현대 사회는 다양한 분야의 문제를 컴퓨터와 접목하여 새로운 방향으로 생각하고 문제를 해결할 필요가 있다. 이렇게 자신만의 아이디어로 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 추상화하고 자동화하는 것을 컴퓨팅 사고라고 한다. 본 논문에서는 프로그래밍 교육 상황에서 다양한 문제를 제시하고 이를 해결하기 위해 다양한 문제해결 방식을 찾도록 하는 과정을 통해 컴퓨팅 사고 기반의 지식 정보를 어떻게 진단하고 향상시킬 수 있는지를 분석하고자 한다. 학습자를 진단하기 위해 사전 검사와 라이트봇을 수행하고, 그 결과의 상관관계를 파악하여 학습자의 지식 상태를 체크한 뒤, 문제 해결 학습 기법에 따라 강의를 진행한 평가 결과와 라이트봇 수행 결과의 상관관계를 분석하여, 제안하는 기법에 따라 학습한 학습자들의 집단 평균 성적을 비교 분석한 결과 학습효과가 유의미하게 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안하는 문제해결을 위한 컴퓨팅 사고력 기반의 지식 정보를 도출하고 향상시키는 기법을 소프트웨어 교육에 적용한다면 학생들의 흥미와 관심을 유도하여, 학습 효과가 높아질 것이다.
최근 웹의 기술과 기능이 사용자중심의 패러다임으로 변화되면서 e-러닝의 연구와 설계에서도 학습자 참여와 지속적인 학습이 가능한 동적인 학습콘텐츠를 구성하려는 새로운 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝 2.0에 적용할 수 있도록 효율적인 학습 환경을 제공하기 위해 학습자 중심의 동적인 학습 콘텐츠 난이도 조절에 관한 연구를 기술했다. 본 논문은 학습자 중심의 콘텐츠를 제공하기 위해 DLA(Dynamic Level Adjustment)를 제안한다. 제안된 시스템은 환경의 변화에 적응력이 강한 학습콘텐츠를 조절하고 적용할 수 있는 가이드라인이 되고, 더 깊이 있는 연구가 진행될 수 있도록 목표를 두고 있다. 성능평가 결과 학습자의 다양한 학습패턴을 인지할 수 있는 동적인 학습콘텐츠 모델을 만들 수 있었다.
교육평가란 학습자들을 서열별로 등급화 하는 과정이 아니라 적절한 평가를 통해 학습자의 문제를 해결하고 교육 과정을 개선하여 교육적 효과를 높이는 과정이다. 기존의 웹 기반 평가 시스템은 학습자의 인지 수준을 정 오답 이분 변수로만 측정하였다. 또한 수준별 평가를 지원하나 평가 시 학습동기 부여와 흥미를 이끌어 내는데 미흡하였으며, 평가 후 틀린 문제에 대한 피드백만을 제공하여 추후 학습 방향 설정과 재학습이 효율적으로 이루어지지 못한 문제점이 있다. 본 논문에서는 문제의 답지에 따라 학습자의 인지 능력을 좀 더 세밀하게 추정하고자 부분점수를 고려하여 문제를 출제하고 학습자의 수준을 평가하였으며 평가가 끝나면 학습 진단을 제공하여 피드백 학습이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다.
분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.
각 급 학교에서는 학습이 끝난 후에 실시하는 총괄평가의 결과만으로 학습평가를 하고 있는데 이러한 평가 방식은 학습자의 학습능력의 형성과정을 고려하지 않는 결과위주의 학습평가로 볼 수 있다. 또 기존의 학습평가는 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 각기 개별적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란한 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위한 방안으로 퍼지 추론을 이용하여 진단평가와 형성평가를 통합 평가할 수 있는 학습평가 방법을 제안한다.
지능형 교수 시스템은 컴퓨터 보조 학습의 한계를 극복하고자 인공지능 기법을 도입하여 학습자의 현재 상황에 동적으로 융통성 있는 교육 여건을 지원하는 시스템이다. 그러나 기존의 지능형 교수 시스템들은 학습 성취도 향상에 중요 변인인 학습자의 특성, 학습자 수준 등을 고려하지 않고, 획일화 된 학습 내용들을 제공하고 있다. 이로 인해 효과적인 학습에 어려움이 있으며, 학습자의 학습 목표에 맞는 코스 스케줄링이 적응력 있게 동적으로 제공되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습자의 특성과 학습자의 수준에 맞는 학습 내용 및 동적 학습 코스 제공을 위한 ITS 기반의 적응형 학습 추천 시스템을 제안한다. 성공적인 학습을 우한 중요 변인인 학습자의 특성 파악을 위해 자가 진단 테스트 모듈을 적용하였다. 그리고 학습자의 수준 파악을 위해 기존 단답식 위주의 단순 평가가 아닌 문항반응이론에 근거하여 학습 요소별 학습자의 객관성 있는 수준을 파악을 위해 학습 평가 모듈을 적용하였다.
본 연구의 목적은 프로그래밍 교육을 지원하기 위한 동료 에이전트를 개발하고, 실제 프로그래밍 교육에 적용하여 동료 에이전트의 교육적 효과를 검증하는 것이다. 학습자와 에이전트 사이의 역할을 동료 프로그래밍 관점에서 Tutor와 Tutee로 정의하고, 에이전트가 학습자의 수준을 진단하기 위한 베이지안 네트워크 학습자 모델을 개발하였다. 이를 기반으로 동료 에이전트는 학습자의 수준에 따라 적절한 피드백이나 학습내용을 제공한다. 개발된 동료 에이전트 시스템을 실제 프로그래밍 교육에 적용한 결과, 학습자의 학업성취도와 자기효능감 증진에 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 동료 에이전트 학습 시스템이 학습자의 인지적 영역과 더불어 정의적 영역에 있어서도 긍정적인 영향을 주는 것을 의미한다.
수학과에서 학습자는 학습을 하기 전에 선수학습을 제대로 이수하지 못했을 경우 다음 학습에 곤란을 겪는다. 학습 부진아에 대한 개별적인 지도는 교육현장에서 반드시 해결해야 할 필연적인 과제이나 일선 학급 담임에게만 그 책임을 지우는 문제를 해결하기 위해 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 웹기반 진단평가 시스템을 개발 및 적용하여 학습 부진아들의 학습 결손을 여부를 진단 평가 시스템을 통해 진단하고 누적된 학습 결손을 처치하여 본 학습에 도움을 주고자 하였다. 연구대상은 연구자가 근무하는 학교의 수학 기초학습 부진아 10명을 선정하였으며 수와 연산 영역을 중심으로 진단평가 시스템을 적용하였다. 그 결과 학습 부진아의 학력 향상 및 흥미를 높이는데 효과적임을 알 수 있었으며 통계처리는 F-검증(일원분산 분석)을 통해 검증한 결과 유의한 차이가 있음을 통계적으로 검증되었다.
본 연구는 성인 학습자의 영어 패턴 연습에 대한 측정 시기별 습득 효과를 알아보고자 40대와 65세 이상의 성인 기초 영어 학습자 집단과 유사한 영어 수준에 있는 8세 아동 집단을 대조군으로 하여 패턴 연습으로 학습한 내용을 측정 시기를 달리하여 진단하였다. 먼저, 연구 참여자를 대상으로 사전 테스트 실시 후 유사한 영어 수준에 있는 학습자를 선정하여 인칭 일치와 시제의 학습 내용을 패턴 연습으로 지도 한 후 사후 테스트를 하였고, 4주 후 다시 지연 테스트를 실시하였다. 그 결과 성인 학습자의 경우 사후 테스트에서는 40대 학습자가 가장 높은 상승폭을 보여주었고, 65세 이상의 성인 학습자도 아동과 비교하면 더 우수한 습득 효과를 보여주었지만, 지연 테스트에서는 타 연령에 비해 가장 큰 하락폭이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 성인 학습자의 특성을 이해하고 약점을 보완한 교수법 연구가 필요하다.
본 논문은 퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 사용하여 열과 온도에 관한 학생들의 과학개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 있는 오인 진단 모델을 제시한다. 오인 진단 모델에서 퍼지 인지 맵은 과학현상에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현할 수 있다. 또한 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 지능형 개인교수 시스템으로 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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