Kim, Hyun-Ah;Lee, Eun-Jung;Chun, Jun-Chul;Kim, Kwang-Hoon Pio
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2121-2142
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2011
In this paper, we propose an e-Learning process control model that aims to graphically describe and automatically generate the manifest of sequencing prerequisites in packaging SCORM's content aggregation models. In specifying the e-Learning activity sequencing, SCORM provides the concept of sequencing prerequisites to be manifested on each e-Learning activity of the corresponding tree-structured content organization model. However, the course developer is required to completely understand the SCORM's complicated sequencing prerequisites and other extensions. So, it is necessary to achieve an efficient way of packaging for the e-Learning content organization models. The e-Learning process control model proposed in this paper ought to be an impeccable solution for this problem. Consequently, this paper aims to realize a new concept of process-driven e-Learning content aggregating approach supporting the e-Learning process control model and to implement its e-Learning process modeling system graphically describing and automatically generating the SCORM's sequencing prerequisites. Eventually, the proposed model becomes a theoretical basis for implementing a SCORM-based e-Learning process management system satisfying the SCORM's sequencing prerequisite specifications. We strongly believe that the e-Learning process control model and its modeling system achieve convenient packaging in SCORM's content organization models and in implementing an e-Learning management system as well.
This paper presents a novel method to construct a personalized e-Learning system based on dynamic estimations of item parameters and learners' abilities, where the learning content objects are of the same intrinsic quality or homogeneously distributed and the estimations are carried out using IRT(Item Response Theory). The system dynamically connects the test and the corresponding learning procedures. Test results are directly applied to estimate examinee's ability and are used to modify the item parameters and the difficulties of learning content objects during the learning procedure is being operated. We define the learning unit 'Node' as an amount of learning objects operated so that new parameters can be re-estimated. There are various content objects in a Node and the parameters estimated at the end of current Node are directly applied to the next Node. We offer the most appropriate learning Node for a person's ability throughout the estimation processes of IRT. As a result, this scheme improves learning efficiency in web-base e-Learning environments offering the most appropriate learning objects and items to the individual students according to their estimated abilities. This scheme can be applied to any e-Learning subject having homogeneous learning objects and unidimensional test items. In order to construct the system, we present an operation scenario using the proposed system architecture with the essential databases and agents.
웹 기반 교수-학습 시스템은 학습자 중심의 학습 환경으로 지속적인 변화를 지향해왔으며, 특히 자기 주도적이고 적극적인 학습 형태인 자기조절 학습은 이상적인 학습 형태로서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 학습자가 시스템과의 계약과정을 거쳐 자신의 요구와 학습 수준에 따른 개인화된 코스웨어를 구성할 수 있다. 시스템에서 분석된 결과를 통해 자신의 학습 진행과 결과를 인지하고, 학습전략을 수립하여 효과적으로 학습목표에 도달할 수 있는 자기조절 학습 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 시스템은 학습자에게 개인의 특성을 고려한 차별화되고 유연성 있는 개인화된 학습 서비스를 자기 주도적으로 진행할 수 있는 학습자 위주의 학습 환경을 제공한다.
지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.
본 연구는 과학 교과목 학습에 대한 학생들이 가지는 학습적 어려움을 파악하고 기존 연구와 시중에 사용되는 학습 애플리케이션들을 분석하여 U-러닝 시스템을 제안하였다. 사례조사를 통해 기존 대다수 학습 애플리케이션이 가지는 동영상 기반으로 인한 긴 학습시간의 요구와 개방형 학습콘텐츠의 부족으로 인해 학습자들이 자신의 학습 수준을 파악할 수 없다는 점과 양방향 참여가 어렵다는 문제점, 그리고 학습자 수준을 고려하지 않은 교육 콘텐츠 제공과 같은 문제점들을 발견하였다. 이를 보완하기 위해 단기학습 단위의 소규모 학습 콘텐츠, 개방형 학습 시스템, 강화된 계층적인 학습 콘텐츠 등의 설계요소들을 적용하여 새로운 U-러닝 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템을 안드로이드 기반으로 구현하여 학습 대상에게 유익한 과학 교육을 제공하였다. 제안한 U-러닝 시스템이 교육 효과가 있음을 보이기 위해 중학생 3학년을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사에서 기존 학습 애플리케이션과 본 논문에서 제안된 U-러닝 시스템을 모두 이용하게 하였다. 분석 결과로서 일방적인 단방향 학습이 아닌 양방향으로 학습에 참여하고, 학습결과를 공유하여 피드백이 가능함으로써 학습효과가 얻어 질 수 있음을 t-검정으로 확인하였다.
이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
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.
최근 스마트 폰을 활용하여 다양한 학습 콘텐츠들이 구축되어 오고 있다. 본 논문에서는 현재 대학에서 e-learning을 수행에 관한 전반적인 추세와 동향에 대해 알아보았다. 그리고 시스템은 스마트 포털, 학습관리시스템(LMS), 그리고 학습컨텐츠관리시스템(LCMS)으로 구성된 e-learning 플랫폼으로 구축하였다. 실험을 통하여 e-learning의 각각의 구성요소를 구현하였다. 학습관리시스템은 자격취득을 위한 사용자 프로파일을 이용한 평가 시스템으로 보다 효율적으로 구현하였다.
e-러닝 시스템에서 사용자가 원하는 교수-학습 기능의 지원 정도는 학습효과 향상을 위한 중요한 요소이다. 그러나 e-러닝의 기획, 개발, 운영, 평가 등에 있어서 시스템이 지원하는 기능에 기반 한 명세화된 참조 모델에 관한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반의 e-러닝 시스템에서 효과적인 교수-학습 기능 지원을 위한 명세화된 참조 모형을 제안한다 제안한 명세화된 참조 모형의 유효성은 e-러닝을 수강한 학생을 대상으로 설문조사에 의해서 검증한 결과, 이전의 e-러닝 시스템보다 $11%{\sim}23%$의 효율성 향상을 기대할 수 있다. 또한 제안 모델의 활용성 검증을 위해서 기존의 e-러닝 시스템을 참조 모형에서 제시된 교수-학습 기능의 지원 정도에 따라서 사전 평가한 결과, 실제 해당 사이트를 경험한 수요자들의 서비스 요구도에 의한 만족도와 부합하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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