학습 컨텐츠 관리 시스템(Learning Contents Management System)은 컨텐츠 관리와 학습자들의 학습과정 관리를 한데 묶어 융통성 있게 활용할 수 있도록 도와주는 시스템이다. e-Learning은 웹 (Web)을 포함하는 전자적 기반을 이용해서 제공되는 모든 교육 체제들을 포함한다. 기존의 e-Learning 시스템은 웹을 기반으로 하여 컨텐츠를 제공하는 단순한 정보 시스템의 구축으로 학습자 및 교수자에게 융통성 없는 시스템이었다. e-Learning 시스템의 핵심은 LCMS를 기반으로 하여 충실하게 작성된 강의 컨텐츠를 기반으로 교수자 및 학습자의 공간대가 형성되는 원격 교육이어야 한다. 본 논문은 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법 (Component-Based Software Development)을 이용하여 재사용 가능한 컴포넌트 모듈을 만들고 이를 이용하여 e-Learning 시스템을 구축한다. 그리고 새로운 컨텐츠 묶음을 생성하고, 학습 객체(Learning Object)를 통한 학습 코스를 개발할 수 있도록 한다. 또한 SCORM 표준을 준수하여 강의 컨텐츠를 설계하고 작성하여 학습자에 제공한다. 학습자에 게는 자신의 역량을 관리하는 프로파일을 만들고, 개인의 역량 수준을 측정하고 평가하여 학습자의 역량 수준별로 필요역량을 개발할 수 있는 역량개발 수립을 구축하는 프로토타입을 만들고, 이를 교육 훈련과 연계하는 시스템으로 구축한다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.
최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
피어리뷰(peer review)를 통한 학습은 학습자간 피드백을 주고받으며 다양한 정보를 관찰, 분석하는 과정을 통해 학습성과를 향상시키는 방법이다. 피어리뷰 시스템의 중요한 문제 중 하나는, 학습자의 여러 특징을 고려하여 학습자의 학습성과를 향상시키는데 적합한 평가자를 찾는 것이다. 그러나 기존 피어리뷰 시스템에서는 학습자들이 가지는 다양한 특징을 고려하지 않고 단순히 피어리뷰 평가자를 임의로 할당하거나 제한적인 학습 전략에 따라 피어리뷰 평가자를 편성하였다. 본 논문에서는 학습자와 평가자의 다양한 특징을 고려하여, 특정 학습자와 평가자의 조합으로 피어리뷰 학습이 이루어졌을 때 학습자에게 어느 정도의 학습성과 향상이 있을지 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습자와 평가자의 프로파일 정보로부터 대표 속성을 추출하고 다양한 회귀 모델을 적용하였다. 또한 학습자들의 다양한 특징으로 인하여 나타날 수 있는 이상치(outlier)가 학습성과 예측에 미치는 영향을 알아보기 위해, 회귀 모델에 다양한 이상치 제거 방법을 적용하여 학습성과 예측성능을 비교하였다. 실험 결과 이상치를 제거 하지 않은 SVR 모델이 평균 0.47%의 에러율을 보이며 가장 우수한 학습성과 예측결과를 보였다.
프로그래밍 언어 실습을 위해 일반적으로 실습 소프트웨어를 여러 대의 PC에 개별적으로 설치하거나, 실습 소프트웨어를 특정 서버에 설치한 후 라이센스를 받아 운영하고 있는 경우에는 접속자의 수를 제한 받게 되는데, 이러한 모든 경우들에는 지정된 장소에서만 실습을 해야 하는 문제점과 실습자 수의 제한 문제점이 있다. 본 논문에서는 실습 소프트웨어 1본을 서버에 설치한 후 인터넷이 가능한 어떠한 장소에서 다수의 학습자가 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 웹기반 학습시스템을 개발하였다. 이 웹기반 학습시스템에서 학습자가 인터프리팅 또는 컴파일링, 실행 등을 요청할 때에만 실습 소프트웨어를 점유하기 때문에 접속자 수의 제한 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 이 웹기반 학습시스템은 실습 효과를 증진시키기 위하여, 예제 프로그램과 그에 대한 동영상 설명, 학습자의 학습 이력, 오류가 발생하였을 때 그에 대한 참고자료 등을 이용할 수 있도록 개발되었다.
PC 사용을 제어하고 관리하기 위하여 각 PC에서 실행하는 프로세스를 모니터링하는 시스템에 대한 연구는 여러 형태로 이루어져 왔다. 그러나 다수 PC에서 각 PC의 실행 프로세스를 모니터링하고 파일로 레포팅하는 방식의 시스템에 대한 연구는 찾아보기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 다수 PC 환경에서 각 PC를 모니터링하고 서버로 파일 레포팅하고, 레포팅 정보를 수합 정리하는 기능을 갖는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 본 연구의 시스템을 이용할 경우 각 PC를 사용하는 학습자는 실행 프로세스가 관리자에게 레포팅된다는 것을 인지하게 되어 불필요한 프로세스 실행을 자제하는 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
정보통신기술을 활용한 교수-학습자료가 만들어지고 효율적인 공유 유통을 되기 위해서 국제 표준을 기반으로 하는 메타데이터 구조가 만들어지고 교수-학습자료 분류체계가 정립되었다. 이를 바탕으로 한 교수-학습자료 메타데이터 입력기를 개발하면서 기존의 교육용 컨텐츠 및 메타데이터 입력기의 단점을 SOAP 프로토콜을 적용하여 개선하였으며 사용자 입력항목을 동적으로 구성할 수 있는 XML 환경파일을 관리자가 만들 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 교육 도구로써 위키의 가능성을 탐색하기 위해서, 위키 환경인 구글 사이트에서 협력학습 기반 그룹 프로젝트를 수행하는 학습자들의 행태와 인식을 조사하였다. 이를 위해 파일 업로드, 웹 페이지 사용, 댓글, 네비게이션 바와 관련된 개별 학습자 및 그룹별 형태 분석과 구글 사이트 사용에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구 결과를 토대로 구글 사이트를 활용한 학습자들의 협력학습 기반 그룹 프로젝트 활동의 특징을 논의하였다. 또한 협력학습의 교육적 효과성과 학습활동 진행 과정 평가의 용이성을 증대시키기 위하여 위키 환경 시스템이 어떻게 개선되어야 하는지를 제시하였다.
본 논문에서는 한글과컴퓨터사에서 지원하는 HWPML(Hangul Word Processor Markup Language) 파일 포맷 형식을 이용하여 워드프로세서 실기 채점 시스템을 설계하고 구현하였다. HWPML은 한글 파일 형식을 마크업된 태그 구조로 나타낸 것으로 이를 이용하면 다른 응용 프로그램에서도 한글 파일을 편집할 수 있게 된다. 문제 출제는 관리자 또는 사용자 인증 과정을 거친 사용자면 누구나 출제 가능하도록 하였다. 정답 파일등록은 관리자만 등록할 수 있게 설계하여 채점 결과의 정확성을 유지하도록 하였다. 시스템을 이용하여 채점된 결과는 데이터베이스에 저장되고 문제별 합격 횟수와 불합격 횟수를 구하고 산술적인 합격률을 보여준다. 사용자의 채점 결과는 실시간으로 확인 가능하고 해당 문제의 사용자별 응시 횟수, 점수, 채점 결과를 검색할 수 있도록 데이터베이스에 저장하였다. 채점 결과를 바탕으로 관리자 조언을 추가하여 학습자들의 부족한 부분을 보충 학습할 수 있도록 하였다.
전통적인 면대면 수업에 비하여 온라인 학습은 학습자에게 더 심한 고립감을 유발하며, 또한 높은 중도 탈락률을 보인다. 이러한 현상은 온라인 학습에서 학습자 간의 상호작용, 소속감, 상호의존성, 상호유대감, 지속적 학습을 가능하게 하는 사회적 환경의 부족함에서 기인한다. 그러므로 e-learning 공동체에서는 중도 탈락률을 낮추고 학습자의 고립감을 해소하도록 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는, 바람직한 학습공동체 형성을 위하여 적용될 취향검사 항목에 대한 연구를 수행하였으며, 이를 바탕으로 온라인상에서 취향검사의 동질성과 다양성을 결합한 지능적 멀티에이전트 기법에 의한 학습공동체 e-learning 그룹핑 시스템(GSE)을 개발하였다. GSE 시스템은 에이전트에 의해 개인화된 사용자 프로파일을 구축하여 사용자 취향에 따른 그룹핑을 자동적으로 수행하는 것이 특징이다. 이 시스템을 실제 테스트해 본 결과, 학습자들의 약 88%가 만족함을 나타냈으며 그룹이 계속 유지되거나 해체되지 않기를 원하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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