We propose a new web-based automatic question-issuing system, which automatically issue some problems suited to a learner's level according to estimation and analysis of his answers examined previously and communicates interactively with him by using web. Till now, in many researches system issues problems by a learner's direct choice or randomly. So they lack compensation for learner's misunderstanding and wrong answers. This system allows a learner to determine the ratio of ease and difficulty and the number of problems at initial problem-solving time and then issues problems, which reflect his level, from problem pool. Also its accumulative estimate-analysis and current estimate-analysis make it possible for a learner to study intensively about his faulty area.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.16
no.6
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pp.71-81
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2013
This study was executed to give a help in planning and implementing online learning. For this purpose this study investigated the effect of contents presentation types, levels and metacognition on concept map composition and learning process in online learning. Learning contents types were two, meaning-centered or context-centered. Contents levels were divided into two; basic or deficient. Metacognition was divided into two levels according to the scores of scale. Results showed that meaning-centered type(M=45.00, SE=1.97) got better scores in concept map than context-centered(M=34.71, SE=1.98), Presentation levels and metacognition had no significant influence on concept map. There were interaction effect(F=.002, p>.05) between presentation levels and metacogntion levels. The upper group in metacognition got higher score in deficient types whereas the lower group got higher score in basic type. In online learning process, learner's metacognition was an important factor to complement the contents' defect and lack.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11c
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pp.2463-2466
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2002
본 연구에서는 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하는 웹기반 퍼지 교수 시스템을 제안한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법을 지원할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.01a
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pp.295-296
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2015
본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 정규 수업과 병행하여 운영된 수준별 맞춤형 프로그램에 참여한 학습자들의 프로그래밍 능력 향상을 평가하고자 한다. 수준별 맞춤형 프로그램으로 수준별 전공스터디와 피어 튜터링 프로그램을 운영하고, 참여 학생들이 별도 학습을 통해 얼마나 실력 향상이 되었는지 평가하기 위해 프로그램 참여자들과 비참여자들의 상대적인 성적 변화를 분석한다. 나아가 참여 학생들이 졸업 후의 취업률과 취업 분야 그리고 고용상태도 분석함으로써 학생들의 실력 향상이 원하는 분야로의 취업에 얼마나 기여했는지도 분석해본다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.265-266
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2021
COVID-19로 인한 외부환경요인의 변화는 2020학년도 1학기부터 대학교육시스템에 큰 변화를 일으켰다. 초기에는 비대면으로 변화된 수업 환경에서 필요한 수업 방법으로 전환하는 데 급급하였다면 비대면 상황이 지속되면서 대면 학습의 실재감을 제공하고 학습효과를 높이는 구체적인 요인 파악과 수업 적용이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 비대면으로 이루어지는 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 대면 수업의 실재감을 제공하기 위해 강의동영상 수업과 실시간 수업을 활용하여 수업주제 맞춤형 비대면 혼합형 수업 방법을 적용한 후 설문 조사를 통해 혼합형 수업에서 학습자의 참여수준(태도)가 대면수업 수준의 실재감에 미치는 영향을 조사·분석하였다. 이를 통해 비대면 수업에서는 비대면 환경에서 학습자의 상호작용을 위한 수업 참여 수준(태도)가 대면 수준으로 학습효과를 높이는데 가장 큰 영향을 미친 것으로 조사·분석하였다.
최근 모바일 기기의 활성화에 따라 M-learning (Mobile learning)이 활성화되고 있다. M-learning을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 근접발달영역이론 (Zone of Proximal Development : ZPD)이란 독자적으로 문제를 해결함으로써 결정되는 실제적 발달수준과 성인의 안내나 보다 능력 있는 또래들과 협동하여 문제를 해결함으로써 결정되는 잠재적 발달수준간의 거리이다. 한편, 스캐폴딩은 학습자의 근접발달영역을 변화시키며, 학습자가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 구체적인 방식이라 할 수 있다. 또한 스캐폴딩 (Scaffolding)은 학습자가 구조를 조직하고 새로운 지식을 구성하도록 교수자 또는 촉진자가 도와주면서 교수자와 학습자간에 상호작용하는 과정이다. 본 연구에서는 근접발달영역이론을 이용하여 모바일로 교사가 학습자에게 스캐폴딩을 제공하는 수업모형을 제안한다. 본 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 문제해결을 위한 스캐폴딩만이 아니라 문제 해결 후 격려 스캐폴딩을 제공하여 학습력 강화가 이뤄지도록 하였다. 둘째, 교사와 학습자 사이에 다양한 스캐폴딩을 제공하여 상호작용을 강화하였다. 셋째, 자신에게 맞는 개별학습, 반복 학습이 가능하고 자기 주도적 학습이 강화되도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.88-90
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2005
컴퓨터 개별적응 검사(CAT: Computerized Adaptive Testing)란 각 학습자 수준에 적절한 형태의 검사를 개별적으로 실시함으로써 짧은 시간 안에 적은 수의 문항으로도 측정하고자 하는 제 특성을 보다 정확하고 효율적으로 측정할 수 있게 하는 기법이다. 이는 학습자 중심의 수준별 교육을 위한 학습 도구로서 이용될 수 있다. 본 연구에서는 문항반응이론 기반의 CAT를 학습에 적용시킴으로써 학습자의 평가결과에 따라 즉각적인 피드백을 통한 개별학습을 할 수 있고 일정수준의 성취단계에 이를 때까지 스스로 부족한 부분에 대한 평가를 계속 실시하여 완전학습에 도달할 수 있는 새로운 형태의 CAT 기반 학습시스템을 제시한다.
This paper proposes an agent-based adaptive tutoring system that monitors learning process of learners' and provides learning materials dynamically according to the analyzed learning character. Furthermore, it uses fuzzy concept to evaluate learners' ability and to provide learning materials appropriate to the level of learners'. For this, we design a courseware knowledge structure systematically and then construct a fuzzy level set on the basis of it considering importance of learning targets, difficulty of learning materials and relation degree between learning targets and learning materials. Using agent, monitoring continually the learning process of learners 'inferencing to offer proper hints in case of incorrect answer in learning assesment, composing dynamically learning materials according to the learning feature and the evaluation of assesment, our system implements effectively adaptive instruction system. Moreover, appling the fuzzy concept to the system could naturally consider and ideal with various and uncertain items of learning environment thus could offer more flexible and effective instruction-learning methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.589-591
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2003
현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.
A lot of learning systems are applying self-directed learning to increase learner's learning effect. But most of this methods are hardly applied to fit the construction of learning contents considering learner's characteristics or it was processing the learning course without learner's choice. In this research, we proposed the recommendation method that can support the learning contents as calculate learner's preference contents based on learning history information when learner design the learning course. In the result, we chose test learner group and was able to know to generally increase average score of each learner after test between existing method and proposal one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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