• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.27-36
• /
• 2006

본 연구는 e-Learning 협력학습 기술 개발 지원을 위한 기반 연구로서, e-Learning 에서의 협력학습을 위한 기본모형 개발과 협력학습 활동에서 발생하는 학습자들의 학습행위요소를 세부적으로 분석 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 면대면 교실수업에서 이루어져 온 다양한 협동학습 모형들을 분석하였으며, 면대면과 온라인 환경에서 협력학습 및 커뮤니케이션 활동을 강조하는 문제중심학습, 프로젝트 학습, 탐구학습, 토론학습 등 교수모형에 기초한 주요 학습모형들의 절차와 단계, 학습활동 등도 분석하였다. 연구 결과 e-Learning에서의 협력학습을 위한 일반 모형과 세부 학습행위요소들, 그리고 시스템적 지원기능들이 제시되었으며, 추후 연구를 위한 과제가 제안되었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제48권3호
• /
• pp.36-45
• /
• 2011

소셜러닝의 대표적 학습인 협력학습에서의 에이전트란 학습자에게 현황이든, 환경이든, 과제이든 설명해 줄 수 있거나, 보편적이고 일반적인 방법으로 독립적인 기능을 수행할 수 있는 것이다, 이를 위해서는 에이전트 사이에서의 의사소통에 관한 정보기술 표준화 방법이 요구된다. 본 연구는 협력학습에서 사용되는 각종 에이전트들의 의사소통에 관한 데이터 모델에 관한 기술을 제시한다. 따라서 이러닝 협력학습 환경을 지원하는 많은 에이전트들의 유형을 파악하고, 이 에이전트들 간의 상호 의사소통에 관한 규칙을 갖는 데이터 모델을 설계하여 그 요소들을 정의하고자 한다. 이렇게 제시된 표준화된 데이터 모델을 기반으로 하는 다중 에이전트 시스템은 여러 응용 에이전트가 독립된 프로세스로 활동할 수 있도록 정의된 통신 데이터모델에 의해 메시지 상호 교환이 가능해진다. 본 연구는 소셜러닝에서 주를 이루는 학습방법인 협력학습 중에서 다양한 에이전트를 활용하는 경우 이를 지원하는 에이전트간의 통신에 관한 의사소통 모델 응용을 통해 원활한 협력학습이 구현되도록 기여할 것으로 기대한다.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.267-285
• /
• 2009

협력학습이 효과적인 교수모형으로 인식되고 있고, 최근 기본적인 학습 환경은 면대면 강의실 환경일지라도 e-러닝 환경의 장점을 부가적으로 활용하는 혼합학습 형태의 수업이 급격히 증가하고 있음에도 불구하고아직 협력학습을 위한 체계적인 혼합학습 전략에 대한 연구는 많이 부족하다. 이 연구에서는 면대면 환경에서의 협력학습 모형을 기반으로 혼합학습 전략을 개발하고, 실제 학습 현장에 적용하여 수업의 만족도를 알아보기 위한 설문을 실시하였다. 설문 내용은 학습자 기초 조사를 위한 문항, 수업 전반에 대한 만족도, 혼합학습 환경에서의 협력학습에 대한 만족도, 협력학습 각 단계에 적용된 혼합학습 전략 및 지원도구에 대한 만족도 등의 문항으로 구성하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 혼합학습이 면대면 강의실 수업의 부족한 부분을 보완할 수 있겠는가에 대한 응답자들의 답변은 5점 Likert scale의 평균 4.09로 조사되었고, 혼합학습 환경에서의 협력학습이 면대면 환경에서보다 더 효과적이었는가에 대한 답변은 평균 4.06으로 조사되었다. 둘째, 협력학습의 각 단계에서 적용한 혼합학습 전략과 지원도구의 활용에 대한 만족도는 모든 문항에 대해서 평균 4.0이상으로 만족도가 매우 높게 조사되었다. 셋째, 혼합학습 전략에서 사용된 지원도구 중 학습자들이 가장 유용하다고 인식하는 순서는 채팅, 팀별 커뮤니티, 메일&쪽지, 자료실 순으로 조사되었다. 마지막으로, 향후 학습관리시스템의 협력학습 모듈을 설계할 때에는 이와 같은 연구 결과를 적극 반영해야함을 제언하였다.

• 한국환경교육학회지:환경교육
• /
• 제19권2호
• /
• pp.108-121
• /
• 2006

Nowadays environmental education is getting important. So, it is necessary to teach for students to realize the protection environment. Self-direct homepage was developed for 'Ecology & environment' environmental education. This homepage was made for sharing searched data and can be interactive each other on the internet. Therefore, in this study, environmental teaming was planned and practiced for high school 'Ecology & environment' class by e-PBL. Self-directed teaming, collaborative teaming and performance assessment are emphasized in the 7th educational curriculum. The PBL is efficient learning model for them. This study designed for a teaching and teaming method and strategies using PBL based upon the theories and practices. This study will also develop an e-learning. As a result, it is indicated that the teaching and learning method using PBL has the positive effects on learning that the development of self-directed learning and collaboration teaming Is observed by reflect journal and presentation of students. e-PBL is a teaming model for learning-centered that adapted many school and subject. Therefore e-PBL makes full use of be 'Ecology & environment' class and environmental education.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권6호
• /
• pp.189-196
• /
• 2012

본 논문에서는 학습자들의 다자간 협력학습을 위한 스콤 기반 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제안한다. 이 모델은 정형적 접근 방법을 기반으로 하고 있으며, 협력학습을 효율적이고 그래픽적으로 정의하기 위하여 스콤에서의 콘텐츠 집합 모델과 시퀀싱 및 네비게이션 모델에 관하여 ICN(Information Control Net) 모델을 기반으로 정의한다. ICN 모델은 프로세스를 기반으로 각 요소들의 제어 흐름을 표현하는 모델인데, 본 논문에서는 이러한 ICN 모델을 확장한 SCOSNCN(SCO Sequencing & Navigation Control Net) 모델을 활용하여 프로세스의 실행 순서 및 학습 활동을 정의하고 협력학습에 필요한 콘텐츠와 그에 따른 시퀀싱 & 네비게이션 모델 관련 사항들을 정의한다. SCOSNCN 모델에서는 협력학습을 지원하기 위해 각각의 액티비티에 교수자 및 학습자를 정의하고, 정의되어진 액티비티의 선행, 후행 조건 및 네비게이션 조건 등을 명시하여 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제시한다. 또한, 협력학습 정의에 필요한 시퀀싱 & 네비게이션 기본 요소 및 역할, 그리고 이에 대한 규칙 등을 제안한다. 이에 스콤 기반 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 바탕으로 스콤 기반 협력학습시스템 아키텍처와 실례를 제안함으로서 향후 교수자 및 학습자뿐만 아니라 e-러닝 산업 분야 및 교육에 있어 학습 콘텐츠의 정의 및 협력학습을 통한 교육의 효율성 향상에 기여하고자 한다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.135-144
• /
• 2015

This study aims to propose an evaluation model that enables cooperative learning using e-Learning system. Even if the teacher and the student are not in the same place at the same time, the team project deliverable submitted by the student to the online system can be viewed by the teacher, enabling the teacher to assess the student not only based on the project but also in many other aspects. The proposed e-learning cooperative learning model allows the development of assessment factors, using such factors in assessment of the student's activities which are performed through the e-learning system, and the feedback of the results to the student so that the student is further motivated for learning. The teacher performs a comprehensive assessment of such factors, which is considered in conjunction with the student's assessment. Implementing the cooperative learning model proposed in this study in various e-learning systems such as Moodle is expected to motivate the student for learning, produces better cooperative learning results, provides greater convenience of assessment to the teacher, and improves fairness of assessment by showing the student's activities in real time.

• 융합보안논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.33-40
• /
• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권12호
• /
• pp.3266-3285
• /
• 2023

With the popularity of online learning, intelligent tutoring systems are starting to become mainstream for assisting online question practice. Surrounded by abundant learning resources, some students struggle to select the proper questions. Personalized question recommendation is crucial for supporting students in choosing the proper questions to improve their learning performance. However, traditional question recommendation methods (i.e., collaborative filtering (CF) and cognitive diagnosis model (CDM)) cannot meet students' needs well. The CDM-based question recommendation ignores students' requirements and similarities, resulting in inaccuracies in the recommendation. Even CF examines student similarities, it disregards their knowledge proficiency and struggles when generating questions of appropriate difficulty. To solve these issues, we first design an enhanced cognitive diagnosis process that integrates students' affection into traditional CDM by employing the non-compensatory bidimensional item response model (NCB-IRM) to enhance the representation of individual personality. Subsequently, we propose an affection-enhanced personalized question recommendation (AE-PQR) method for online learning. It introduces NCB-IRM to CF, considering both individual and common characteristics of students' responses to maintain rationality and accuracy for personalized question recommendation. Experimental results show that our proposed method improves the accuracy of diagnosed student cognition and the appropriateness of recommended questions.

• 한국실천공학교육학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.64-70
• /
• 2010

본 연구는 학생들이 온라인 환경에서 정보시스템을 활용하여 효율적인 협동학습을 수행하는 방법을 이해하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 분해된 계획 행동 이론(Decomposed TPB)을 기반으로 하여, 학생들의 웹기반 협동학습시스템의 사용의도에 영향을 미치는 5개의 중요한 요인을 도출하였다: 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 흥미성. 본 연구모형은 2개 대학의 대학생 254명을 대상으로 TOEIC콘텐츠를 공부하는 온/오프라인의 가상적인 스터다그룹을 구성하여 협동학습을 수행하도록 하고, 이에 대한 자료를 세 차례의 설문을 통하여 수집하여 분석하였다. 연구결과는 다차원으로 분해된 변수들 중 태도적 믿음 변수인 지각된 용이성을 제외하고 분해된 모든 변수가 사용의도에 긍정적 강한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 특히, 웹기반 협동학습지원시스템의 다양한 기능(협동학습을 통한 화상토론, 게시판활동, 오프라인 정기 모임, 동영상 동시 시청)을 통하여 팀장과 팀원들의 상호작용과 함께 사용의도에도 직접적 영향을 줄 수 있기 때문에 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향 변수는 준거집단을 통해서 웹기반 협동학습 시스템에 대한 행동의도나 인지에 영향을 줄 수 있는 중요 변수로 나타났다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권2호
• /
• pp.148-157
• /
• 2021

The effectiveness of recommendation systems depends on the performance of the algorithms with which these systems are designed. The quality of the algorithms themselves depends on the quality of the strategies with which they were designed. These strategies differ from author to author. Thus, designing a good recommendation system means implementing the good strategies. It's in this context that several research works have been proposed on various strategies applied to algorithms to meet the needs of recommendations. Researchers are trying indefinitely to address this objective of seeking the qualities of recommendation algorithms. In this paper, we propose a new algorithm for recommending learning items. Learner performance predictions and collaborative recommendation methods are used as strategies for this algorithm. The proposed performance prediction model is based on convolutional neural networks (CNN). The results of the performance predictions are used by the proposed recommendation algorithm. The results of the predictions obtained show the efficiency of Deep Learning compared to the k-nearest neighbor (k-NN) algorithm. The proposed recommendation algorithm improves the recommendations of the learners' learning items. This algorithm also has the particularity of dissuading learning items in the learner's profile that are deemed inadequate for his or her training.