개별화되고 적응화된 코스를 생성하기 위해서는 학습객체가 논리적 연관성을 가지고 연결되어 있는 기반구조를 갖추어야 한다. 이러한 학습객체간의 논리적 연관성, 그리고 개별 학습자를 고려한 다양한 링크를 통하여 학습의 각 시점에서 각각의 학습자는 서로 다른 학습경로를 제공받을 수 있게 된다. 본 연구는 학습과제 유형별 유의미 연결을 고려하여 학습객체 기반의 개별화 학습 시스템 구조를 설계하는데 목적이 있으며, 이를 위해 '관련성 요소 추출에 관한 연구', '학습목표 맵 구성에 관한 연구', '학습자의 인지상태 판단에 관한 연구'를 수행하였다. 학습객체 기반의 코스 설계가 단지 무의미한 객체들의 집합이라는 비판이 대두되는 시점에서, 본 연구의 학습객체간 관련성을 고려한 개별화학습 시스템 모형 연구는 e-Learning 안에 유의미한 학습과 진정한 교육을 담고자 하는 시도가 될 것이다.
웹 기반 교수-학습 시스템은 학습자 중심의 학습 환경으로 지속적인 변화를 지향해왔으며, 특히 자기 주도적이고 적극적인 학습 형태인 자기조절 학습은 이상적인 학습 형태로서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 학습자가 시스템과의 계약과정을 거쳐 자신의 요구와 학습 수준에 따른 개인화된 코스웨어를 구성할 수 있다. 시스템에서 분석된 결과를 통해 자신의 학습 진행과 결과를 인지하고, 학습전략을 수립하여 효과적으로 학습목표에 도달할 수 있는 자기조절 학습 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 시스템은 학습자에게 개인의 특성을 고려한 차별화되고 유연성 있는 개인화된 학습 서비스를 자기 주도적으로 진행할 수 있는 학습자 위주의 학습 환경을 제공한다.
학습 공간의 확대로 원격교육은 교수 학습 방법의 주요 흐름의 하나로서 자리잡았고 이를 지원하기 위한 다양한 매체, 기술 및 전략 등에 관한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 원격교육시스템은 교수자나 학습자에게 일정 수준 이상의 기술적 소양과 경제적 부담을 요구한다. 또한 이러한 문제점을 해소하기 위한 학교 현장에서의 간소화된 웹 기반 원격교육시스템은 학습자 행동을 파악하기 어렵게 하는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 시스템의 구축 및 운영에 필요한 부담을 제거하고 원격학습 환경에서 학습자의 지식 상태에 의존하여 개별화 학습이 가능한 개별적 발문에 기반한 동적 원격교육시스템을 개발하고 그 효과성을 검증하였다.
지식정보 사회의 도래는 새로운 교육 패러다임에 적합한 교수-학습 과정을 지원하기 위해 다양한 형태의 e-러닝의 모형과 시스템을 요구하며, 이에 따라 인터넷과 지능형 교육 시스템(ITS; intelligent tutoring system)을 적용한 e-러닝 환경의 교수-학습 시스템에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나 현재 운영되고 있는 교육 현장의 인프라와 u-러닝의 개념 사이에는 상당한 격차가 존재한다. 이에 따라 본 연구에서는 현재 구축된 교육 현장의 인프라에서 u-러닝의 개념을 적용할 수 있는 학습자의 인지구조에 기반한 ITS 교수-학습 모형과 시스템을 개발하고, 타당성을 검증하였다. 또한 본 연구에서 제안하는 지식표현기법을 통해 개별화 학습이 효과적으로 적용될 수 있도록 학습자 인지구조를 표현하였다.
다양한 수준과 성향을 가지고 있는 초등학생들을 위한 개별화 수업은 오프라인 교실상황만으로는 한계가 있다. 그래서 최근에는 온라인을 새로운 학습의 장으로 활용하려는 노력을 하고 있고 또 그 가치도 인정받고 있다. 하지만 현재의 온라인 학습관리시스템은 초등학교에서 제대로 활용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학교에서 개별화 수업을 위한 학습목표와 학습내용을 제시하고 수행하는 온라인 학습관리시스템 활용 방안을 Moodle 프로그램을 통해 제시해 보았다.
지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.
일반적으로 형성 평가는 교수-학습 활동이 진행 중에 투입되는 평가활동으로 학습 정보에 대한 피드백과 교정 및 교수 방법의 개선을 위한 평가이다. 본 논문에서는 형성평가에서 학습자 개인의 평가 결과에 따라 서로 다른 피드백을 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 지식, 이해, 적용 등의 영역별 기준에 따라 제작된 문항을 통해 각 학습자를 평가하고 이 결과를 기반으로 구분된 학습자 유형에 따라 서로 다른 피드백을 개별 학습자에게 제공하며 학습자는 이를 통해 부족한 영역을 보완하게 된다. 교수자에게는 문항별 정답 비율뿐만 아니라 학생 개개인에게 제공되었던 피드백 내용도 알려주어 교수방법을 개선하도록 한다.
본 연구에서는 학습장애학생들이 메타인지(Meta-cognition)를 효과적으로 활용하여 학습 중에 일어나는 문제를 스스로 해결하려는 습관을 만들어 줄 수 있도록 스마트 러닝을 기반으로 한 학습시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 스마트 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 스마트기기 및 교육시스템을 활용하여 학생의 개별화 학습이 가능하다. 둘째, 학생의 지속적인 반복학습이 가능하다. 셋째, 애플리케이션을 활용한 학습을 통해 학생의 학업성취도 향상이 가능하다. 이처럼 메타인지를 활용한 스마트러닝 시스템을 학습장애학생들에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들이 수학 학습에 대한 흥미를 가지게 되고, 자신감이 향상되었다. 둘째, 학생들의 수학 문제 해결 능력이 향상되었다. 셋째, 학생의 자기주도적인 개별화 학습이 이루어졌다.
문장제 문제는 단순한 수학적 수식으로 구성된 연산문제와는 달리 언어적으로 표현된 문제 안에서 수학적 내용을 찾아 그것을 수식으로 표현하는 과정을 필요로 한다. 이는 고차원적인 인지적 전략을 요구하며 학습자는 수학적 사고력과 추론능력, 이해력, 언어와 읽기 등을 고루 활용해야 한다. 하지만 대부분의 학습장애학생들은 문장제 문제를 해결하는데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 학습장애학생이 인지적 과부하를 적게 받으면서 인지적 전략을 학습할 수 있으며 또한 학생들에게 전문가의 예시를 단계적으로 제시하는 WOE (Work-Out Examples: WOE) 기반 스마트러닝 학습시스템을 제시한다. 본 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, WOE를 순차적으로 따라하면서 학습자는 인지적 부하 없이 자연스럽게 문제해결전략을 습득할 수 있다. 둘째, 학습자의 학습 동기를 높이고 흥미를 유발시킨다. 셋째, 시공간을 초월한 학습이 가능하기 때문에 학습자 스스로 학습을 조절하는 자기주도적 학습능력이 향상될 수 있다. 본 시스템의 적용결과는 다음과 같다. 첫째, 학습장애학생의 수준에 맞는 학습 단계가 제공되고 지속적인 피드백이 있기 때문에 학습자의 개별화학습이 가능하였다. 둘째, 학습자들이 학습내용을 자연스럽게 습득함으로써 문장제 문제해결능력이 향상되었다. 셋째, 학습과정에서의 성공경험으로 인하여 학습에 대한 자신감 및 학습동기가 향상되고 긍정적인 자아개념이 형성되었다.
최근 공간적 시간적 제약을 초월하는 새로운 학습 환경으로 웹 기반 가상 학습 시스템이 각광을 받고 있다. 웹 기반 가상 학습 시스템 개발의 핵심은 어떻게 효과적으로 시스템을 사용하고 그 시스템을 사용한 학습자의 학습 성취도를 평가하도록 할 것인가를 결정하는 것이다. 전통적인 오프라인 학습 시스템에서는 학습자의 학습 성취도 평가를 위해 설계된 평가 문항을 학습자가 제한된 시간 내에 얼마나 많이 맞추었는지 헤아림으로써 학습자를 평가할 수 있다. 그러나 이 방법은 이들 시스템이 학습 성취도에서 차이를 보이는 모든 학습자에게 같은 학습 전략을 제공하기 때문에 가상 학습 시스템의 최대 강정이라고 할 수 있는 개별 학습을 불가능하게 한다, 따라서, 본 논문에서는 퍼지 함축 이론을 이용하여 주어진 테스트 문항에 대한 응답 간의 관계를 찾고 이 관계를 퍼지 공관계라고 부르기로 한다. 그리고 이 관계를 반영한 평가 결과를 생성한다. 일정한 학습이 경과된 후 학습자의 학습 성취도를 평가하기 위해 시험에 응시했을 때, 본 논문에서 제안하는 방법과 전통적인 평가 방법 간에 존재하는 차이점을 비교한다. 마지막으로, 이 연구 결과를 개별화 학습에 어떻게 활용할 것인지에 대해 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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