CAI 프로그램 개발에 Piaget의 인지 발달 이론과 학습자의 수업 조절(learner-control) 전략을 적용하기 위한 기초 연구로서, 미국의 North Carolina주에 있는 Greensboro Day School의 9학년과 10학년 학생 102명을 실험 대상으로 하여 인지 발달의 수준을 조사하고, 3그룹으로 나누어 그들에게 구체적 조작 수준의 CAI, 형식적 조작 수준의 CAI, 그리고 학습자가 수업의 수준을 선택 학습할 수 있는 CAI의 3가지 형태를 각각 학습시킨 후 학습의 효과성을 조사 비교하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 조사 학생들의 3.92%가 구체적 조작의 초기 수준(IIA)에, 37.25%가 구체적조작의 완전 수준(IIB)에, 47.06%가 형식적 조작의 초기 수준(IIIA)에, 그리고 11.76%가 형식적 조작의 완전 수준(IIIB)에 있는 것으로 나타났다. 2) 구체적 조작 수준의 문항에 대하여, 형식적 조작 수준의 CAI를 실시 한 그룹은 학습자 수업 조절 CAI를 실시한 그룹보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.660, P=0.031). 3) 구체적 조작 수준의 문항에 대하여, 형식적 수준의 수업만 학습한 그룹은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 신어서 학습한 그룹보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.257, P=0.044). 4) 성취도 검사의 전체 문항에 대하여, 구체적 수준의 수업만 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 섞어서 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=5,340, P=0.009). 5) 형식적 조작 수준의 문항에 대하여, 구체적 수준의 수업만 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 섞어서 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.511, P=0.044).
본 연구에서는 효과적인 컴퓨터 프로그래밍 학습을 위해 정규 수업으로 진행되는 자바 프로그래밍 수업과 병형하여 심화 보충형 수준별 스터디를 운영하고, 사후 평가를 통해 프로그래밍 학습에서의 심화.보충형 수준별 학습 효과를 증명하였다. 상 중 하위 그룹으로 구성된 세 개의 스터디 팀과 스터디 미참여 그룹 학습자들을 대상으로하여 스터디 전후의 프로그래밍 학습 향상도 검사, 스터디 후 각 수준의 학습자들의 프로그래밍 영역별 이해도 차이를 분석하고 나아가 각 학습 수준별로 심화 보충형 수준별 스터디에 효과적인 학습 영역이 무엇인지를 도출하였다. 그 결과, 심화 보충형 수준별 학습에 효과적인 프로그래밍 영역으로는 개념의 심도 있는 이해를 통해 이를 적용한 프로그래밍 능력을 키우는 부분과 여러 학습 영역들의 복합적인 연계지식을 통해 프로그래밍을 하는 영역이 이에 해당되었다. 또한 심화 보충형 수준별 스터디에 참여한 학습자들이 전체 프로그래밍 학습 영역에서 학습 수준이 향상되었음은 물론이고, 하위 수준의 학습자들이 상대적으로 가장 많은 학습 향상도를 이루었다. 스터디에 참여한 하위 학습자들은 스터디 중상위 학습자들보다 개념을 활용한 프로그래밍 응용 능력에서 상대적으로 뒤쳐졌으나 스터디에 참여하지 않은 학습자들과 비교해서는 대부분의 학습 영역에서 우수한 학습 결과를 보였다.
본 연구에서는 수학과 수업에 적용할 수 있는 지도 방법으로서 수준별 협동학습 학습지를 활용한 수준별 수업과 소집단 협동학습에서 그 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해서 구체적인 연구문제를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수준별 협동학습 학습지를 활용한 학급 내 수준별 협동학습으로 학생들의 수학의 학업성취도를 향상시킬 수 있는가? 둘째, 수준별 협동학습 학습지를 활용한 학급 내 수준별 협동학습으로 수학 교과에 대한 흥미와 자신감을 갖도록 하여 협동학습 태도를 향상시킬 수 있는가? 셋째, 수준별 협동학습 학습지를 활용한 학급 내 수준별 협동학습에 대한 학생들의 반응은 어떠한가? 이다. 연구결과로는 첫째, 실험집단은 비교집단에 비하여 학업성취도에 향상을 보여 주었다. 둘째, 실험집단은 비교집단에 비하여 협동학습 태도의 변화에 도움이 되었다. 셋째, 수준별 협동학습 학습지를 활용한 학급 내 수준별 협동학습으로 실험집단은 비교집단에 비하여 의미 있는 반응을 나타내었다.
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.
본 논문은 학습자의 학업 성취도를 높이기 위해 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 제공하기 위한 방안으로 문제의 정${\cdot}$오답율을 측정하고, 코스 구성시 측정된 정${\cdot}$오답율을 근거로 문제를 구성하는 방안을 제안한다. 기존 연구는 학습자의 수준에 맞는 콘텐츠 제작에만 중점을 두었으나 본 연구에서는 수준에 맞는 평가를 제공함으로써 학습자의 학업 성취도를 높일 수 있다. 학습자의 수준은 기존 학습의 결과로 파악이 되며, LMS에 저장된다. 학습자가 문제를 풀면 정${\cdot}$오답 결과를 저장하여 해당 문제를 푼 여러 학습자들의 정${\cdot}$오답율을 메타데이터에 포함한다. 교수자는 학습 코스 설계 시 해당 학습자의 수준에 맞는 평가 문항 검색, 새로운 코스에 포함 할 수 있다. 이를 통해 학습 코스 설계자는 학습자의 수준에 맞는 평가 문항을 학습코스에 적용할 수 있고, 학습자는 자신의 수준에 맞는 평가를 함으로써 학업성취도가 높아지게 된다.
웹의 등장으로 인터넷이 보편화됨에 따라 웹을 기반으로 하는 가상 강의실이 많이 구축되고 시다. 웹을 기반으로 하는 가상 강의실은 학습자에게 많고 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만, 기존 가상 강의실 시스템에서 제공하는 학습내용이 대부분 교수의 임의의 한 수준으로 제공되고 있어 학습자 개개인의 학습수준이나 목적에 맞는 학습내용을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수준별 학습내용을 제공할 수 있도록 학습 평가 에이전트를 갖는 웹 기반 가상 강의실을 제안하고 구현한다. 본 가상 강의실의 학습 평가 에이전트는 학습자에게 학습 방향과 목표에 따라 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위하여 학습 전에 학습자의 학습수준을 테스트한다. 이러한 테스트를 위하여 학습 평가 에이전트는 테스트 항목들에 대하여 문항반응이론을 적용한다. 문항반응이론은 문항특성의 불변성, 능력추정의 정확성, 능력추정의 불변성을 가지고 있어 학습자의 단순한 평가가 아니라 학습자의 지식수준이나 이해정도를 구체적으로 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 이러한 가상 강의실의 구축에 필요한 데이타베이스 설계와 시스템 환경에 대한 내용을 포함한다.
학교의 학습 과정에 있어서 학습자 간의 학습 능력의 차이는 존재하며 이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 유무선 인터넷을 통한 수준별 학습은 최근에 많은 연구가 되고 있는 u-러닝(Ubiquitous Learning) 환경에도 부합하며 학습자 개개인이 자신의 속도와 수준에 맞게 자기주도적으로 학습을 하기에 알맞은 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 시간과 공간에 구애받지 않고 자율적으로 수준에 맞게 학습할 수 있는 수준별 학습 시스템을 설계하였다. 특히 시스템에 체계성을 더하기 위해 개별화 학습 체제 중에서 과거 많은 연구를 통해 그 효과성이 입증된 Keller의 PSI(Personal System of Instruction) 이론을 활용하여 시스템의 각 과정을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 원하는 시간과 공간에서 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으므로 자기주도적인 학습 능력을 기를 수 있다. 둘째, 시스템 구성상 평가를 통해 일정한 기준에 미달하면 목표에 도달할 때까지 계속 학습하고 도전해야 하므로 궁극적으로 완전학습에 도달할 수 있다. 셋째, 제한된 교실 상황에서 벗어나 온라인에서의 학습 지원이 가능하므로 학습자의 개인차에 따른 수준별 학습을 관리하고 책임져야 하는 교사의 부담을 덜어준다.
인문계 ${\bigcirc}{\bigcirc}$고등학교 1학년 1개 반 35명을 실험집단으로 다른 1개 반 35명을 비교집단으로 선정하였다. 실험집단은 수준별 학습지를 활용한 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형을 한반이고 비교집단은 일반적인 수업인 교과서 중심의 수업을 한 반이다. 본 연구에서는 고등학교 수학 수업에서 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형을 위해서 수준별 학습지를 개발한다. 그리고 개발한 수준별 학습지를 사용한 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형으로 고등학생의 학습능력을 향상시키는 것에 그 목적이 있다. 이를 위하여 연구문제를 구체적으로 다음과 같이 설정하였다. 첫째, 수준별 학습지를 사용한 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형으로 학업성취도를 향상시킬 수 있는가? 둘째, 수준별 학습지를 사용한 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형으로 수학 학습태도를 향상시킬 수 있는가? 셋째, 수준별 학습지를 사용한 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형에 대한 학생들의 반응은 어떠한가? 이다. 본 연구의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 비교집단에 비하여 실험집단에서는 학업성취도가 향상되었다. 둘째, 비교집단에 비하여 실험집단에서는 수학 학습태도의 변화에 도움이 됨을 알 수 있었다. 셋째, 수준별 학습지를 사용한 학급 내 수준별 TAI 협동학습 모형에 대하여 비교집단에 비하여 실험집단에서는 의미 있는 반응을 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 정규 수업과 연계하여 학습자들의 수준별 맞춤형 학습 활동을 별도로 진행할 경우, 학습자들의 학습 수준을 평가하여 수준별 팀 구성을 하게 되는데 학습 수준을 평가하기 위해 프로그래밍 작성 능력과 같은 학습실력 이외에 학습 의욕이나 도전 정신 등 다른 요소들을 함께 반영하여 팀 구성을 하게 되면 어떤 학습 효과를 거둘 수 있는지에 대해 연구해보고자 한다.
대부분의 온라인 교육 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 동일한 수준의 학습자는 모두 동일한 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 하지만 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 온라인 학습이 제공하는 획일적 학습에서 벗어나 학습자가 학습 도중 학습 콘텐츠의 난이도를 변경할 수 있도록 함으로써, 자기주도적 학습을 지원하기 위한 콘텐츠 재구성 방법을 제시하였다. 학습자는 학습 도중 제시된 콘텐츠가 이해하기 어렵거나 쉽다고 판단되는 경우, 현재 제시된 학습 콘텐츠의 수준을 변경할 수 있다. 이때 변경된 학습 콘텐츠의 수준은 콘텐츠 재구성 모듈로 전달된다. 변경된 수준을 전달받은 콘텐츠 재구성 모듈은 전달된 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠 및 퀴즈 문항을 추출하고, 추출한 콘텐츠와 퀴즈를 기초로 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 학습자는 자신의 수준에 적합한 콘텐츠를 제공받을 수 있기 때문에 학습 이해도를 높일 수 있고, 학습자의 적극적인 학습 참여를 유도함으로써 보다 높은 학습효과와 학습 만족도를 얻을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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