• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.79-87
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• 2023

On-line learning has been adopted as a major educational method due to the COVID-19 pandemic. Students and faculties got accustomed to on-line educational environment as they experienced it during the COVID-19 pandemic. Development of various technologies and social requirement for educational renovation lay groundwork for on-line learning as well. Therefore, on-line learning or blended learning will be likely to go on after the end of COVID-19 pandemic and it is necessary to prepare the guidelines for effective utilizing on-line learning. The primary purpose of this study is to examine the learning behaviors and the learning effects by using LMS data. Learning behaviors were measured in terms of learning time and access frequency for pre-recorded video lectures targeting computer-practice classes. The results of empirical analysis reveal that frequency was the significant predictor of course achievements but learning time was not. The findings of empirical analysis will provide insights that the effective planning and designing on-line classes based on learning behaviors are key to enhancing learning effects and learner's satisfaction.

• Educational Technology International
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• 제16권1호
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• pp.1-30
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• 2015

The purpose of this research is to propose a novel social LMS developed for group collaborative learning with a think-aloud tool integrated for sharing cognitive processes in order to improve group collaborative learning performance. In this developmental research, the system was designed with three critical elements: the think-aloud element supports learners through shared cognition, the social network element improves the quality of collaborative learning by forming a structured social environment, and the learning management element provides a understructure for collaborative learning for student groups. Moreover, the three critical elements were combined in an educational context and applied in three directions.

• 한국비블리아학회지
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• 제16권1호
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• pp.5-26
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• 2005

숙명여자대학교에서는 2004학년도 2학기부터 1학년 교양필수 과목인 "글쓰기와 읽기" 과목을 수강하는 모든 학생들이, "도서관 정보이용교육: Cyber 강좌"를 수강한 후 온라인 퀴즈문제를 풀고 과제물을 제출하여 인증을 받도록 하고 있다. 이 논문에서는 "도서관 정보이용교육: Cyber 강좌"의 개발 및 시행을 주관하고 있는 숙명여대 도서관의 강좌 개발배경 및 개발과정, 내용구성 및 구현방법 그리고 실제 운영현황을 서술함으로써, 이 cyber 강좌가 빠르게 그리고 성공적으로 숙명여대의 특화 프로그램으로 정착한 요인을 분석하였다. 또한 cyber 강좌 학습관리시스템(LMS: Learning Management System)의 제반 기술적 문제점과 cyber 강좌 시행의 실제적인 문제점 등을 분석하여 향후 개선책을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1001-1004
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• 2005

인터넷을 통한 정보화의 영향으로 교육 방법에도 큰 변화를 가져왔다. 교수자와 학습자간 오프라인으로 이루어졌던 교육이 온라인상에서 이루어지게 되었고, 양질의 원격 교육을 실천하려는 노력 과정에서 LMS(Learning Management System)는 많은 발전을 하게 되었다[3]. 하지만 잘 개발된 LMS 라 할 지라도 온라인 교육에서는 오프라인 교육과 같이 교수자와 학습자의 직접적인 커뮤니케이션을 통한 상호 의견 수렴이 어렵다[4]. 따라서 본 논문에서는 LMS 기능에 확장성과 이식성을 갖는 설문 시스템을 추가 함으로써 교수자와 학습자간의 원활한 커뮤니케이션을 지원하고자 한다. 또한 강의 점검, 교수전략 수립, 연구, 정책수립 및 사업추진을 위한 각종 조사에 활용하고자 한다. 본 논문의 설문 조사 시스템은 오픈 소스로 전국 대학 및 교육기관을 대상으로 무상 배포 중이며 그 활용을 검증 중이다[5].

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.33-40
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• 2005

교육은 정보를 받아들이는 가장 큰 통로의 하나라 할 수 있다. 유비쿼터스 시대를 맞이하면서 새로운 교육기술과 환경이 요구되고 이에 따른 많은 기술이 등장하고있다. 현재의 e-learning 또한 많은 요구점들을 해결하기위해 많은 변화가 이루어질 필요가있다. 본 논문서는 언제 어디서나, 어떤 내용에 관계없이 학습할수있는 유비쿼터스환경의 e-learning 모델을 위하여 기존 e-learning 모델의 한계점을 분석하고, 유비쿼터스 네트워크망과 차세대 센서기술등을 적용하여 SCORM표준안을 기반으로한 LMS에 학습콘텐츠의 변환서비스와 협력 학습서비스기능을 추가한 유비쿼터스 환경에 대응하는 LMS모델을 제안하였다. 학습형태 변환서비스는 센서 기술에 의해서 학습자의 주변상황을 감지 하거나 신체상태를 파악하여 스마트 센서로 정보화하여 학습자에게 가장 적합한 형태로 콘텐츠를 서비스해준다. Orestia SOB등의 센싱기술의 접목은 보다 원활한 협력학습 서비스를 가능케 해줄것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.45-50
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• 2009

이러닝의 발전과 더불어 다양한 학습도구의 개발 그리고 이러닝 콘텐츠의 공동활용 등 이러닝을 통한 교류가 활발하게 이루어 지고 있다. 그러나 각각 LMS의 상호 연동을 고려하지 않고 개발되었기 때문에 이러닝 교류시 문제점이 나타나게 되었다. 특히 대학간 이러닝 교류는 학습자 정보교환 중심의 교류, 강의(교수자) 정보교환 중심의 교류 등 여러 가지가 있으나, 이들 모두 직접적인 연계가 이루어지지 않기 때문에 여러 가지로 문제점이 많이 나타났다. 이에 본 논문에서는 이러닝 교류의 사례를 분석하고, 문제점을 도출하여 효율적인 LMS 상호 연동에 대한 모형을 설계하여 제시하였다. 우선 먼저 학습에 가장 필요로 하는 학습요소 즉, 강좌개설정보, 강의정보, 사용자정보, 수강정보, 학습이력정보를 연동 데이터로 정의하였으며, 뷰를 이용한 데이터 연동 테이블을 통해 LMS를 연동하였다. 실험결과 학습자와 교수자의 접근성이 편리하게 나타났으며, 데이터 교환이 없기 때문에 업무 프로세스가 현저히 줄었다. 향후에는 다양한 학습요소에 대한 연동과 세션처리, 보안을 고려한 LMS 연동이 연구과제로 남아있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.223-225
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• 2022

미래 변화에 대응하는 역량으로 디지털 리터러시가 제시되고 있다. 국내에서는 2022 교육과정 개정의 중점 사항으로 미래 변화에 대응하는 역량으로 디지털 기초 소양을 강화한다. 한편 코로나19로 원격수업이 확대되면서 LMS(Learning Management System)의 사용이 증가하였다. LMS는 디지털 기기, 소프트웨어를 활용하므로 디지털 리터러시를 함양할 수 있는 기회가 될 것이다. 본 연구에서는 학교 현장에서 활용되는 Microsoft의 Teams, Google의 Classroom, KERIS의 위두랑과 e학습터를 비교하고 디지털 리터러시 내용 요소와 LMS 기능을 관련지어 활용방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 LMS를 활용하면서 디지털 리터러시를 기를 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.1-15
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• 2023

The aim of this study is to identify intelligent learning support functions in Learning Management System (LMS) to support university student learning activities during the transition from face-to-face classes to online learning. To accomplish this, we investigated the perceptions of students on the levels of importance and urgency toward learning support functions of LMS powered with Artificial Intelligent (AI) technology and analyzed the differences in perception according to student characteristics. As a result of this study, the function that students considered to be the most important and felt an urgent need to adopt was to give automated grading and feedback for their writing assignments. The functions with the next highest score in importance and urgency were related to receiving customized feedback and help on task performance processed as well as results in the learning progress. In addition, students view a function to receive customized feedback according to their own learning plan and progress and to receive suggestions for improvement by diagnosing their strengths and weaknesses to be both vitally important and urgently needed. On the other hand, the learning support function of LMS, which was ranked as low importance and urgency, was a function that analyzed the interaction between professors and students and between fellow students. It is expected that the results of this student needs analysis will be helpful in deriving the contents of learning support functions that should be developed as well as providing basic information for prioritizing when applying AI technology to implement learner-centered LMS in the future.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.81-90
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• 2012

공개소프트웨어는 많은 분야에 걸쳐 활용률이 점차 높아지고 있으며, LMS 분야에서도 공개소프트웨어의 활용이 점차 늘고 있다. 단, 공개소프트웨어 LMS를 도입하려면, 기관별 특화 요구사항에 맞추어 연동 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 공개소프트웨어 LMS인 무들을 학교에 도입함에 있어 무들과 학사 시스템 간의 사용자 관리와 강좌 관리를 위한 연동 지원 도구를 구현하였고, 무들과 학사 시스템과의 연동 사례를 통해 사용자 및 강좌 정보 연동을 효율적으로 수행하였다.

• Educational Technology International
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• 제15권2호
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• pp.71-88
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• 2014

A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.