• 제목/요약/키워드: Web-based Peer Evaluation System

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초등학교의 독서교육을 위한 웹 기반 동료평가 시스템의 구현 (Implementation of a Web-based Peer Evaluation System for Reading Education in Elementary Schools)

  • 박창욱;문교식
    • 정보교육학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.471-480
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    • 2004
  • 독서를 통하여 높은 수준의 사고능력을 습득할 수 있으므로 독서능력은 모든 학생들이 갖추어야할 기본 능력으로 간주되고 있다. 또한 독서교육은 학생들에게 올바른 사고와 비판적 능력을 함양할 수 있다. 그러나 독서교육은 교사의 시간적 제약과 대응력의 부족으로 비중 있게 다루어지지 못했다. 이에 본 연구에서는 웹을 기반으로 하는 동료평가 시스템을 구현하여 독서교육에 활용하는 방안을 연구하였다. 학생들은 웹에서 자유롭게 독후감을 작성하고 다른 학생들이 쓴 독후감을 평가할 수 있다. 동료평가 과정은 단순히 점수화를 위한 것이 아니라 동료들의 평가와 조언을 활발하게 받아들이고 다른 사람의 글을 읽고 평가하면서 자신의 글에 대한 반성적 사고를 할 수 있다. 교사중심이 아닌 학습자중심의 활동으로 교사와 학습자 모두에게 유익을 주기 위함이다. 본 시스템을 초등학교 현장에 적용한 결과 학생들의 독서에 대한 태도와 선호도가 향상된 것으로 나타났다.

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오픈 소스를 활용한 웹기반 수행평가 시스템 개발 및 적용 (Development and Application of a Web-Based Performance Assessment System Using Open Sources)

  • 김정랑;김철;박선주;마대성;박수철;허성
    • 정보교육학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.659-666
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    • 2010
  • 수행평가는 교수 학습 과정과 평가 과정을 접목시키는 데 적절한 평가 방법이고 의미 있는 평가 결과를 얻기 위해 필수적이라고 인정되고 있다. 하지만 비용과 시간의 문제, 교사의 업무 부담으로 인해 학생이 소외된 교사 주도의 평가 방법이 주로 사용되고 있고 이는 평가 결과의 신뢰성에도 영향을 미친다. 본 연구에서는 학교현장에서 이루어지는 수행평가를 효율적으로 운영하고 학생들의 학습 효과 증진을 위해 오픈 소스인 무들(Moodle)을 활용하여 웹기반 수행평가 시스템을 개발하여 적용하였다. 이를 통해 웹기반 수행평가를 시도하는 교사로 하여금 시스템 개발의 부담을 덜어줌과 동시에 무들에서 제공하는 다양한 전략을 통하여 기존 동료 평가 방식에서 제기된 신뢰성 확보 문제도 해결할 수 있었다.

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Problem-Based Learning을 활용한 가족자원경영학 수업모형 개발 및 실시: "여가문화와 생활관리" 수업사례를 중심으로 (Model Development and Implementation of Class Design for Family and Resource Management Using Problem-Based Learning: Focusing on Case Study of "Leisure Culture and Life Management" Class)

  • 김경아;박미석
    • Human Ecology Research
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    • 제52권6호
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    • pp.669-682
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    • 2014
  • The purpose of this study is to present a practical class design model that applies the problem-based learning (PBL) method to the subject of home economics. To begin with, a specific class model example was developed by conducting thorough document research and expert consulting. Two modules, named "Click! Global Leisure Environment" and "Happy Leisure Product Launching" were presented as the PBL questions. The case study focused upon in this research is an elective course called "Leisure Culture and Life Management". The 21 students enrolled in this course were considered in this study. Two teaching methods, namely a face-to-face teaching method and a web-based system "Snowboard" teaching method, were used to run the class. The research results are as follows: first, theoretical research and program development and demonstration were practiced with five different age groups: childhood, adolescence, university student, middle age, and senescence. Then, selfevaluation, peer evaluation, and group evaluation were conducted to motivate the students. Finally, a class evaluation was conducted by questioning the lecturer, who ranked well, scoring higher than or equal to 4.0 points out of 5.0 on all the questions. Through the PBL method, students showed an improved study attitude with more proactive participation in the class, they strengthened their communication skills and created a synergy with their team members. This study has significant meaning because it is the first research to apply the PBL method to home economics. Therefore, we expect other curricula to apply PBL and fully utilize this teaching method as well in the future.

분산 환경에서의 협력적 여과를 위한 멀티 에이전트 프레임워크 (A Multi-Agent framework for Distributed Collaborative Filtering)

  • 지애띠;연철;이승훈;조근식;김흥남
    • 지능정보연구
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    • 제13권3호
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    • pp.119-140
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    • 2007
  • 추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.

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