• 지능정보연구
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• 제6권1호
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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.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.571-579
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• 2005

교수-학습과정에서 학습자가 가지고 있는 학습 장애는 학습 결과에 많은 영향을 미친다. 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하고 이를 고려한 수업 활동이 전개되어야 효과적인 교수-학습 활동이 이루어 질 수 있다. 학습 장애의 특성상 장애 진단과 처방과정에서는 비공개적인 접근이 요구된다. 인터넷 기반의 온라인 학습 장애 진단과 처방시스템은 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 유용한 방안 중의 하나가 될 것이다. 하지만 기 구축되어 운영 중인 온라인 기반 학습 장애 관련 사이트들은 학습 장애를 진단해 주고 처방해 주기 보다는 학습 장애 정보를 안내해 주는 정도의 수준에 에 그치고 있다. 단순히 웹문서 형태의 정보제공 체제이거나 텍스트 기반의 지식 전달 체계로 인하여 학습자 개개인의 특성을 고려한 장애 진단에 한계점을 가지고 있다. 학습 장애에 대한 지식을 체계화함과 동시에 일정한 기준에 의해 연관성을 지어 줄 수 있는 의미 분석과 추론 등의 방법에 사용되어지는 온톨로지를 활용하게 되면 기존의 시스템이 가지는 제한점들을 극복할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 온라인 상황에서 학습자의 학습 장애를 정확하게 진단하기 위해 온톨로지를 이용하여 학습장애 진단 시스템을 설계하고 구현하였다. 온톨로지의 구축에 사용된 도구는 protege-2000을 사용하였다. 진단시스템 개발 환경으로 학습자의 인터페이스는 Visual C++, 교사의 인터페이스는 Visual Studio.NET을 사용하였으며, DBMS는 Microsoft Office Access와 MS-SQL Server를 사용하였다. 이 연구는 OWL 온톨로지를 사용하여 보다 지능화된 학습 장애 진단시스템을 개발함으로써 실현 가능성을 제안하고 있는 것이 연구의 의의이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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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.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.268-278
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• 2001

본 연구는 웹기반 교수 시스템을 이용하는 학습자의 지식 수준을 지능적으로 진단하기 위하여 문항 반응을 이용한 진단 모듈의 설계와 구현에 관하여 다룬다. 문항 반응 이론은 기존의 학습자 검사 방법처럼 전체 문항에서 정답 문항의 총점에 근거를 두고 학습자를 진단하는 것이 아니라 문항 하나 하나에 근거를 두고 학습자의 지식 수준을 검사하는 것이다. 기존의 웹기반 교수 시스템의 경우 학습자의 지식 수준은 고려하지 않고 검사의 총점 결과만을 가지고 진단한 뒤 그 결과를 토대로 이분법적인 학습을 진행하는 오류를 범하고 있다. 이는 학습자의 올바른 진단이 될 수 없으며 학습자 모델을 구성하기가 어려워 진보한 지능형 교수 학습 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기존에 연구된 문항 반응 이론을 수학 학습에 응용하여 학습자의 지식 수준을 진단하기 위한 학습자 진단 모듈의 설계 및 구현에 대한 방향을 제시하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.269-279
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• 1999

본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.147-154
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• 2012

창의력이나 문제해결력과 같은 고차원적인 사고 능력은 주어진 문제의 정 오답만으로는 진단이 어려우며, 진단을 위해서는 교수자가 학습자의 문제 해결 과정을 지켜보거나 해결 과정에 대한 학습자의 보고 과정이 요구된다. 더구나 교수자의 학습자에 대한 관찰이 불가능한 온라인 학습이나 버추얼 클래스와 같은 환경에서는 학습자의 문제 해결 과정을 평가하거나 학습자 스스로 자신의 부족한 부분을 진단하는 것은 더욱 어려워진다. 이러한 문제를 해결하는 최선의 방법은 학습자가 문제를 해결하는 동안을 추적하여 그 과정을 보고해 주는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 MS 오피스군의 소프트웨어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 동안 학습자의 작업 내역을 트레이싱하여 최종적으로 학습자에게 자신의 부족한 부분을 진단해 주고 자신의 능숙도와 소프트웨어를 응용하여 주어진 문제를 해결하는 과정에 대한 평가를 해주는 모듈을 개발하였으며, 본 진단 모듈의 효용성 평가를 위하여 실제 MOS 시험을 준비하는 학습자 81명에 대한 적용 및 만족도 조사를 통하여 통계적으로도 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.197-205
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• 2003

효과적인 교수활동을 위해서는 교수자가 학습자의 현 수준을 정확히 파악해야 한다. 학습자의 수준 파악을 위해서는 일반적으로 진단평가를 활용한다. 그러나 시간상의 제약으로 인해 교수자가 필요로 하는 모든 경우에 학습자의 수준 파악을 위한 진단평가를 실시하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 교수자 교수방법의 효율화를 위한 웹 기반 진단평가시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 교수자가 웹을 통해 원하는 평가문제를 수시로 입력하는 것이 가능하며 학습자는 자신의 수강과목의 일정에 따라 시공간 제약 없이 개별적으로 온라인 진단평가를 수행할 수 있다. 또한 제안하는 시스템에서는 각 학습자의 평가결과를 자동으로 처리하여 교수자가 학습자의 현재 수준을 분석하고 교육 수준을 결정할 수 있는 다양한 통계 자료를 제시해준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.714-716
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• 2000

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.