This study was to analyze important dimensions and its factors of micro level of e-learning determining the quality of e-learning. E-learning dimensions and their factors were identified and developed from the analytical review of related researches. From literature review and survey as well as expert interview, six categories of e-learning identified from this study were: 1) curriculum content, 2) usability, 3) instructional design, 4) evaluation -both process and results, 5) management, and 6) refinement and improvement. A total of thirty-seven factors determining the quality of the e-learning six categories were identified. The rank order and contribution rates for each categories and factors were calculated to explain how importantly they contribute to the quality of e-learning. Also three dimensions such as controlling the e-learning quality, e-learning fundamental dimension e-learning process dimension, and e-learning product dimension, were explained. This study suggests a useful guidance for e-learning quality and evaluation framework for better results.
Almaleki, Deyab A.;Khayat, Wejdan W.;Yally, Taghreed F.;Al-hajjaji, Aysha A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권5호
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pp.243-255
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2021
This study aimed to identify the effectiveness of the use of distance-evaluation tools and methods among students with learning difficulties from the teachers' point of view, to achieve this goal. A scale was built, and the psychometric characteristics were validated. It consisted, in its final form, of 17 items distributed on four axes, in addition to three open questions. It was applied to a random sample of (149) teachers of students with learning difficulties in Makkah Region. The results showed that teachers' keenness to encourage students with learning difficulties, so that they would not feel frustrated with the distance learning process. It was also evident that teachers did not use achievement portfolios in the evaluation process. In connection with the appropriate evaluation methods, the majority indicated the use of work sheets and visual evaluation methods that rely on audio and visual skills, such as presenting videos, pictures, audio and games, and applying short objective tests. Among the proposals to improve evaluation methods and tools: Individual evaluation, attention to individual treatment, obligating personal attendance of students to school, splitting the required tasks, and not increasing the skills required to be mastered. As for the obstacles that teachers face: Lack of time, difficulty in communicating with students with distance learning difficulties and problems related to the Internet such as interruption, weakness, or lack of availability.
This paper proposes the approaches to the evaluation of learning using concepts of artificial intelligence. Among various techniques, deep learning algorithm is employed to achieve quantitative results of evaluation. In particular, this paper focuses on the process-based evaluation instead of the result-based one using face expression. The expression is simply acquired by digital camera that records face expression when students solve sample test problems. Face expressions are trained using convolutional neural network (CNN) model followed by classification of expression data into three categories, i.e., easy, neutral, difficult. To substantiate the proposed approach, the simulation results show promising results, and this work is expected to open opportunities for intelligent evaluation system in the future.
지금까지 이러닝 소프트웨어 평가에 관한 다양한 연구가 진행되었으나 관련 표준에 따라 체계화된 형태가 아닌 연구자의 시각에서 제시된 분류에 따라 주관적인 평가 기준을 구성하고 있다. 또한 소프트웨어 평가 관련 표준도 실질적인 활용을 위해 지속적으로 보완되고 있으므로 이에 부합하는 평가 기준의 마련을 통해 평가 근거의 확보 및 체계화가 절실하다. 따라서 본 연구에서는 이러닝 소프트웨어의 품질평가 기준을 구축하기 위해 소프트웨어 제품평가 표준인 ISO/IEC 25000 시리즈의 품질특성 중 사용성에 관한 체계를 근간으로 하고 이러닝 소프트웨어의 품질 요구사항을 분석하고 체계화하여 사용성의 부특성에 따른 평가 기준을 구축하였다. 본 평가 기준은 지속적으로 변화하는 관련 최신 표준화 동향을 반영한 이러닝 소프트웨어 평가기준을 구축하여 실질적인 활용도를 제고했다는 점에서 차별화된다. 향후 이러닝 소프트웨어의 품질평가 및 인증에 효과적인 활용이 가능할 것으로 사료된다.
2015 개정교육과정은 컴퓨팅 사고력을 향상시키고자 SW교육과정이 포함되었으며 교육 현장에서 활용될 다양한 피지컬 컴퓨팅 기반의 교구가 판매되고 있다. 본 연구는 교수 상황과 교수 목적에 적합한 피지컬 컴퓨팅 기반의 학습도구를 선정하는데 필요한 준거를 마련하여 현장의 도구 선택에 합리적인 판단 근거를 제공하는데 목적이 있다. 평가 준거 마련 방법으로는 25명의 전문가 패널을 통해 델파이 조사 방법을 사용하였다. 그 결과 7개의 영역에 대해 40개의 필수 준거와 11개의 선택 준거로 구성되는 교구 평가 준거가 제시되었다. 또한 도출된 학습 도구 평가 준거를 통해 현재 상용화된 5종의 학습 도구에 대한 평가 결과를 분석하였다. 본 연구를 통해 개발된 교구 평가 준거는 교사들의 합리적인 교구 선택과 교구 개발자의 교구 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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.
최근 교육의 전 부분에서 이러닝(e-learning)이 도입되고 있고, 또 빠른 속도로 확장되어가고 있다. 이러닝과 함께 새로 대두되는 통합형 학습(blended learning)은 오늘날의 교육이 좀 더 새로운 형태의 교육 패러다임으로 변화하고 있다는 것을 보여주는 한 예이다. 본 논문은 앞서 연구된 여러 이러닝 콘텐츠 평가 준거들을 살펴보고, 초등학교 교사들을 대상으로 실시한 설문을 통해 초등학교에서 이러닝 콘텐츠의 학습유효성을 평가할 수 있는 평가 문항으로 정리하였다. 그리고 이 평가 문항과 학습자의 학업성취도 결과를 이용하여 이러닝 콘텐츠의 학습유효성 평가에 적용해보았다. 본 연구는 초등학교 이러닝 콘텐츠의 평가준거와 평가 방향에 대한 논의를 공유하며, 더 나아가 통합형 학습의 질적 향상을 위한 양질의 이러닝 콘텐츠 개발을 위한 이론적이고 실무적인 자료를 제공하고자 하는데 의의가 있다.
본 연구는 프랑스의 품질인증 가이드라인과 한국의 품질인증 평가준거를 비교하고, 이러닝 품질관리에 대한 표준화된 이러닝 품질인증 평가준거를 적용한 품질인증 제도에서 품질인증에 성공한 사례와 실패한 사례를 비교분석함으로써 이러닝 품질인증 평가준거에 대한 주요 평가영역과 평가항목을 구별하였다. 이를 근거로 프랑스의 품질인증 평가항목에서 반영해야할 이러닝 품질인증 평가준거, 평가영역, 평가항목에 대한 일반화 모형을 개발하였다. 이는 우리나라는 물론 AUF와 관련이 있는 아프리카나 아시아 국가들에게 그들이 응용할 수 있는 평가준거를 제시한 것이다. 본 연구의 결과는 이러닝 품질인증 제도를 시행하려는 전 세계의 기관들이 활용할 수 있을 것이며, 동시에 이러닝 품질인증 평가를 받고자 하는 이러닝 관련 기업이나 기관들에게 중요한 활용자료가 될 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제15권2호
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pp.33-49
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2008
The purpose of this study is to find student factors associated with the students' evaluation of university teaching, and to provide a meaningful reference to policy-making of teaching evaluation. Based on the surveyed questionnaires from 232 students who participated in e-learning course. in combination with applying descriptive statistics, this study analyzes (1) the influences of students' pre-motivation level of student based-on ARCS theory on class satisfaction, (2) the influences of students' grade, attendance, and class involvement on class satisfaction, and (3) the influences of e-learning experience on students' pre-motivation level and class satisfaction. Result of this study shows that: (1) students' pre-motivation level including Attention(A), Relevance(R), Confidence(C), and Satisfaction(S) is positively correlated to students' evaluation for teaching, (2) students' grade, attendance. and class involvement are positively correlated to students' evaluation for teaching, and (3) students' e-learning experience is not related with students' pre-motivation level, whereas it is related with class satisfaction.
고등교육기관의 역량 중심 교육과정 운영을 위해서는 교과목 수준에서 교과 학습목표(성과기준)의 성취수준을 다각도로 평가하여 학습자의 역량 함양 정도를 파악하는 교과기반 학습평가 방법에 대한 연구가 지속적으로 필요하다. 본 연구에서는 교과목 학습성과, 학습주제, 학습개념 기반의 학습평가 모델 및 성취수준에 따른 개인화된 학습 피드백 모델을 제안한다. 먼저 데이터 모델링 과정에서 교과목의 계층화된 학습성과, 학습주제 및 학습개념 그래프 및 학습성과-평가 매트릭스 모델을 정의하고 이를 기반으로 학습성과별, 학습주제별, 학습자별 등 다각도의 학습성취 수준을 측정하고 피드백하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 학습성취평가 모델의 유효성을 검증하기 위해 자바프로그래밍 교과목에 적용하여 실제 데이터를 기반으로 실험을 진행하였으며 그 결과 성취수준의 산출 및 학습 피드백이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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