웹2.0의 UCC와 개방 개념에 기반한 참여적 설계방법을 도입하여 학습자의 적극적인 참여를 이끌어 자기주도적 학습을 성취할 수 있는 새로운 이러닝 모델을 제시하고자 한다. 학습자는 문단 단위의 마이크로 콘텐츠 생성에 적극적으로 참여하고, 자신의 지적능력, 학습목표, 학습성향 등을 고려하여 다양한 영역의 마이크로콘텐츠를 자신의 학습전략에 맞춰 직접 재구성함으로써 학습자 중심의 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 학습자 맞춤형 학습콘텐츠로 재구성하기 위하여 학습자는 학습자들간의 소셜 네트워크를 활용하여 필요한 마이크로콘텐츠를 선택하며 학습자들간의 유대감을 형성하여 높은 학습효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 사용자가 실제와 같은 촉감을 느끼면서 가상 도자기의 물레 성형을 체험할 수 있는 E-Learning 시스템을 제안한다. 원통형으로 대칭을 이루는 도자기 모양의 특징에 착안하여 부채꼴 모양을 가진 요소의 집합으로 3차원 도자기를 모델링하였다. 부채꼴 요소법에 최적화된 충돌 처리와 인접요소간 상호작용 알고리즘을 고안하였으며, GPU 기반의 빠른 햅틱 모델과 시각 모델의 동기화를 구현하였다. 성능 평가 결과 부채꼴 요소법은 기존의 변형체 렌더링 기법에 비해 훨씬 더 조밀한 도자기 모델의 현실적인 실시간 햅틱 렌더링이 가능한 것을 확인하였다. 우리가 구현한 시스템을 도자기와 관련된 교육적인 컨텐츠와 잘 결합한다면 초등학생들을 대상으로 한 E-Learning 시스템으로 성공적인 활용이 가능할 것으로 예상된다.
인간-컴퓨터 상호작용에서 감성 기술(affective computing)을 도입하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 정의적인 측면에서 감성적 기억은 인지적 처리 활동에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습자의 감성에 따른 정서적 피드백이 학업 성취도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 인간 교사가 면대면 학습 환경에서 제시하는 정서적 피드백 메시지를 선정하고 이를 콘텐츠에 적용한 시스템을 구현하였다. 학습자의 감성을 알아내기 위해 버튼을 이용한 자기 보고 방법을 사용하고 선정된 정서적 피드백을 제공할 수 있는 시스템을 교실수업에 적용한 결과 이러닝 환경에서 느끼는 학습자의 감정에 정서적 피드백을 제공하는 것이 학업 성취도에 긍정적인 영향을 줌을 알 수 있었다.
최근 여러 대학기관에서는 신입생 및 재학생을 대상으로 인성, 학업, 진로에 관한 다양한 프로그램을 기획하여 실시하고 있다[1,2,3] 그 중 멘토링(mentoring) 프로그램은 대학교육 체제를 강화할 수 있는 방안으로 대두되었다[4,5]. 하지만 대부분의 멘토링 교육은 오프라인으로 진행됨으로 시간과 공간의 제약이 발생한다. 이 점을 해결하고자 e-mentoring이 제안되었다[6,7]. 그러나 기존의 e-mentoring에서는 멘토 와 멘티 와의 능동적인 의견 수렴에는 효과적이나 멘토링에서 요구되는 강좌의 지원 어렵다. 대안으로 LMS(Learning Management Solution)를 이용한 강좌 지원이 제안되기도 하였으나 학습관리 및 평가에 초점이 맞추어진 기존의 LMS와 멘토링교육은 그 성격부터가 차이가 있다. 따라서 본 논문은 다양한 멘토링 강좌를 지원하며, 멘토와 멘티사이의 능동적인 의견 수령이 가능한 독립형 e-mentoring시스템의 설계와 구축을 통한 그 기능과 장점을 확인하며, 실제 멘토링프로그램에 적용하여 평가하였다.
웹은 양적으로 폭발적인 성장을 이루게 되었지만 맥락적 의미의 결여로 사용자에게 검색에 대한 지적 부담을 높이고 있다. 정보의 양은 많으나 사용자에게 적합한 정보를 얻기 위하여 많은 노력을 기울여 검색 용어를 찾고 검색된 각 웹 문서들을 다시 살펴보아야 한다. 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web)에서 중요하게 다루어지고 있는 온툴로지를 이용하여 특정 도메인 컴퓨터 하드웨어 - 에 관한 맥락적 지식을 표현하고, 이를 이용한 e-Learning 학습 자료 검색 시스템을 설계 및 구현함으로써 검색의 주체인 학습자에게 적합한 교수-학습 자료와 그에 연관된 멀티미디어 자료들을 제공하도록 하였다. 또한 유사어나 철자 오류를 보정하여 검색하는 기능, 온톨로지 상의 클래스, 인스턴스, 프로퍼티를 이용하여 검색하는 등 다양한 부가 기능들을 추가함으로써 학습자 중심의 효율적인 검색시스템을 구현하였다.
지식기반 사회로 변화에 따라 교육에 사이버 공간을 도입하는 것은 피할 수 없는 현실이 되었다. 따라서, 이러한 환경을 제공하기 위해 많은 e러닝(e-learning) 시스템이 개발되고 있다. 그러나 현재 개발된 많은 LCMS(Learning Contents Management System)는 세계 e러닝 표준인 SCORM(Sharable Contents Object Reference Model)과 한국교육학술정보원의 전국교육정보공유체계인 KEM을 기반으로 하고 있지 않아, 각기 다른 환경에서 개발된 학습콘텐츠를 공유하기 어렵다. 또한 국립중앙과학관은 비정규교육기관으로 초,중,고에서 개별적으로 해결하기 어려운 과학분야의 교육 전시물을 실제로 혹은 사이버공간에서 제공하고 있다. 이를 통합하여 관리하며 학교 교육에도 활용될 수 있도록 선생님, 학습자, 운영자, 교수자 모듈로 분리하여 기능을 제공하면서 서로 연동되는 시스템이 필요하게 되었다. 이에 이 논문에서는 한국교육학술정보원의 전국교육정보공유체계인 KEM(Korea Educational Metadata)과 세계표준인 SCORM 기반의 선진화 된 LMS(Learnig Management System) 및 LCMS 시스템인 국립중앙과학관 사이버과학교실 웹포털 사이트를 설계 및 구현하였다.
본 논문에서는 기업교육에 있어서 e-Learning을 효과적으로 실현하기 위해 Information Filtering을 제안하고자 한다. 사용자 profile에 기반하여 지식 경영상 시스템을 기업교육에 도입함으로써 정보 검색 시 term space에서 모든 단어를 vector로 나타내어, 사용자 profile과 비교 측정하여 다음 유사한 측정을 통해서 원하는 정보 문서를 사용자에게 제공한다. Information Filtering의 도입으로 사용자의 흥미 변화에 맞춰 다이나믹하게 공급되는 학습 문서속에서 기업을 위한 e-Learning으로 경영성과를 높이는 하나의 전력을 제시한다.
본 논문에서는 학습 콘텐츠의 효과적인 관리와 재사용을 위한 학습객체 자동 분류 기법을 제안한다. 제안한 기법은 학습객체들의 발생 사례를 이용하여 학습객체들의 응집도를 생성하고, 응집도를 기반으로 학습객체들의 연관성을 측정하여 학습객체들의 자동 분류를 수행한다. 제안한 기법을 학습관리시스템에 적용하면 학습 콘텐츠의 개발 비용을 절감시킬 수 있는 장점이 있다. 시뮬레이션에서 확률 기반 기법의 평균 정확도는 28.20%로 나타났고, 응집도 기반 기법의 평균 정확도는 56.38%로 나타났다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 학습객체 자동 분류에 효과적이라는 것을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 학습자 행동모델을 이용하여 개별적인 학습 환경을 제공할 수 있는 적응적 하이퍼미디어 학습 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 추적하여 관리할 수 있는 LBML을 제안하였다. 제안 시스템은 학습행동정보 수집시스댐과 적용적 학습지원시스템으로 구성된다. 학습행동정보 수집시스템은 웹 2.0기술을 이용하여 SCORM CMI 데이타 모델을 기반으로 학습자의 학습행동정보를 실시간으로 수집한다. 수집된 학습행동정보는 LBML 스키마를 기반으로 개별 학습자의 LBML 인스턴스로 저장된다. 적웅적 학습지원시스댐에서는 LBML 인스턴스를 분석하여 학습자의 반웅에 대한 즉각적인 피드백을 제공할 수 있는 규칙기반 학습지원모률과 상호작용적 학습지원모듈을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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