본 연구는 인터넷기반 실습 수업에서 교수자와 학습자가 어떠한 방식으로 교수-학습 상호작용 활동을 수행하는 방식과 웹기반 실습 수업의 교육적 효과에 관하여 연구하였다. 산업체 재직자의 정보화교육을 지원하는 "전자상거래 시스템 구축" 교육과정에서 교수자와 학습자는 어떤 방식으로 교수-학습 및 상호작용 활동을 수행하는지, 웹기반 실습교육의 효과는 무엇인지를 살펴보고자 하였다. 연구대상은 산업체 직장인 및 기타 25인에 대하여 1학기에 걸쳐서 이루어졌으며, 연구방법으로는 학습결과 프로파일 분석, 설문조사, 인터뷰 등을 사용하였다. 연구결과 학습자-교수자-운영자간 상호작용은 활발하게 이루어지지 않았으나 학습자의 관심, 이메일 사용, 게시판 질의 및 응답, 온라인 실습 등의 강의 방식이 학습자의 상호작용 및 교육효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.
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.
4차 산업혁명 시대에 필요한 인재를 육성하기 위해서는 학생들의 특성과 요구에 맞는 학습자 중심 수업이 필요하다. 특히 다양한 요구와 관심을 갖고 수업에 참여하는 영재 학생들에게는 이러한 학습자 중심의 학생 능동형 수업이 더욱 의미를 갖는다. 이러한 요구에 부응하기 위해 본 연구에서는 플립드 러닝을 기반으로 하는 학습자 주도형 과학영재교육 교수-학습 모형을 개발하고, 해당 모형을 기반으로 실제 프로그램을 개발하여 영재 수업에 적용하고 다양한 학습결과를 분석하였다. 나아가 학습자 주도형 과학영재 교육 프로그램을 보다 효율적으로 운영하기 위한 방안을 제안하였다.
Recently, interest in AI tutors is rising as a way to bridge the educational gap in school settings. However, research confirming the effectiveness of AI tutors is lacking. The purpose of this study is to explore how effective learner characteristics and recommended item learning activities are in predicting learner's academic performance in an adaptive online learning environment. This study proposed the hypothesis that learner characteristics (prior knowledge, midterm evaluation) and recommended item learning activities (learning time, correct answer check, incorrect answer correction, satisfaction, correct answer rate) predict academic achievement. In order to verify the hypothesis, the data of 362 learners were analyzed by collecting data from the learning management system (LMS) from the perspective of learning analytics. For data analysis, regression analysis was performed using the regsubset function provided by the leaps package of the R program. The results of analyses showed that prior knowledge, midterm evaluation, correct answer confirmation, incorrect answer correction, and satisfaction had a positive effect on academic performance, but learning time had a negative effect on academic performance. On the other hand, the percentage of correct answers did not have a significant effect on academic performance. The results of this study suggest that recommended item learning activities, which mean behavioral indicators of interaction with AI tutors, are important in the learning process stage to increase academic performance in an adaptive online learning environment.
Past studies conducted on the students' verbal participation both in and out of class have explored and identified variables affecting the process of learning to speak English. However, little is known about the causes and effects of these variables. A survey form developed from a previous study was administered to 468 university students taking English conversation classes from native speakers of English. To better understand the causes and effects of speaking barriers, path analysis was administered as the main tool of investigation. The results of the study indicate that familiarities toward NS (Native Speaker) teachers, learner faithfulness, che-myon, NS teachers' classroom management skills, and NS teacher's trustworthiness account for 50.72% of speaking grades. These factors are causally related to learner attitudes. However, with regard to speaking grades, all of the above factors except che-myon are also causally related with each other. Therefore, it was concluded that learner attitudes can be improved by minimizing che-myon, however, che-myon itself cannot be a predictor of speaking grades. To validate the findings of the study, related research work is discussed and implications are provided.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2799-2823
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2019
With the help of learning analytics, MOOCs have wider potential to succeed in learning through promoting self-regulated learning (SRL). The current study aims to apply and validate visualization design guidelines for a MOOC dashboard to enhance such SRL capabilities based on learning analytics. To achieve the research objective, a MOOC dashboard prototype, LM-Dashboard, was designed and developed, reflecting the visualization design guidelines to promote SRL. Then, both expert and learner participants evaluated LM-Dashboard through iterations to validate the visualization design guidelines and perceived SRL effectiveness. The results of expert and learner evaluations indicated that most of the visualization design guidelines on LM-Dashboard were valid and some perceived SRL aspects such as monitoring a student's learning progress and assessing their achievements with time management were beneficial. However, some features on LM-Dashboard should be improved to enhance SRL aspects related to achieving their learning goals with persistence. The findings suggest that it is necessary to offer appropriate feedback or tips as well as to visualize learner behaviors and activities in an intuitive and efficient way for the successful cycle of SRL. Consequently, this study contributes to establishing a basis for the visual design of a MOOC dashboard for optimizing each learner's SRL.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권4호
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pp.29-38
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2023
A single-learner model which integrates the user's positive and negative perceptions is proposed by augmenting counterfactual data to the interaction data between users and items, which are mainly used in collaborative filtering in this study. The proposed CausRec showed superior performance compared to the existing NCF model in terms of F1 value and AUC in experiments using three published datasets: MovieLens 100K, Amazon Gift Card, and Amazon Magazine. Compared to the existing NCF model, the F1 and AUC values of CausRec showed 1.2% and 2.6% performance improvement in MovieLens 100K data, and 2.2% and 10% improvement in Amazon Gift Card data, respectively. In particular, in experiments using Amazon Magazine data, F1 and AUC values were improved by 11.7% and 21.9%, respectively, showing a significant performance improvement effect. The performance of CausRec is improved because both positive and negative perceptions of the item were reflected in the recommendation at the same time. It is judged that the proposed method was able to improve the performance of the collaborative filtering because it can simultaneously alleviate the sparsity and imbalance problems of the interaction data.
본 연구는 사용자 경험에 기반한 자기주도학습을 위한 수학 프로그램을 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 교육 프로그램의 일반적인 설계모형인 ADDIE 모형에 따라 분석, 설계, 개발, 실행 및 평가의 과정을 거쳐 프로그램을 설계하고 개발하였다. 프로그램은 자기주도학습 증진을 위한 사용자 경험 요소를 고려하여 구현되었으며, 개발된 프로그램의 특징은 다음과 같다. 첫째, 교수자는 웹으로 편리한 문제출제가 가능하고, 학습자는 어플리케이션을 통해 언제 어디서나 즉시 접속하여 문제를 풀어볼 수 있다. 둘째, 학습자는 풍부한 문제데이터베이스를 기반으로 다양한 유형의 문제풀이와 실시간 질문이 가능하며, 교수자는 그에 대한 즉각적인 피드백이 가능하다. 셋째, 지면 및 동영상 해설 제공과 오답노트의 활용으로 학습자의 순환학습을 가능하게 하며, 교수자는 그룹 성취도 관리를 통하여 학습자의 능동적 학습관리를 지원한다.
본 논문은 온라인 평가 문항 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다. 제안하는 시스템은 학습자 정보 데이터베이스, 영역별, 난이도별로 분류된 문항을 저장하는 문제 은행 데이터베이스로 구성된다. 문제은행 데이터베이스는 특정 학습자 또는 특정 학습에 대한 문항을 선택하는 문항 선제부, 특정 학습자 또는 특정 학습에 대한 문제지를 제작하는 문제지 제작부, 문제지를 저장하였다가 온라인 테스트를 수행할 때 출력하는 문제지 은행 데이터베이스를 포함한다. 학습자가 온라인 테스트에 제출된 문항들에 대한 문항 선택순서, 보기 선택순서, 클릭회수, 반응시간에 대한 평가 데이터를 수집하는 온라인 테스트부, 및 온라인 테스트부로부터 수집된 학습자의 온라인 테스트 평가 데이터를 분석하여 학습자의 학습수준과 학습능력, 성향을 평가하고 진단하여 보고하는 반응패턴 분석부를 포함한다. 제안하는 시스템은 보기 선택순서, 클릭회수, 반응시간을 학습자의 평가결과에 반영하여 효율적으로 학습자의 학습수준과 학습능력, 성향을 평가하고 진단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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