• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1445-1446
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• 2011

최근 스마트 컴퓨팅 시대를 맞아 스마트 러닝 시스템에 대한 관심도가 급증하고 있다. 스마트 러닝의 개념은 크게 2가지로 스마트 단말기를 이용한 학습 방법과 학습을 위한 스마트 학습 기법으로 나누어 볼 수 있다. 스마트 학습 기법은 학습자에게 좀 더 효율적이면서 학습의 효과를 증대시키기 위해 학습자의 성향과 학습자의 프로파일, 학습 상황 등을 인지하여 분석하고 적용할 수 있는 기법을 말한다. 본 논문에서는 학습자에게 스마트 러닝을 위한 스마트 학습 기법을 적용한 시스템 설계를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 스마트 러닝 시스템은 학습자에게 적합한 교수학습 모형을 자동으로 적용하여 학습의 효과를 극대화하고, 학습의 유형과 학습 패턴의 변화에 따라 시스템이 학습자에게 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 것이다. 교수학습 모형이 학습자에게 자동변화 되기 위해서는 학습자의 성향분석 그리고 형성평가, 사후평가 등의 데이터 분석을 수집하고 자동으로 분석하여 적용 할 수 있는 스마트 학습 에이전트(SSA:Smart Study Agent)가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SSA 설계를 기반으로 스마트 러닝 시스템의 필요성과 향후 연구 발전에 따른 이러닝(e-learning) 교육 혁신에 기여하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.55-65
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• 2022

인터넷 기술과 모바일 등의 기기 발전으로 교육환경도 전통적이고 수동적인 방식에서 학습자 중심의 능동적인 방식으로 변화하고 있다. 이에 따라 학습자 개개인의 수준별 맞춤 교육의 역할도 커지고 있으며, 이에는 개별 학습자의 프로파일 구축이 중요하다. 기존의 ICT 기반 맞춤형 영어 교육의 다수는 어휘에 초점을 맞추고 있으며, 학습 콘텐츠에 대한 분석에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 보다 정밀하게 사용자의 학습상태를 정의하기 위하여 단어와 문법을 대상으로 학습 상태를 구축하였다. 그리고 학습자가 특정 콘텐츠에 얼마나 익숙한지를 알려주는 콘텐츠에 대한 숙련도 메트릭을 정의하였다. 이후 실제 영문 에세이 데이터를 기반으로 사전학습을 통하여 사용자들의 숙련도를 결정하고, 시뮬레이션을 통하여 평가 에세이 데이터에 대하여 적용성이 있음을 보였다. 또한 본 연구에서 제안한 분석기법은 학습상황에 대하여 통계치나 그래프를 제공하고 학습자 수준에 적합한 학습자료를 생성하는데 필요한 데이터를 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.51-58
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• 2010

프로그래밍 교육은 학습자 개개인의 특성에 맞는 수준별 단계별 학습이 필요하다. 추천시스템은 개인화서비스를 위해 사용되는 방법의 하나로, 본 연구에서는 추천시스템을 사용하여 웹기반 프로그래밍 교육 환경에서 학습자 개개인에 적합한 학습을 추천할 수 있는 방법을 제공한다. 제안하는 수준별 프로그래밍 학습을 위한 추천시스템은 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 특정 학습자의 학습수준과 학습범위에 적절한 프로그래밍 문제를 제공하도록 한다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하여, 학습자의 프로그래밍 능력 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 더 나아가 기존 협업필터링 방법을 사용하는 경우와 비교해 볼 때 추천 성능향상 및 분석 시간 감소를 통해 추천시스템의 한계점 중의 하나인 확장성을 해결할 수 있는 방법을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기주도 학습지원 추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 학습자의 수준별 단계별 프로그래밍 학습을 지원하기 위해 협업필터링을 이용한 추천시스템이다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서 학습자가 자신의 학습단계에 필요한 학습과정을 계획하고 학습하는 과정에서 자기주도적 학습효과를 높일 수 있도록 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 프로그래밍 언어 학습지원 추천시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이러닝 환경에서 제공되는 프로그래밍 언어 학습 시스템이 자기주도적 학습을 지원하는데 발생하는 가장 큰 어려움인 문제 해결 능력 향상에 기반한 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결할 수 있는 방법을 제시하여 기존 시스템들이 가지고 있는 문제점을 해결하고자 하였다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하고, 학습자의 자기주도적 학습을 유도하는 학습자 중심의 교수 학습 방법에 기반을 둔 이러닝 학습 환경을 제공함으로써 학습의 질을 높일 수 있는 방안을 제시할 수 있다는 데에 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1108-1111
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• 2011

최근 E-러닝 발전과 함께 U-러닝에 대한 관심이 집중되고 있으며 이와 관련된 다양한 관련 표준들이 채택되고 있다. 기존의 E-러닝 관련 기술들이 웹에 기반한 학습을 지향하였다면 U-러닝에서는 다양한 환경에서 학습자가 학습의 맥락을 이어가며 학습을 하는 것으로서 언제, 어디서나, 누구나 학습을 진행하여 생활의 학습화를 지원할 기술을 필요로 한다. 즉, U-러닝에서는 다양한 사용 환경에서 학습이 이루어지므로 사용 환경에 적합한 학습이 이루어져야 하고, 이를 위해 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술이 필요하다. 크게 사용 환경 맞춤형 콘텐츠 적응화 기술은 다양한 단말기 정보를 포함한 사용 환경 정보를 표현할 수 있는 기술과 사용자의 사용 환경 정보를 분석하는 기술, 사용 환경에 적합한 콘텐츠를 구성하는 기술로 구성된다. 이에 본 연구에서는 지식서비스 USN 산업원천 기술개발 과제의 세부과제인 'U-러닝 환경 표준 및 표준 명세 개발 및 검증' 과제에서 콘텐츠 적응화를 위해 연구 개발된 사용 환경 정보를 표현하는 U-러닝 프로파일에 대하여 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.719-721
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• 2022

본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권3호
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• pp.242-258
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• 2002

본 연구는 구성주의 학습이론의 기초를 이루는 존재론 및 인식론적 관점에 대한 예비교사들의 이해수준을 조사한것이다. 각 예비교사들의 학습관의 인식론적, 존재론적, 교수론적 특성들의 발달을 네 번의 심층 인터뷰를 통하여 점검하였다. 인터뷰 자료는 존재론적, 인식론적,교수론적 신념을 포함하는 세 개의 프로파일을 작성하는 데 사용되었다. 본 연구는 구성주의 프로파일 변화라는 개념이 예비교사들의 신념변화를 분석 및 기술에 있어서 유용한 분석 도구로서 사용될 수 있음을 보여주었다. 중요 연구결과로는 구성주의 프로파일의 시간에 따른 변화, 시간에 따른 프로파일 구성요소의 다양화, 과학 교수${\cdot}$학습 프로파일 변화의 특징, 및 자신들의 프로파일에 대한 예비교사들의 인식부족 등이다. 그러나 이들 예비교사들에게 있어서 존재론 및 인식론적 신념변화는 쉽게 일어나지 않았으며, 쉽게 내면화되지도 않았다. 본 연구의 시사점은 예비교사들은 그들 프로파일 상의 공존하는 다양한 범주들에 대하여 인식하고 있어야 하며, 교사교육자들은 이러한 예비교사들의 신념을 변화시킬 수 있도록 설계된 수업들을 제공하여야 한다는 것이다. 즉, 예비교사들의 교수${\cdot}$학습에 대한 신념 프로파일에서 구성주의적 교수${\cdot}$학습관의 비율은 증가시키고 다른 바람직하지 못한 성분들의 비중은 줄여나갈 수 있는 방향으로 교사 교육과정을 설계하여야 한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.51-60
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• 2021

디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.193-202
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• 2004

본 연구는 인터넷기반 실습 수업에서 교수자와 학습자가 어떠한 방식으로 교수-학습 상호작용 활동을 수행하는 방식과 웹기반 실습 수업의 교육적 효과에 관하여 연구하였다. 산업체 재직자의 정보화교육을 지원하는 "전자상거래 시스템 구축" 교육과정에서 교수자와 학습자는 어떤 방식으로 교수-학습 및 상호작용 활동을 수행하는지, 웹기반 실습교육의 효과는 무엇인지를 살펴보고자 하였다. 연구대상은 산업체 직장인 및 기타 25인에 대하여 1학기에 걸쳐서 이루어졌으며, 연구방법으로는 학습결과 프로파일 분석, 설문조사, 인터뷰 등을 사용하였다. 연구결과 학습자-교수자-운영자간 상호작용은 활발하게 이루어지지 않았으나 학습자의 관심, 이메일 사용, 게시판 질의 및 응답, 온라인 실습 등의 강의 방식이 학습자의 상호작용 및 교육효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.