• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.358-360
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• 2005

본 논문은 학습자의 학업 성취도를 높이기 위해 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 제공하기 위한 방안으로 문제의 정${\cdot}$오답율을 측정하고, 코스 구성시 측정된 정${\cdot}$오답율을 근거로 문제를 구성하는 방안을 제안한다. 기존 연구는 학습자의 수준에 맞는 콘텐츠 제작에만 중점을 두었으나 본 연구에서는 수준에 맞는 평가를 제공함으로써 학습자의 학업 성취도를 높일 수 있다. 학습자의 수준은 기존 학습의 결과로 파악이 되며, LMS에 저장된다. 학습자가 문제를 풀면 정${\cdot}$오답 결과를 저장하여 해당 문제를 푼 여러 학습자들의 정${\cdot}$오답율을 메타데이터에 포함한다. 교수자는 학습 코스 설계 시 해당 학습자의 수준에 맞는 평가 문항 검색, 새로운 코스에 포함 할 수 있다. 이를 통해 학습 코스 설계자는 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 학습코스에 적용할 수 있고, 학습자는 자신의 수준에 맞는 평가를 함으로써 학업성취도가 높아지게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.566-568
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• 2003

본 논문에서는 SCORM을 기반으로 한 e-Learning 시스템에서 학습자의 학습 활동을 트래킹하여 학습자의 수준을 적응적으로 판단하는 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 모집단의 크기가 작을 경우 교수자가 지정한 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하고, 모집단의 크기가 충분히 클 경우에는 문항반응이론을 적응한 난이도에 의해 학습자의 수준을 판단하였다. 문항반옹이론을 적용할 시점에서 교수자가 지정한 난이도가 문항반응이론에서 추정한 난이도와 차이가 날 경우, 교수자가 지정한 난이도를 문항반응이론의 난이도로 수정하는 적응적인 기법을 제시하였다. SCORM의 트래킹 기능을 이용하여 실험한 결과 문제를 푼 학습자의 수가 적을 경우에는 학습자 수의 변화에 따라 학습자의 수준이 계속 바뀌는 문제점이 있음을 알 수 있었다. 따라서 모집단의 크기가 작을 경우, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 교수자가 지정한 문항의 난이도를 이용하여 학습자의 수준을 판단하는 것이 효과적이었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.688-690
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• 2001

온라인을 이용해서 교육목적을 달성하기 위해서는 학습자 수준을 분서하여서 수준에 맞는 학습 내용을 제공해야 한다. 특히 수학과처럼 학습의 연계성이 큰 교과는 선수학습이 결손되면 후속학습의 목표 도달에 곤란을 갖게 된다. 따라서 학습자가 학습목표를 잘 도달할 수있게 하기 위해서는 선수학습 결손 여부를 판단해서 학습결손이 발견되면 보충학습을 한 뒤 본 학습을 하도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 IPI를 이용하여 학습자의 수학과 학습 수준을 분석할 수 있는 진단시스템을 설계 구현하였다. IPI(Individually Prescribed Instruction)는 학습자의 수준을 진단$\longrightarrow$처방$\longrightarrow$평가하는 개별처방교수법으로 이를 이용하면 학습자의 수준을 진단해서 학습자 수준에 맞게 처방을 하여 개별화된 학습을 할 수가 있다. 수학학습에 본 시스템을 활용하면 학습자는 학습결손이 일어나지 않게 되어 궁극적으로 학습목표에 도달할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.239-242
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• 2003

본 논문에서는 학습자의 요구와 무관한 학습 컨텐츠 제공의 문제점을 알아보고, 학습자의 요구에 부합되는 강의 컨텐츠제공을 위한 방법을 제안한다. 기존의 LMS(Learning Management System)는 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고있다. 이에 본 논문에서는 학습에 필요한 강의 컨텐츠 생성 시 효율성과 재사용성을 높인 SCORM을 기반으로 하여 학습 컨텐츠를 생성하고, 평가된 학습자의 학습 수준을 통해서, 학습자의 수준에 맞는 강의 컨텐츠를 제공하는 학습자 수준별 학습 시스템(Learner Level e-Learning System)을 구현하였다. 이를 통해 컨텐츠 저작자는 학습 객체의 재사용이 가능하며, 학습자는 요구에 충족하는 강의를 수강하는 것이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.559-561
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• 2003

기존의 LMS(Learning Management System)는 언제 어디서나 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 학습자 수준을 고려하여 학습에 필요한 학습 컨텐츠를 효율적으로 개발하고, 학습자의 수준에 부합되는 컨텐츠를 제공하기 위하여 L3S(Learner Level Learning System) 시스템을 구현하였다. 학습자의 수준에 맞는 컨텐츠 제공에는 SCORM에서 제안하는 메타데이터를 이용하였으며, 저작자는 메타데이터 생성기를 통하여 학습에 필요한 학습 객체의 난이도를 지정 가능하다. 또한, 웹 브라우저를 통해 LMS에 접근한 학습자는 난이도 지정과 검색을 통하여 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.565-567
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• 2001

웹의 등장으로 인터넷이 보편화됨에 따라 웹을 기반으로 하는 가상 강의실이 많이 구축되고 시다. 웹을 기반으로 하는 가상 강의실은 학습자에게 많고 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만, 기존 가상 강의실 시스템에서 제공하는 학습내용이 대부분 교수의 임의의 한 수준으로 제공되고 있어 학습자 개개인의 학습수준이나 목적에 맞는 학습내용을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수준별 학습내용을 제공할 수 있도록 학습 평가 에이전트를 갖는 웹 기반 가상 강의실을 제안하고 구현한다. 본 가상 강의실의 학습 평가 에이전트는 학습자에게 학습 방향과 목표에 따라 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위하여 학습 전에 학습자의 학습수준을 테스트한다. 이러한 테스트를 위하여 학습 평가 에이전트는 테스트 항목들에 대하여 문항반응이론을 적용한다. 문항반응이론은 문항특성의 불변성, 능력추정의 정확성, 능력추정의 불변성을 가지고 있어 학습자의 단순한 평가가 아니라 학습자의 지식수준이나 이해정도를 구체적으로 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 이러한 가상 강의실의 구축에 필요한 데이타베이스 설계와 시스템 환경에 대한 내용을 포함한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.423-424
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• 2015

본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.83-96
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• 2000

본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.251-254
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• 2001

인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.137-144
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• 2010

We've run leveled intense and supplementary study groups connected with JAVA regular classes for more effective learning of computer programming. We performed the test for evaluating learning understanding degrees between before and after study to analyze learning effect for three leveled study groups and a non study group, and we also analyzed the differences of learning understanding degrees among 4 learner groups by computer programming areas. As a result, we can reach the result what programming areas are effective to be operated by intense and supplementary study groups. Those areas are the area to improve the ability of programming applying concepts through in-depth understanding of concepts, and the area of programming through mixed knowledges related each other. The study group for low-leveled learners has most improved of four groups. Low-leveled group was behind the other study groups on programming application ability, but the group was more excellent than non study group in most programming areas.