• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.15-25
• /
• 2008

최근에 e-learning의 사용이 증대되면서 교수자들은 다양한 콘텐츠를 사용하여 새로운 온라인 강의 코스를 개발하고 그 결과를 자신의 컴퓨터에 저장한다. 이러한 콘텐츠들은 시간이 지나감에 따라 새로운 정보로 갱신되어야하고, 또한 새로운 콘텐츠가 이들 콘텐츠를 재 사용하여 제작될 수 있다. 그러나 교수자들이 자신의 컴퓨터에서 여기저기에 저장된 콘텐츠를 찾고 편집하고 관리하는 일은 많은 시간을 요구한다. 현재 PC환경에서 이러한 기능을 효과적으로 수행하는 e-learning 콘텐츠 관리 도구의 개발은 아주 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 교수자의 컴퓨터에 분산되어 저장된 다양한 콘텐츠들을 효과적으로 관리하고 새로운 강의 코스를 쉽게 개발할 수 있는 e-learning콘텐츠 생성 및 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 PC환경을 기반으로 하는 교수자들의 콘텐츠 개발에 널리 사용될 수 있다. 본 논문에서는 성능 평가를 위해 콘텐츠 키워드의 검색 시간에 따라 본 시스템을 이전 시스템과 비교하였으며, 실험 결과 이전 시스템보다 훨씬 더 좋은 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2005

이 논문에서는 공개 소프트웨어 기반의 e-Learning 시스템을 구축하기 위해, 기존 학습 관리 시스템을 비교 분석하여 무들(Moodle)을 선정하였고 학사관리시스템, 스트리밍서비스 등의 기존 시스템들과 연동 운용함으로써, 공개 소프트웨어 기반 e-Learning 시스템의 현실적 가능성을 보였다. 공개 LMS(Learning Management System)인 무들은 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP) 환경을 기반으로 하고 있으며 모듈화 구조를 수용해 사용의 편의성과 확장성을 충분히 제공하고 있다. 또한, 사회적 구성주의 학습 이론을 기반으로 설계, 구현되어 있다는 중요한 장점을 갖고 있다. 개발된 시스템은 대학에서 한 학기 동안 7개 강좌를 혼합 학습 모델로 운영이 되었으며 COLLES(Constructivist On-Line Learning Environment Survey), ATTLS(Attitudes to Thinking and Learning Survey) 설문을 통해 참여자들의 높은 만족도를 확인하였고, 공개 S/W 기반의 안정적 e-Learning 시스템이 가능함을 보였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권11호
• /
• pp.337-342
• /
• 2012

현대문학은 시대에 따라 성격, 특성, 장르 등이 변화되어 왔다. 그리고 문학작품은 많은 독자들로 하여금 그 시대를 알고 이해할 수 있는 좋은 자료를 제공하여왔다. 최근 정보통신의 발달로 인하여 현대문학도 대중화의 방법에 변화를 가져왔다. 즉 정보기기 또는 콘텐츠의 형태로 독자들에게 다양하고 많은 현대문학 작품을 제공하고자 하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 현대문학 작품을 콘텐츠 온톨로지로 구성하고 이러닝 시스템에 구현함으로서 독자들이 보다 쉽고 다양한 방법으로 현대문학을 접할 수 있도록 하였다. 현대문학의 학습콘텐츠는 SCORM의 방법에 따라 처리하였으며 LMS와 LCMS를 구성하였다. 학습 시스템의 검증을 위하여 학습모집단 80명을 대상으로 실험한 결과 이러닝을 통한 현대문학의 접근이 효율적이었음을 나타내었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.95-113
• /
• 2003

본 논문에서는 기존의 LCMS에서 사용되는 평가시스템에 퍼지 추론 규칙을 이용한 적응형 퍼지평가시스템(AFES ; Adaptie Fuzzy Evaluation System)을 제안한다. AFES 는 학습자가 하나의 학습코스(learning course)에 들어가기 전에 퍼지진단평가(fuzzy diagnostic evealuation)를 통해 학습자에게 코스수준(course level)을 부여한다. 학습자는 코스수준에 따른 맞춤식 학습경로(learning path)로 학습을 종료한 후, 퍼지최종평가(fuzzy final evaluation)를 통해 최종성적(final grade)을 AFES 으로부터 부여 받는다. AFES의 가장 큰 특징은 최종성적의 점수 부여 규칙에 있는데, 만약 서로 다른 학습자가 동일한 문제 수에 대하여 같은 수의 정답을 냈더라도, AFES 는 125 가지 퍼지 추론 규칙(fuzzy reasoning rule)에 의거하여 탄력적으로 서로 다른 최종성적을 학습자에게 부여한다.