수학 프랜차이즈 교육기업들은 다양한 온라인 학습 시스템을 개발하여 학습자에게 온-오프 통합 교육을 진행하고 있다. 기존 온라인 학습은 학습자에게 한 방향의 강의 콘텐츠 전달과 학습 결과에 대한 양적인 문제풀이 학습을 진행하고 있다. 그러나 학습자 마다 학업 성취 역량이 다르며 수학문제를 해결할 때 정확히 어느 부분에서 이해도가 떨어졌는지를 확인할 수 없다. 본 논문에서는 체계적이고 구조적인 WCSNA 학습법을 제안하고 이를 기반으로 온라인 학습시스템을 구축하여 학습자의 취약한 부분을 발견하고 효율적인 학습자 관리방안을 제안한다. 개발된 학습법과 시스템을 통하여 학습자에게는 균형 잡힌 문제해결 능력을 배양하고, 프랜차이즈 기업에게는 차별화된 브랜드 이미지 및 상담 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
코로나19 상황에서 교육산업은 4차 산업혁명의 핵심기술을 기반으로 다양한 지능 정보기술을 도입함으로써 기존의 이러닝(e-Learning)에서 한 단계 진화한 '에듀테크' 개념을 정리하고 다양한 컨텐츠를 통하여 확산시키고 있다. 한편, 각종 산업은 기존의 비즈니스에 새로운 기술의 적용을 통하여 신산업을 창출하고 있으며, 새롭게 나타나는 문제를 해결할 수 있는 기존의 전통적인 ICT 기술과 산업 비즈니스를 이해하는 인력의 양성을 필요로 하고 있다. 그러나, 기존의 단방향 지식전달의 고전적인 이러닝 또는 일부 대화형을 구축한 양방향 소통체계로는 이러한 인력을 양성하기 위한 콘텐츠를 구축하기에 어려움이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 양방향 소통체계를 기반으로 교육자가 실시간으로 학습자와 소통하며 문제해결형 교육을 진행할 수 있는 협동형 이러닝 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 콘텐츠에 대한 프레임과 프로토타입 개발을 통하여 수업에 일부 적용하고, 교수자 및 학습자의 효용성 분석을 통하여 실제 수업에 적용하기 위한 시뮬레이션 기반 협동형 콘텐츠로써 적합함이 나타났다.
목적 이러닝 센터의 개선 사업을 위해 회원들에게 현재 이러닝 센터의 만족도 및 개선되어야 할 점에 대해 설문조사를 진행하고자 하였다. 대상과 방법 영상의학과 전문의(454/617명) 및 전공의(163/617명)를 대상으로 이메일로 설문조사를 진행하였다. 설문조사 문항은 근무처 등 기본적인 정보와 현재 이러닝 센터의 이용 빈도, 만족도, 만족/불만족 이유 및 기타 개선되었으면 하는 점 등으로 구성하여 조사하였다. 결과 연회원전용 이러닝의 경우 67%, 전체회원용 이러닝의 경우 42%가 평균 이상의 만족도를 보였다. 한 달에 5회 이상 이러닝을 이용하는 회원은 30% 정도였으며, 특히 전공의의 이용 빈도가 높았다. 원하는 강의를 찾기 어렵거나(연회원전용: n = 28/97, 전체회원용: n = 72/166), 원하는 주제의 강의가 없는 경우(연회원전용: n = 37/97, 전체회원용: n = 58/166)가 있어 이 부분에 대한 개선 요구가 있었으며, 강의가 주기적으로 업데이트되었으면 좋겠다는 의견이 있었다. 또한 이러닝 시스템의 사용 편의성 및 안전성 향상에 대한 의견들이 많았다. 결론 설문조사를 토대로 이러닝 강의의 양뿐만 아니라 질적 향상의 도모, 그리고 시스템의 안전성 및 편의성 증대를 기본 방향으로 이러닝 센터 개선작업을 진행할 계획이다.
금융기관의 지식경영 초기 단계 이후부터는 지속적인 지식 창출과 효율적인 지식 검색이 지식경영의 핵심 요인으로 보고, 지식 창출의 한 방안으로 e-러닝을 제시하고, 효율적인 지식 검색 체제를 구축하기 위해서 리포지토리에 저장된 학습객체, 지식객체, 자료실 정보객체를 유사성에 따라 분류하고 상호 연관관계를 맺음으로써 키워드 검색은 물론 분류 검색과 연관 검색을 가능하게 하는 토픽맵 개념에 기반을 둔 지식맵을 활용한 통합 리포지토리 모형을 제안해 보았다. 모형 구현을 위해서 사용된 연구 방법에는 지식 관리 현황을 파악하기 위해서 세 보험회사들을 대상으로 사례 연구를 실시하였고, 기존의 토픽맵 기반의 실험적인 정보시스템들도 분석, 참조하였다. 디렉토리 형식의 전통적인 지식맵은 관련된 지식을 연계시키기가 어려워 지식관리시스템의 효율적인 브라우징이나 검색에 걸림돌로 작용하고 있는데 본 연구에서 제안된 모형은 이러한 문제점들을 개선할 하나의 안으로 이용될 수 있을 것이다.
오늘날 웹 기반 학습 관리 정보시스템은 학습자의 개인 특성에 부응하는 많은 맞춤형 학습 정보시스템들이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 일방적인 푸쉬(push)방식이거나 혹은 컨텐츠를 재사용 하고 있어 시스템간 상호 운용성 및 유지 보수가 되지 않으며, 서로 이질적인 학습관리 시스템으로 학습관리 정보 체계가 상이하여 통합 관리가 되지 않았다. 이에 본 논문에서는 기존 시스템들의 단점을 보안하고 국제표준 SCORM 기반 맞춤형 학습 관리 정보 구현하였다. 시퀀싱한 컨텐츠를 적용하여 강의, 문항풀이를 하며 학습자를 평가하는 시스템과 그 결과를 바탕으로 계속적인 맞춤형 학습 기능을 제공한다.
최근 e-러닝 산업 및 기술에서 큰 화두는 디지털 융합화 현상이라고 할 수 있으며, 이러한 융합화 시대를 향한 진화의 핵심적인 요구사항은 OSMU(One Source Multi Use)이다. 그러나 기존 웹 기반의 e-러닝 환경에 존재하는 수많은 학습 콘텐츠 및 그에 따른 자원들을 이기종 환경에 제공하기 위해서는 그 환경에 맞게 새로 제작해야 된다는 시간적 비용적 문제가 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 학습 방식을 접목할 수 있고, 보다 실생활에 근접한 DiTV용 t-러닝 학습환경에의 적용을 위하여 SCORM 기반의 e-러닝 콘텐츠를 MHP 기반의 DiTV 콘텐츠로 변환하여 상호운용성, 재사용성 및 고이용성 등을 가능하게 하는 자바 기반의 SCORM콘텐츠 그랜스코딩 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템을 통해 PC에 익숙하지 못한 사람들을 DiTV 앞에서 더욱 편한 학습의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
올해 우리나라의 인터넷 이용자 수가 3,000만 시대에 접어들었으며 수능 e-learning교육 시장이 2000억원 대 수준이 될 것이라는 한국전산원의 전망이 발표되었다 (1). 이런 수치적인 인터넷 시장 전망이 우리에게 의미하는 것은 무엇인가? 우리나라에서의 인터넷이라는 것은 소수 집단의 점유물이 아닌 일반인들에게 친숙하게 다가가 있는 생활의 한 매체가 되어 버린 것이다.
본 연구는 대학에서 이러닝을 활용 수업의 효과에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고 요인들 간의 인과관계를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2013년 2학기를 기준으로 이러닝 기반의 수업인 사이버 강의에 참여한 학생들 2,091명 중 유효했던 1,732명을 연구 대상으로 하였다. 연구방법은 확인적 요인분석과 구조방정식모형 분석을 활용하였다. 확인적 요인분석을 통해 이러닝 학습효과, 컨텐츠만족요인, 시스템기능요인, 운영지원요인의 네 개의 잠재변인을 도출할 수 있었다. 이들 잠재변인들 간의 구조방정식 모델 분석을 통한 결과는 다음과 같다. 첫째, 이러닝 학습효과와 관련된 주요 요인으로 컨텐츠 요인, 기능요인, 운영지원 요인으로 구분할 수 있었다. 둘째, 이러닝 학습효과에는 운영지원, 컨텐츠 요인이 직접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 기능요인은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 컨텐츠 요인에는 기능 및 운영요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 기능요인 및 운영지원요인은 컨텐츠 요인을 매개로하여 이러닝 학습효과에 간접적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
e-러닝 환경에서 e-포트폴리오는 교수자와 학습자 각각 수행한 수업 및 학습에 대한 전반적인 내용을 체계적으로 관리한 결과물로, 이를 활용할 경우 교수자에게는 수업 설계 및 강의를 돕고, 학습자에게 학습결과물을 확인함으로써 자기반성의 기회를 줄 수 있어 매우 유용하다. e-포트폴리오를 생성하기 위한 방법으로는 대표적으로 교수자 및 학습자로부터 직접 수집하는 방법과 e-러닝 시스템을 통한 학습활동의 결과물로 자동적으로 수집하는 방법이 있다. 본 논문에서는 e-포트폴리오를 사용목적에 적합하게 효과적으로 구성하기 위해 데이터를 계층화 하여 분류한 후에 교수자와 학습자의 활용 목적에 맞게 상황별로 구성하여 제공함으로써 효율적인 e-포트폴리오 관리를 할 수 있고, 또한 상황별 구성방식에 대한 로직을 추가함으로써 사용자는 자신만의 e-포트폴리오를 구성할 수 있다.
에이전트는 동적인 환경과 상호 작용하고 자치성을 추구하기 때문에 전자상거래 적용 분야로 적합하다. 본 논문은 강화 학습을 이용한 전자상거래 에이전트를 제안한다. 에이전트가 지능적인 특성을 가지고 사람을 대신하여 전자상거래에서 거래의 실질적 객체로써 거래를 담당하도록 하기 위해 강화학습 알고리즘을 적용하였다. 이러한 접근방식의 타당성을 입증하기 위해 본 논문에서는 구매 에이전트와 판매 에이전트로 구분하고, 학습과 통신의 정도에 따라 단계적 특성을 부여하여 에이전트 프레임워크를 구현하였고 그 결과를 보인다. 본 논문은 학습 알고리즘에 기초한 전자상거래 에이전트의 디자인을 보이고, 이 에이전트들은 실제 전자상거래에서 거래 처리 역할의 가능성이 충분함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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