소셜러닝은 미래 지식정보사회의 새로운 학습모델로 기존의 학습과 달리 개인의 능동성과 타인과의 협력학습을 중시한다. 협력학습을 위한 소셜러닝 플랫폼 구축에 기존 소셜미디어 서비스를 활용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 기존 소셜미디어 서비스 및 소셜플랫폼을 조사분석하여 소셜미디어 서비스를 활용한 효과적인 소셜러닝 플랫폼을 제시하고자 한다. 또한 새로운 소셜러닝 플랫폼의 구조 및 설계화면을 통해 소셜러닝 플랫폼의 동작 방법과 다른 소셜 플랫폼에 비해 차이점과 우수성을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 준비하기 위해 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 인공지능 알고리즘, 학습플랫폼 개발 연구, 신앙교육 관련 선행연구를 검토하여 포스트 코로나 시대를 대비할 수 있는 지능형 학습플랫폼 설계 모형의 초안을 개발하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 5명을 대상으로 델파이 조사를 실시하여, 타당성을 검증하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 타당성 검증결과 내용타당도가 모두 1로 나타나 타당한 것으로 검증되었다. 모형에 대해 전문가들의 수정의견이 3가지가 제시되었고, 전문가들의 의견을 반영하여 모형을 최종 수정하였다. 수정된 최종 모형은 학습자료, 학습활동, 학습데이터 및 인공지능 3개 영역으로 구성하였으며, 각 영역에 교육과정, 학습콘텐츠 추가학습자원, 학습자 유형화, 학습 행동, 평가 행동, 학습자 특성 데이터, 학습활동 데이터, 인공지능 데이터 학습분석 9개의 요소로 구성하였고, 각 구성 요소에는 29개의 세부요소를 설정하였다. 이와 함께 14개의 학습플로어를 구성하였다. 본 연구는 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼의 기초적인 모형을 최초로 개발한 것이 가장 큰 시사점이라고 할 수 있다.
본 연구는 중국 현지의 학습자들을 대상으로 실시간 온라인 교육 플랫폼의 교수자 특성, 콘텐츠 특성과 플랫폼특성이 학습만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 분석함으로써 실시간 온라인 교육 플랫폼 시장의 활성화에 도움이 되고자 한다. 설문조사를 통해 총 670부 설문지를 수집하여 실증분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 교수자의 특성인 매력성을 제외하고 전문성과 성실성은 학습만족도에 모두 유의미한 정의 영향관계가 있었다. 둘째, 콘텐츠 특성의 유용성, 풍부성과 적절성은 학습만족도에 모두 유의미한 정의 영향 관계가 있었다. 셋째, 플랫폼 특성인 상호작용성을 제외하고, 기술성과 편리성은 학습만족도에 모두 유의미한 정의 영향 관계를 확인하였다. 넷째, 학습만족도는 지속사용의도에 유의한 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 실시간 온라인 교육 플랫폼 시장의 활성화를 위해 교수자 특성, 콘텐츠 특성과 플랫폼특성에 대하여 실제로 느끼는 효용의 가치를 높였다는 점에서 큰 의미가 있다. 본 연구는 실시간 온라인 교육 플랫폼 실무적 시사점과 향후 연구방향을 제시하였다.
정보화 시대가 발전함으로써 급속하게 변화하는 사회에 흐름에 따라 우리 교육 시스템에의 환경도 빠르게 변화, 발전하고 있다. 사회의 급속한 변화들과 더불어 정보기술의 발전은 교육환경에도 지대한 영향을 미치고, 이 환경에 발맞춰 학습교육시스템도 다양하게 발전하게 되었다. 즉, 정보통신 기술의 발달 결과로 웹을 기반으로 한 다양한 학습교육시스템들이 선보이고 있다. 웹 기반교육은 웹을 수단으로 하여 지식을 생성, 조직, 전파하는 교육방식이며, 구조화된 웹 문서를 가지고 다양한 상호작용을 통한 플랫폼을 구성하고 있다. 본 논문에서는 웹기반교육이 이루어지는 학습시스템의 다양한 플랫폼을 살펴보고 그에 대한 비교를 제안한다.
온라인 공개 수업 인 MOOC(Massive open Online Course)은 불특정 다수의 학습자를 위한 온라인 무료 학습으로 전 세계적으로 확산되고 있다. 우리나라는 고등교육기관인 대학을 중심으로 교육의 질과 경쟁력을 강화를 위해 MOOC을 통한 교육에 패러다임이 일고 있다. 이에 우리 현실에 적합한 한국형 MOOC을 서비스하기 위한 플랫폼 구축에 관련된 연구가 필요하다. 본 연구에서는 현재 국내외에서 서비스 중인 국내 대학을 MOOC 서비스를 분석하고 기존의 온라인 교육 서비스 플랫폼을 통해 알아보고자 하였다. 한국형 MOOC 플랫폼의 구축방안에서는 고등교육기관의 자율성과 창의성을 반영한 플랫폼 구축이 필요하며, 학습자 관점과 강좌 관리, 평가 관리, 학습커뮤니티 과정에서 요구되는 플랫폼의 기능들에 대한 결과를 알 수 있게 되었다.
디지털 경제가 새로운 비즈니스 질서를 구축하고 새로운 가치 창출 수단으로 떠오르면서, 디지털 플랫폼에 참여하는 소상공인도 점차 증가하고 있다. 본 연구는 디지털 플랫폼에 참여하는 소상공인이 플랫폼 내에서 이루어지는 학습을 통해 시장 환경에 적절히 대응하고 성장에 필요한 전략 수립 및 실행하는 데에 도움을 받고 있는지 확인하고자 하는 목적을 가진다. 이를 위하여 본 연구는 이커머스 플랫폼을 이용하는 소상공인의 흡수능력이 시장 반응성에 미치는 영향과 플랫폼 내의 두 가지 학습의 유형인 대리 학습과 경험적 학습의 조절 효과에 대해 살펴보고자 하였다. 설문조사를 통해 가설을 검증한 결과, 디지털 플랫폼을 이용하는 소상공인의 흡수역량이 이들의 시장 반응성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절효과 분석 결과, 플랫폼 내에서의 대리 학습이 흡수역량과 시장 반응성 간의 관계를 강화하는 것을 알 수 있었다. 이는 소상공인이 대리학습을 통해 얻는 간접적인 학습을 통해 시장 불확실성에 대비할 수 있을 뿐 아니라 시장니즈에 부합하는 제품과 서비스를 제공할 수 있는 전략을 수립할 수 있다는 점을 시사한다. 한편, 경험적 학습의 효과는 시장 반응성을 낮추는 것으로 나타났는데, 이는 이전 사업 경험이 오히려 환경에 대한 주의력을 저하시킬 수 있음을 의미한다. 이에 대한 연구의 의의와 시사점을 제시하였다.
본 연구의 목적은 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 활용 시 고려해야 할 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내·외 공교육에서 활용되고 있는 플랫폼 5개(똑똑!수학탐험대, 노리AI스쿨수학, 칸 아카데미, MATHia, CENTURY)를 분석대상으로 선정하여, AI 기반 수학교육 플랫폼이 개별화 맞춤형 학습을 지원하기 위한 세 가지 요소(PLP, PLN, PLE)를 어떻게 반영하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 PLP, PLN, PLE의 특징은 다양했지만, PLP와 PLN을 바탕으로 학습자가 자율적으로 학습에 대한 의사결정을 내릴 수 있는 PLE를 형성할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 AI 기반 수학교육 플랫폼을 활용하는 개별화 맞춤형 수학 학습에 대한 이해도와 실천 가능성을 높였다는 데에서 찾을 수 있다.
본 연구는 대학교육에서 학습자 주도수업에 대표적으로 활용되는 PBL-교수학습방법을 SNS기반 온라인 플랫폼에서의 과제수행을 통해 해결하는 PBL-수업모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 및 이론탐색을 통해 PBL-수업설계에 대한 선행연구를 고찰하고, 적용 가능한 수업모형 및 교육내용을 선정하여 기초내용을 구성한 후 3인의 교육공학 전문가와 5인의 대학교수를 대상으로 FGI 인터뷰 방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 과거 PBL-교수학습방법을 적용한 수업설계 들이 모의수행이나 발표 후 토론에 한정되었던 것에 반해 본 연구에서는 SNS기반 온라인 플랫폼에 직접 적용하는 매체제작 및 커뮤니티 활동을 포함하는 수업활동이 도출 되었으며, 실행 가능한 수업모형 개발을 위해 대상자 인터뷰와 분석을 통해 이를 위한 교수학습방법을 설정할 것이다. 본 연구를 통해 제시될 SNS기반 온라인 플랫폼을 활용한 PBL-학습모형은 이후 고등교육기관의 교수학습모형 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다
본 논문의 핵심 주제는 개방형 교육 플랫폼 기반 학습 프로세스 마이닝 및 애널리틱스 기술로 최근에 관심과 사용이 급속히 증가하고 있는 MOOC(Massive Open Online Courseware) 등과 같은 개방형 교육 플랫폼을 기반으로 하는 개인별 학습 이력 로그로부터 학습 및 러닝 프로세스를 중심으로 하는 유의미한 학습 프로세스 지식을 발견하고 분석하기 위한 학습 프로세스 마이닝 프레임워크를 설계 및 구현하는 기술이다. 러한 프레임워크의 핵심 기술로서, 학습 프로세스의 표현, 추출, 분석, 가시화하는 기술과 이러한 마이닝 및 분석된 학습 프로세스 지식으로부터 개선된 학습 프로세스 관련 교육 서비스를 제공하는 기술로 구성된다.
정보통신기술의 급격한 발전에 의해 교육은 스마트러닝으로 접어들고 있다. 학습자는 종이책을 내려놓고 다양한 스마트 디바이스를 활용한 학습을 하고 있으며, 이 순간에도 수없이 많은 플랫폼에 각각 들어맞는 학습 시스템이 등장하고 있다. 플랫폼 종속적인 시스템이 이기종 플랫폼에 적용되기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 시스템이 보유하고 있는 학습 콘텐츠의 양이 많아질수록 이러한 현상은 더욱 심화된다. 불필요한 자원의 낭비를 줄이고 학습 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서 이기종 플랫폼을 지원하는 러닝 시스템의 연구가 필요하다. 이를 실현하기 위해서는 기존에 존재하는 수많은 학습 콘텐츠를 불필요한 중복 없이 통합할 수 있는 데이터베이스 모델의 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 학습 콘텐츠를 통합할 수 있는 데이터베이스의 대안으로 온톨로지 기반의 메타데이터 모델을 제안하고, 이를 활용해 이기종 플랫폼을 지원하는 스마트러닝 시스템을 설계하고 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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