본 논문에서는 IT관련 실습 교과목에서 프로젝트, 프로그래밍, 문제풀이 등의 과제가 주어졌을 경우에 학습능력을 고양시킬 수 있는 팀별 혼합학습을 적용할 수 있도록 학습자 및 교수자 전략안과 교수/학습관리시스템을 제시하였다. 이에 따라 학습자활동, 교수자활동, 운영자활동을 통해 팀별 혼합학습 전략안을 도출하고, 전략안 및 시스템의 흐름도에 따른 팀별 혼합학습 시스템의 모형을 설계하였다.
본 논문은 강의에서 생산되는 다양한 콘텐츠들을 교육자, 학습자가 수준별로 다양하게 활용하고, 이를 통해 학습자가 자기 주도적 학습을 할 수 있도록 시스템을 설계 한다. 이를 위해 학습 콘텐츠를 객체 기반화하며, LCMS를 도입하여 참여형 콘텐츠 관리 시스템을 설계한다. 본 연구에서 개발되는 시스템은 교수자와 학습자가 교육과정 종료이후에도 계속 활용할 수 있으며, 새로운 학습자들이 계속 참여하여 풍부한 콘텐츠를 구축하며 상호교류 하여 소셜 학습 네트워크(Social Learning Network)를 구축할 수 있도록 한다. 이는 평생학습이라는 사회적 요구에도 부응할 수 있을 것이다.
정보통신 기술의 발전은 교육시스템의 많은 변화를 가져오고 있으며 정보통신 기술을 이용한 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술을 이용한 효율적인 교육평가시스템은 부족한 편이다. 현재의 교육평가의 경우 교수자가 기계적으로 학습자의 응답에 대해 정, 오답을 체크하고 단순히 점수화 된 결과만 출력한다. 학습자 오답 응답에 대한 교수자의 적절한 피드백이 잘 이루어지지 않고 있으며, 학습자의 학습곤란 및 학습결손에 대한 정보 취득이 어려운 현실이다. 또한 교수자 자신의 교수방법과 교수 내용 혹은 출제된 문제의 적절성 등에 대한 정보 취득은 어려울뿐더러 많은 시간과 노력이 필요하여 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 비효율적이며 단순 평가의 문제점을 해결하고 교수-학습방법을 개선할 수 있는 평가 시스템을 구현하였다. 난이도와 이원분류를 문제 출제 시 적용하고 그에 따른 결과를 자동으로 분석하는 시스템을 설계하였으며 이러한 평가시스템을 통하여 학습자의 인지도 및 학습장애 등을 정확히 평가할 수 있으며 교수자는 출제된 문제의 적절성과 교수방법 또는 교수 내용 등을 스스로 평가할 수 있다.
컴퓨터를 통한 원격교육의 등장은 학습자에게 다양한 능력을 요구하고 이러한 것들이 성공적인 학업을 이루는 중요한 열쇠가 된다. 이런 시대적 흐름에 따라 학습자에게 요구되는 능력 중 하나가 자기조절 학습 (Self - Regulated Learning)이다. 이에 본 연구는 자기조절학습 (Self - Regulated Learning)을 지원하는 웹기반 학습 (WBI) 시스템에 대하여 연구하였다. 자기조절학습은 매우 긍정적인 학습효과를 제공할 뿐 아니라, 세분화된 학습절차에 의한 학습 구조를 가지며 절차마다 구분된 공간이 필요하므로 웹에 적용하기에 적절하다. 따라서, 본 연구에서는 자기조절학습 모형을 웹에 접목시킨 학습시스템을 개발한다.
본 연구에서는 다양한 멀티미디어 기술과 인터넷의 열린 접근성을 이용하여 고등학교 윤리과목에 대해서 폐쇄적 운영이 가능한 학습 시스템을 개발하였다 이 개별 학습별 수업의 요구에 부응하여 학습자와 상호작용이 가능하며 즉각적인 피드백을 통해 학습자에게 적절한 자극을 줌으로써 학습의욕의 고취를 강화할 수 있고 학습자의 능력에 따라 학습의 속도를 조절이 가능하여서 개별학습의 효과를 높여줄 수있도록 계획되었다. 특히 문자, 그래픽, 영상, 음향, 음성 그리고 비디오 등과 같은 여러 미디어를 병합시켜 표현하는 멀티미디어를 교육에 적용시킨 하이퍼미디어 학습 코스웨어는 학습자의 주의력과 상상력을 키워 줄 수 있으며 학습자가 학습에 흥미를 갖고 학습 과정에 능동적으로 참여할 수 있도록 하며 적극적으로 원하는 정보를 선정하고 학습 순서를 조정하는 등 학습 동기가 높은 상호 작용적 학습 환경을 창조하고 자신에게 적합하게 여러 주제로 이동하고 정보를 연결해 보다 융통성 있는 시스템을 이용함으로써 학습의 효과를 높일 수 있음을 살펴보았다. 이러한 멀티미디어의 특성을 이용하여 교수의 효율성을 최대한으로 살리기 위해 고등학교 윤리과목에 대한 멀티미디어 CAI와 폐쇄적으로 운영가능한 학습사이트를 설계 및 개발하였다.
e-Learning 교육관리시스템은 다양한 교육 정보와 평가를 바탕으로 빠르게 확산되고 있다. 학습자의 학습 동기와 평가 성취도를 높이기 위한 연구와 기술들이 많이 적용되었다. 그러나 대부분의 교육관리시스템은 동일한 학습 내용을 일방적으로 제공하며, 학습 영역에 맞는 난이도별 문제를 추출해 제공하고 있다. 본 연구에서는 학습자의 사전진단평가와 설문조사를 바탕으로 하여 수준을 결정하고, 그에 따른 학습 영역의 내용과 문제를 난이도별 문항수를 적용, 추출하여 학습 동기와 학습 성취도를 극대화할 수 있을 것이다. 또한 본 연구의 시스템은 학습자 수준에 따른 난이도별 문항수 비율을 비례하게 적용하여 흥미도를 최대화하여, 학습 내용과 문제를 재사용하여 피드백 학습을 할 수 있도록 하였다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
수학 프랜차이즈 교육기업들은 다양한 온라인 학습 시스템을 개발하여 학습자에게 온-오프 통합 교육을 진행하고 있다. 기존 온라인 학습은 학습자에게 한 방향의 강의 콘텐츠 전달과 학습 결과에 대한 양적인 문제풀이 학습을 진행하고 있다. 그러나 학습자 마다 학업 성취 역량이 다르며 수학문제를 해결할 때 정확히 어느 부분에서 이해도가 떨어졌는지를 확인할 수 없다. 본 논문에서는 체계적이고 구조적인 WCSNA 학습법을 제안하고 이를 기반으로 온라인 학습시스템을 구축하여 학습자의 취약한 부분을 발견하고 효율적인 학습자 관리방안을 제안한다. 개발된 학습법과 시스템을 통하여 학습자에게는 균형 잡힌 문제해결 능력을 배양하고, 프랜차이즈 기업에게는 차별화된 브랜드 이미지 및 상담 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
웹 기반 프로젝트 학습의 유용성 및 그 효과에 대한 긍정적 연구 결과로 인하여 웹 기반 프로젝트 학습 시스템을 설계하고 구현하여 적용하려는 노력이 많이 시도되고 있다. 그러나, 기반 프로젝트 시스템의 평가 기준이 부족하며 이에 대한 평가가 제대로 이루어지지 않아 어떤 것이 양질의 웹기반 프로젝트 학습 시스템인지에 대한 정보를 얻기가 쉽지 않았다. 이에 본 연구에서는 양질의 웹 기반 프로젝트를 선정하는 평가기준을 제시함으로써 효과적인 시스템을 구축하는데 도움을 주고자 하였다. 웹 기반 프로젝트 학습 시스템은 매체적으로 교육용사이트에 기반하고, 전략적으로 교육용 코스웨어의 범주에 포함할 수 있으므로, 교육용사이트 선정 기준 및 교육용 코스웨어의 선정 기준에 의거하여 평가기준을 교육전략적 차원, 운용적 차원, 매체적 차원의 세 차원으로 분류한 후 24개의 평가 요소와 24개이 평가 기준을 제안하였다. 본 연구는 웹 기반 프로젝트 학습 시스템의 평가 기준을 제공하여, 교수자, 교육관리자, 시스템 설계자, 학습자에게 효과적인 웹 기반 프로젝트 학습 시스템을 선정, 활용하는데 편리함을 제공할 수 있다는 것을 보였다.
전문가 시스템 개발과정에서 완전한 경험적 규칙들을 얻는 것은 극히 어려운 작업이다. 전문가들이 확고한 경험적 규칙들을 얻기위해서는 오랜 시간이 걸리며, 그 얻어진 지식조차 확신할 수 없다. 또한 같은 분야 지식도 전문가들 사이에서 큰 차이를 보일 수 있다. 이러한 상황에서 전문가 시스템이 보다 완전한 지식베이스를 얻어, 주어진 영역에서 기존의 고도 전문가 수준의 전문성을 갖는 완전한 전문가로 활약하기 위해서는 지식 배제, 둘째 기존의 경험적 탐색 공간은 물론 보다 다양한 문제 해결 전략이 가능한 심층적 탐색공간을 제공하여 그로부터 새로운 문제 해결 지식을 학습하는 자기 학습기능이 필요하다. 본지에서는 이러한 자기학습 기능을 갖는 전문가 시스템의 알고리즘을 검토하였다. 그리고 끝으로 전력계통에 대한 적용예로서 전압제어 전문가 시스템을 설명하였다. 아직 전문가 시스템의 자기학습 기능의 구현은 초보적 연구에 머물고 있으며, 그들의 학습 능력조차 낮은 수준에 불과하다. 그러나 전문가 시스템 연구자들은 기존 전문가 시스템의 문제점과 그 적응능력의 중요성을 인식하고 있기 때문에 보다 진보된 개념(데이타들로부터 이론과 원리를 학습하는)이 도입된 자기학습 전문가 시스템의 적용연구는 앞으로 여러분야에서 폭넓게 이루어 질 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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