This paper suggests an e-learning system model, a goal-driven personalized e-learning system, which increase the effectiveness of learning. An e-learning system following this model makes the learner choose the learning goal. The learner's choice would lead learning. Therefore, the system enables a personalized adaptive learning, which will raise the effectiveness of learning. Moreover, this paper proposes a SCORM standard, which modifies SCORM 2004 that has been insufficient to implement the "goal driven personalized e-learning system." We add a data model representing the goal that motivates learning, and propose a standard for statistics on learning objects usage. We propose each standard for contents model and sequencing information model which are parts of "goal driven personalized e-learning system." We also propose that manifest file should be added for the standard for contents model, and the file which represents the information of hierarchical structure and general learning paths should be added for the standard for sequencing information model. As a result, the system could sequence and search learning objects. We proposed an e-learning system and modified SCORM standards by considering the many factors of adaptive learning. We expect that the system enables us to optimally design personalized e-learning system.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.707-716
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2004
Recently, many areas of application such as statistics and industrial engineering are interested in the effective education of databases. In this article we design and implement a database learning system based on learner management techniques. The system supports a personalized/ team-centered learning environment, monitoring the learning attitude of learners, and a method for the assessment.
Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
현대 학습자들은 배경, 학습 스타일, 능력 등에서 다양한 차이를 보인다. 하지만 모든 학습자에게 동일한 학습 내용을 전달하는 전통적 교육 방법은 이러한 학습자의 다양성을 충분히 고려하지 못한다. 따라서 개별 학습자의 특성에 따라 최적의 학습 경험을 제공하는 맞춤형 학습 시스템의 구현은 오늘날 에듀테크 시대에 더욱 중요해졌다. 본 논문은 증가하는 학습자 중심의 교육 요구에 따라 학습자의 특성, 관심사, 학습 이력 등을 종합적으로 분석할 수 있는 모델들을 파악한 후 이를 기반으로 맞춤형 학습 시스템을 설계했다. 본 시스템은 학습자의 학습 이력을 기반으로 학습자의 현재 수준과 목표에 맞춘 자기주도적 학습을 지원하기 위해 강점과 약점을 파악할 수 있도록 설계되었으며 이 과정에서 시스템의 설계 변경 없이 필요한 학습 요소들을 확장할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 사용자 맞춤형 학습 시스템 구축에 필요한 주요 기반을 파악하고 맞춤형 학습을 지원하기 위한 시스템 아키텍처를 효과적으로 구축할 수 있다.
본 논문에서는 학습자 특성 이론을 근거로 하여 학습자 특성에 따른 적응형 학습 요소를 도출하고, 콘텐츠 순서를 고려하여 학습 콘텐츠의 제작과 학습 관리 시스템의 개발 시 학습 내용과 학습자간의 상호 작용성을 높이고 개별적인 학습자 특성에 알맞게 지능적으로 학습을 지원할 수 있는 학습관리 로직을 설계한다. 적응형 학습 관리 시스템의 구현을 위해 기존의 학습 관리 시스템에 적응형 학습 지원 기능을 포함하여 시스템 기능 모델을 설계한다. 또한, 설계된 기능모델을 기반으로 시스템의 구현 구조를 제시하고 ADL의 SCORM 기반의 런타임 환경에서 적응형 학습 관리 시스템을 구현한다.
가상교육 시스템이 동적 콘텐츠 전달 기술을 가지고 있지 않기 때문에 같은 수업에 속한 모든 학생들은 똑같은 콘텐츠를 접하게 된다. 본 논문은 데이터 스트림 기술을 이용하여 설계되고 구현된 개인화된 학습 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 학습자의 학습수준과 능력에 따라 강의 콘텐츠를 변경할 수 있는 기술과 인터페이스를 가지고 있다. 제안하는 시스템은 동적 콘텐츠 전달기술과 학습자 수준 테스트 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 개인화된 학습 시스템의 설계와 구현 시 고려 사항에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 이러닝의 교육적 효과를 높일 수있 는 '목표지향 개인화 이러닝 시스템'에 대한 모델을 제시하고 구현하였다. 이 모델을 따른 시스템은 학습을 이끌어 나가는 원동력이 되는 학습목표를 학습자가 선택하도록 하여 자기 주도 학습을 가능하게 하였다. 제안한 시스템을 구현하기 위해서 SCORM 2004 표준을 수정하여 개인화와 관련된 새로운 표준을 제안하였는데 첫째로 콘텐츠 사용통계에 관한 표준을 제안하였고, 둘째로 학습을 이끌어 가는 목표를 표현하는 표준을 제안하였다. 셋째로 앞서 제안한 시스템의 한 부분인 콘텐츠 모델과 시퀀싱 정보모델을 다루는 각각의 표준을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 모델과 표준을 이용하여 시스템을 구현한 후 다른 특성을 가진 학습자들에게 각각 다른 학습경로가 제시되는 것을 보임으로써 개인화 학습이 가능함을 증명하였다.
본 연구는 중소형 e-Learning시스템의 개발을 위한 실질적 경험을 제시하는 데 목적이 있다. 제안된 시스템은 교수자로 하여금 전문적인 컴퓨팅 관련 기술의 도움없이 인터페이스를 정의하고, 컨텐츠를 조직화하며, 문제의 출제 및 자동 채점이 가능하도록 설계되었다. 본 연구는 e-Learning의 도입을 어렵게 느끼거나, 학교당국의 정책적 결정에 의해서 수용하겠다는 교육현장의 교수자가 타인의 도움없이 본인 스스로 구현할 수 있는 방안을 제시한다. 또한, 교수-학습자 간의 상호작용이 가능하고 개인적으로 운영할 수 있는 저비용, 고효율의 e-Learning기반 사이트를 실질적으로 구현하고 운영할 수 있는 방안을 제안한다.
현재 학교의 학습 과정에서 학습자 간 학습 능력의 차이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 그러나 교사가 단위 수업 시간 안에 수준별 개별학습을 진행하기에는 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이에 대한 대안으로 Keller의 개별화수업체제 이론을 활용한 온라인 환경의 학습지원시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학급 단위의 학습지원시스템으로, 수시로 실시되는 형성평가를 위해 실용성에 중심을 두었다. 학습자는 교실의 제한된 상황에서 벗어나 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으며, 반복 학습을 통해 궁극적으로 완전학습 도달이 가능하도록 한다. 또한 온라인 학습의 중요한 요소인 자기주도적 참여를 위하여 학습 동기를 높일 수 있는 제도들을 적용하였다. 본 시스템을 개발하여 적용한 결과, 교사는 형성평가를 실시하는 데 드는 시간과 노력을 절약할 수 있었고, 학생들은 자신의 상황에 맞는 유동적 학습과 반복 학습을 통해 목표 도달의 성취감을 경험할 수 있었다.
난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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