• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.131-141
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• 2006

많은 연구에서 E-Learning 시스템에서 학습효과를 높이기 위하여 문항난이도가 적용되었다. 그러나 보다 정확한 난이도 산출을 위해서는 문항교정난이도가 고려되어야 한다. 또한 학습자가 스스로 학습을 계획하고 진행하는 자기 주도적 학습과정이 지원되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 문항교정난이도를 이용한 자기 주도적 E-Learning 시스템을 개발하였다. 또한 시스템 개발의 효율성을 위하여 컴포넌트 기반 개발방법으로 구현 및 합성하였다. 본 연구의 적용결과 보다 정확한 문항교정난이도를 학습자에게 지원할 수 있었고, 컴포넌트를 기반으로 합성된 자기 주도적 E-Learning 시스템이 효과적으로 운용됨을 보였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제33권1호
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• pp.172-180
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• 2014

The first purpose of this study is to distinguish difficult chapters in 'Speed of objects' chapter and find the factors which give difficulty to the teachers and students. Also, it attempts to compare the students' assessment scores with the degree of difficulty in teaching and also with the degree of difficulty in learning. This report is expected to help science teachers develop their PCK(Pedagogical Content Knowledge) for teaching the chapter professionally. 15 teachers who had taught the 'Speed of Objects' chapter and their 386 students took part in the survey to acquire information about the difficulties in teaching and learning. 386 students also received a test to examine their understandings of the chapter. The results of this study are as follow; First, the degree of teachers' and students' difficulty is only affected by the contents, and the degree of onerousness felt by teachers is higher than that of students. Second, The topics caused higher difficulty to teachers were 'Understanding the meaning of motion(2nd lesson)', 'Understanding the meaning and unit of speed(5th lesson)', 'Changing unit of speed(6th lesson)', 'Drawing a distance-time graph(7th lesson)', and 'Understanding the relative motion(10th). The topics that led higher difficulty to students were the contents of 5th, 6th, and 7th lessons. Third, the 'Speed of Objects' chapter can be divided into 4 types of difficulty according to the degree of teaching and learning; 'Strong difficulty', 'Learning difficulty', 'Weak difficulty', and 'Teaching difficulty'. Last, students showed low achievement to the tasks that were related with 'Strong difficulty' and 'Teaching difficulty'.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.151-157
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• 2009

많은 이러닝 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 학습자는 정해진 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 이는 학습과정 중에서 학습자마다 학습을 이해하는 정도가 다름에도 불구하고 학습자는 정해진 난이도와 학습과정을 따라야 함으로 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습과정중에 이해하는 정도를 시스템이 파악하여 능동적으로 난이도 및 학습과정을 조절하는 학습자 적응형 이러닝 시스템을 제시하고자 한다. 이를 통하여 학습자는 오프라인에서의 학습과 같은 대화형 학습을 통해 온라인 학습이 가져오는 획일적 학습에서 벗어나 보다 높은 학습효과를 높일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.371-378
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• 2009

많은 학습시스템이 학습자의 학습효율을 높이기 위하여 학습 난이도를 평가 및 적용하고 있다. 그러나 대부분의 적용방법들은 학습 전 또는 학습 후 학습결과를 분석할 때 산출되어 학습자가 학습도중에 난이도를 변경하면서 학습 콘텐츠를 제공받기 어렵다. 본 연구에서는 학습자의 수준을 학습 과정 중에 적용하고, 이 수준에 맞는 학습 콘텐츠를 다음 학습에 바로 적용시키는 방법을 제시하였다. 이를 통해 학습자는 사전 검사를 통해 설정된 난이도에 따라 다음 학습 콘텐츠를 제공 받을 수 있어 학습향상에 도움이 될 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.83-91
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• 2011

이러닝 시스템에서 난이도를 이용한 학습추천 시스템 설계에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 난이도는 학습자의 수준에 맞는 후행학습을 추천하는데 매우 중요한 요소임에도 불구하고 현행 난이도 기반 학습 추천시스템은 각 학습 콘텐츠의 제작자가 주관적으로 정한 난이도를 적용함으로써 정확한 후행 학습 콘텐츠를 추천하기가 어렵다. 본 논문에서는 객관적인 난이도 지표를 제공하기 위하여 온톨로지에 기반한 새로운 학습콘텐츠 난이도 계산 방법을 제안한다. 기존 온톨로지나 지식맵을 이용한 난이도 계산 방법들은 선행학습과 후행학습 또는 주제간의 선후 관계를 표현하고 이를 이용하여 난이도를 계산하였으나, 이 방법들도 콘텐츠 작성자의 주관적인 판단에 의해 후행학습이 결정된다는 문제점이있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 콘텐츠를 구성하는 단어들의 상하위 관계 및 심화도를 나타내는 온톨로지를 이용하여 단어들 간 온토로지의 경로상의 거리로 난이도를 계산한다. 이를 통하여 학습자에게 보다 객관적인 난이도 정보를 제공하고 학습자 수준에 가장 적합한 후행학습 콘텐츠를 추천할 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.87-88
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• 2012

• 감성과학
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• 제17권1호
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• pp.3-12
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• 2014

다양한 전자제품의 조작법을 빠르고 정확하게 학습하는 것은 일상적이고 중요한 과제가 되었다. 특히 소프트웨어는 여러 제품들의 통제 및 조작에서 핵심적인 지위를 차지하고 있다. 본 연구는 기존 학습연구에서 중요한 변인으로 연구되어온 학습방법, 학습계획, 과제난이도가 소프트웨어 학습에 미치는 영향을 검증하였다. 실험1에서는 2 (학습방법: 경험적 vs. 언어적) ${\times}$ 2 (학습계획: 간격 vs. 덩이진) ${\times}$ 2 (난이도: 쉬움 vs. 어려운)의 피험자간 요인설계를 사용하여 각 조건에서 참가자들이 윈도우 무비메이커를 사용하여 파일을 조작하는 방법을 학습하는 실험을 실시하였다. 그 결과 학습계획에 따른 수행의 차이는 발견할 수 없었으나, 언어적 학습보다 경험적 학습에서 참가자들은 더 빠르게 평가과제를 완료하였다. 특히 과제난이도가 높아질 경우 참가들은 언어적 조건에서 경험적 조건보다 두드러진 수행저하를 보였는데, 이는 과제가 어려워질수록 경험적 학습이 효과적인 학습방법이 라는 것을 시사한다. 즉 소프트웨어 학습에서 간단한 조작의 경우에는 매뉴얼 혹은 지시문의 형태로 구성된 언어적 학습으로 충분하지만 어려운 과제의 경우에는 체험 프로그램이나 투토리얼 모드를 통해 학습하는 것이 효과적일 것이다. 추가실험에서 난이도 증가에 따른 언어적 학습의 선형적 이득을 확인하기 위해 난이도를 3단계로 세분화하여 검증하였으며 (실험 2) 학습계획의 효과를 확인하기 위해 학습시행간 간격을 증가시켰으나 (실험3) 유의미한 결과를 발견하지는 못했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.203-208
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• 2011

대부분의 온라인 교육 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 동일한 수준의 학습자는 모두 동일한 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 하지만 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 온라인 학습이 제공하는 획일적 학습에서 벗어나 학습자가 학습 도중 학습 콘텐츠의 난이도를 변경할 수 있도록 함으로써, 자기주도적 학습을 지원하기 위한 콘텐츠 재구성 방법을 제시하였다. 학습자는 학습 도중 제시된 콘텐츠가 이해하기 어렵거나 쉽다고 판단되는 경우, 현재 제시된 학습 콘텐츠의 수준을 변경할 수 있다. 이때 변경된 학습 콘텐츠의 수준은 콘텐츠 재구성 모듈로 전달된다. 변경된 수준을 전달받은 콘텐츠 재구성 모듈은 전달된 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠 및 퀴즈 문항을 추출하고, 추출한 콘텐츠와 퀴즈를 기초로 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 학습자는 자신의 수준에 적합한 콘텐츠를 제공받을 수 있기 때문에 학습 이해도를 높일 수 있고, 학습자의 적극적인 학습 참여를 유도함으로써 보다 높은 학습효과와 학습 만족도를 얻을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.11-24
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• 2022

LMS 기반의 온라인 평가를 위해 출제되는 문제들은 교수자가 직접 출제하거나 또는 카테고리별로 나뉘어진 문제은행에서 난이도에 따른 자동 출제 방식을 주로 이용한다. 이중에서 난이도에 따른 자동출제 방식은 평가자들에게 출제되는 문제가 서로 다를수 있기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도를 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 문제의 정답률뿐만 아니라 해당 문제를 해결하는데 사용된 소요시간을 같이 고려한 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 머신러닝의 로지스틱 회귀 분류 알고리즘을 이용하였으며, 학습모델의 예측 확률값을 기반으로 기준 임계값을 설정하여 각 문항별 난이도 재조정에 활용하였다. 그 결과 정답률에만 의존한 문항별 난이도에 많은 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 또한 조정된 난이도의 문제를 이용하여 그룹별 평가를 수행한 결과, 정답률 기반의 난이도 문제에 비해서 대부분의 그룹에서 평균 점수가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 영어어문교육
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• 제15권4호
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• pp.75-94
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• 2009

This study was designed to assess demotivation factors and compare the factor between two secondary school student groups. It furthermore examined how the factors related to students' L2 proficiency. A 31-item questionnaire was completed by 407 junior (JH) and senior high school (SH) students. Five factors were extracted through the principal axis factoring: Teachers' competence and teaching styles, Dissatisfaction with English classes and grading system, Difficulty of learning English, Lack of motivation and interest in learning English, and Inadequate learning contents. Although both JH and SH students did not perceive their English teacher as a strong attribution of demotivation, Difficulty of learning English and Dissatisfaction with English classes and grading system were the two strongest demotivating factors. When compared the overall mean scores of each factor between JH and SH groups, significant differences were found in all factors except Factor 4, with SH students reporting stronger demotivation. JH students attributed their demotivation to Difficulty of learning English, while SH students attributed that to Dissatisfaction with English classes and grading system. Both groups tended to attribute their demotivation to external forces. The study also showed that several demotivation factors related negatively to L2 proficiency.