동에서 유의미한 차이를 보이고 있다. 전체적으로 여학생의 영상 학습 활동이 높게 나타나고 있다. 학습자들의 영상 수업에 대한 선호도에 따른 비교에서 하위 그룹 학습자들은 대체로 수업 전 활동에서 높은 비율을 보이고 있으며, 상위 그룹은 수업 중과 수업 후 활동에 비중을 보이고 있다. 학습 활동 문항과 각 그룹 간의 상관관계에서 단어 추론, 내용 토론, 그리고 단어 복습 문항에서 각 그룹들 간의 유의미한 차이를 보이고 있다. 이 연구의 결과를 볼 때, 애니메이션 영어 학습에서 학습자의 성향을 고려할 필요가 있다. 또한 애니메이션 영어 학습을 위한 학습 자료의 개발과 운영에 있어서 이러한 학습자 요인에 대한 결과를 적용할 필요가 있다.
본 연구는 설문지와 학습스타일 검사도구를 활용하여 학습상황 속에서 영재아의 선호하는 학습스타일이 어떻게 나타나는지 살펴보고, 학습자 특성에 따른 학습스타일과의 관계를 분석함으로써 학부모, 교사들에게 다양한 분야의 재능을 가진 영재들을 이해하여 영재아들이 잠재적 능력을 개발할 수 있도록 교수-학습 프로그램을 마련하고 구현하는데 시사점을 주고자 하였다. 영재학생이 선호하는 학습스타일이 있고, 다양한 학습자 변인과 선호하는 학습스타일 간에도 유의미한 상관관계가 있었다. 이는 학습자의 물리적, 심리적 환경이 학습스타일에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 또한 영재학생들이 선호하는 학습스타일과 교사들이 자주 실시하는 교수스타일 간에도 차이가 있는 것으로 나타났다. 영재 프로그램이 학습자에 맞게 세분화되고, 학습스타일 관련 학습자 특성을 파악하여 교육 현장에서부터 차별화되고 개별화된 교육과정이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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