지능형 학습 시스템(ITS, Intelligent Tutoring System)은 학습자의 학습 스타일을 인지하여 학습자에 맞는 학습전략을 세우고 적절한 학습 서비스를 제공하는 시스템이다. 기존의 학습시스템은 학습자의 학습 스타일 보다는 학습 컨텐츠에 중심을 두어 학습자에게 맞는 학습 전략을 적절히 세우는 과정이 부족했다. 이에 본 논문에서는 학습자의 학습과정에서 발생한 데이터를 기반으로 학습자의 학습 스타일을 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해 서양 건축양식 학습을 위한 교육 컨텐츠를 이용하였으며, 수집된 데이터를 분석하여 Folder & Silverman 이 제시한 학습 스타일에 근거한 학습자의 학습 스타일을 추출하였다. 실험에서는 70명의 데이터를 수집하였고, 학습자가 교육 컨텐츠를 학습한 순서에 대한 시계열 데이터를 기반으로 학습자 성향을 알아보기 위하여 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용하였다. 은닉 마코프 모델을 적용하여 얻은 분석 결과를 가지고 각 학습자에게 맞는 학습 스타일을 진단하였다. 은닉 마코프 모델에서 얻은 학습 스타일 진단 모델은 향후에 학습자 학습 스타일을 파악하는데 사용할 수 있으며, ITS에 있어 학습자 성향 분석 모듈로 고려해볼 수 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.
프로그래밍 교육이 학습자의 논리적 사고력 증진, 문제해결 능력, 성취감과 자신감 획득 등 학습자의 고등 인지 능력을 발달시킨다는 사실이 많은 연구에서 나타나고 있으며, 다양한 교육용프로그래밍 언어가 개발되어 현장에 적용되고 있다. 또한 프로그래밍 교육의 필요성이 확산됨에 따라 프로그래밍 교육 방안도 다양하게 시도되고 있다. 전통적인 교육에서와 마찬가지로 프로그래밍 학습에서도 효율적인 학습을 위해서는 학습자들의 학습스타일과 다중지능을 고려한 교육이 필요한 실정이다. 즉, 효과적인 프로그래밍 교육을 위해서는 다양한 학습자들의 특성을 파악하고 학습자에게 적합한 교육 방안을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 프로그래밍 교육을 위해 학습자의 학습스타일과 다중지능 간의 관계를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 프로그래밍 교육에 있어 학습스타일과 다중지능을 고려한 교육 전략을 제시하였다. 본 연구의 결과는 학습자에게 특성을 고려한 적합한 교육을 실시함으로써 학습자의 흥미를 유발하고, 프로그래밍 교육의 학습효과를 증진하는데 기여하게 될 것이다.
이 연구에서는 학습 스타일이 프로그래밍 교육의 효과에 어떤 영향을 미치고 있는지 고찰하였다. 우선 VARK 체크리스트를 활용하여 학습자들의 학습 스타일을 분석하고, 한 학기동안 프로그래밍 교육을 실시 한 뒤 학습자의 학습 스타일이 미친 영향과 여러 교수-학습 활동의 변인들과 상관관계를 알아보았다. 결과적으로 스크래치를 활용한 프로그래밍 교육은 학습의 인지적 영역에 대한 효과성과 만족도에 긍정적 영향을 주었다. 특히 Visual 성향의 학습자들에게서 스크래치 활용의 성과가 통계적으로 높게 나타났다. 따라서 초등학생의 프로그래밍 과정이 학습 효과에 큰 영향을 주었다고 볼 수 있다.
본 연구는 최근 핫이슈가 되고 있는 온라인 오프라인 융합 학습전략인 거꾸로 학습 전략이 학습자들에게 학습의 효과가 있을 것이라는 가정 하에 거꾸로 학습 전략을 대학 교양영어 수업에 적용하여 대학 교양 영어 학습자들의 학습 스타일 및 학업수준에 따른 학업 성취도와 태도의 차이를 분석해 보고자 하였다. 학업 성취도 분석을 위해 실험 전 진단 평가와 실험 후 성취도 평가를 실시하여 비교 분석하였고, 학습태도는 크게 동기, 선호, 가치로 분류하여 분석하였다. 본 연구의 결과 학습자의 학습 스타일을 고려한 거꾸로 학습 전략 적용은 학습자들의 학업 성취도에 의미 있는 결과를 나타내지 않았지만 학습 태도에는 의미 있는 결과를 나타내었다. 결과적으로 대학 교양 영어 수업에 있어서의 거꾸로 학습 적용은 학습자들에게 학습에 대한 동기 부여를 줄 수 있고 수업활동에 적극적으로 참여하도록 유도할 수 있는 학습 전략임을 시사하고 있으며 이에 따른 적합한 수업 구성 및 전략을 제고하는데 연구의 가치가 있다.
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 연구는 블랜디드 러닝 상황과 학습자의 특성에 따른 학습자의 만족도 차이를 살펴보아 블랜디드 러닝 실제에 도움을 주고자 실시되었다. 이를 위해 블랜디드 러닝의 온라인 학습상황을 세 가지 유형으로 분류하여 블랜디드 러닝 만족도에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 블랜디드 러닝 참여자들의 학습스타일을 유형별로 분류하여 그 특성이 참여자의 만족도에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 블랜디드 러닝 만족도는 크게 웹환경 만족도, 콘텐츠 만족도, 면대면수업 만족도, 일반적 만족도의 네 가지로 나누어 살펴보았다.
사이버가정학습은 학습자의 학습 영역을 가정으로 확산해 가는 것이 근본 취지이지만, 학교교육과 연계되지 못하면 그 실효성이 미미하다는 것이 연구학교 교사들의 지적이었다. 본 연구에서는 사이버가정학습을 활용함에 있어서 학교교육과 연계한 블렌디드 러닝(Blended-learning) 교육방법과 학습 스타일 등 학습자의 학습 요소가 학력 향상에 미치는 영향력을 비교해보았다. 사전검사결과 사회과의 학력에 차이가 없는 두 개 학급을 선정해 1학기동안 순수한 사이버학습과 블렌디드 학습의 두 형태로 운영을 해보고, 학력 향상에 미친 요소들의 영향력을 통계적으로 검정해보았다. 그 결과 학습 방법이 가장 큰 영향력을 보여주었고, 다음으로 Kolb의 학습 스타일에서 구체적 경험을 중시하는 학습 스타일과 반성적 관찰을 중시하는 학습 스타일의 영향력이 통계적으로 유의한 차이를 보여주었다. 연구 결과 사이버가정학습의 효과적 운영을 위해 학교교육과 적극적으로 연계되어 활용되어야 하며, 학습자들의 학습 스타일에 맞추어 적합한 학습 콘텐츠가 마련되어야 함을 보여주었다.
연구는 D대학에 재학 중인 4개학과(유아교육학과, 아동영어교육학과, 언어치료학과, 한국어교원학과 학생) 소속 총 300명을 대상으로 사상체질에 따른 학습스타일과 전공에 따른 학습스타일 및 좌뇌 및 우뇌의 우세성을 살펴보아 대학생의 체질에 맞는 학습스타일과 전공에 적합한 학습스타일을 제안하기 위해 실시하였다. 연구결과 사상체질에 따른 학습스타일에서 내향형과 외향형에서 유의한 차이가 나타났다. 소양인은 외향적 학습스타일을 지닌 사람이 많은 반면에 소음인은 내향적 학습스타일을 가지고 있는 것으로 나타났다. 전공에 따른 학습스타일에 있어서는 신체형에서만 유의한 차이가 나타났다. 좌뇌와 우뇌의 우세성을 전공에 따른 차이를 살펴보았을 때 일부 문항에서만 유의한 차이가 나타났다. 이와 같은 결과는 대학에서 학습자나 학과 특성을 고려하지 않는 획일적 강의식 방법보다는 학습자의 체질 특성과 학과의 특성을 반영한 교수-학습방법을 개발해야 한다는 것에 의의를 둔다.
2003 년에 정부에서 여러 가지 활동과 2004 년 1월에는 산업자원부에서 'e- Learning 산업발전법' 을 공표함으로써 e- Learning 산업의 앞날이 밝아오고 있다. 하지만 아직은 전통적인 교육보다 e-Learning이 일반적으로 성과나 만족도가 떨어진다는 연구가 지배적이다 [1, 17] 이러한 상황에서 e-Learning을 확산한다는 것은 매우 어렵다. 이것은 e-Learning을 경험하는 학습자들의 만족을 통하여 e-Learning의 확산을 촉진할 수 있는데, 이를 위하여 e-Learning 환경에서 학습자들이 어떠한 요인들로써 만족을 느낄 수 있는지 알아보아야 한다. 학습자의 특성에 따라 만족도에 미치는 요인들을 찾아내어 학습자의 특성에 맞게 관리를 해줌으로써 온라인 환경에서 학습자들을 효과적으로 관리할 수 있어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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