The coronavirus pandemic has brought about dramatic changes in education, evidenced most clearly by the increase in e-learning. Thus, to identify how learners' attitudes toward e-learning are affected by diverse factors, this study examined the effects of perceived system quality and usefulness, the self-management of learning, and self-efficacy. A total of 236 college students participated in the survey. Multiple regression analysis was performed to test the study's proposed hypotheses. The study findings suggested that learners' attitudes toward e-learning are positively influenced by perceived e-learning usefulness, self-management of learning, and self-efficacy. However, the perceived system quality had no influence and no statistical significance.
성공적인 이-러닝을 위해서는 학습자들이 보다 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경의 지원이 전제돼야 한다. 그러나 대부분의 기존 이-러닝 시스템들은 자기주도적 학습을 촉진할 수 있는 요인들을 부분적으로만 적용하여 학습자의 자기주도적 학습력 향상을 극대화시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 다양한 학습방법, 평가방법 및 학습내용수준, 다양한 측면에서의 학습동기 유발 전략을 제공하여 이를 종합적으로 반영하여 보다 향상된 자기주도적 학습 환경을 지원하는 웹기반 이-러닝 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템의 효과성을 검증하기 위하여 대학교 자료구조 교과목에 적용한 후 수강학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 제안된 시스템은 학습자가 자신의 학습력을 향상시키며 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경을 지원한 것으로 나타났다.
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.
This study attempted to develop an efficient management plan that allows both workers and organizations to coexist by analyzing the factors that influence the level of organizational immersion of engineering students. Analysis methods included frequency analysis, t-test, pearson correlation analysis, and hierarchical analysis. Firstly, self-esteem and transfer of learning were influential factors on organizational commitment. Second, self-esteem and transfer of learning were influencing factors of self-efficacy. Third, self-efficacy was an influential factor in organizational commitment. Fourth, self-efficacy appeared as a mediating effect on self-esteem and organizational immersion in learning transfer. Therefore, it is necessary to look for various factors that can increase self-efficacy, and to find opportunities for students to be highly immersed in the organization while studying at the same time.
본 연구는 e-러닝 환경에서 자기주도적 교수학습전략을 바탕으로 학습자의 상호작용성과 상용편이성을 고려한 자기주도 학습운영시스템과 학습컨텐츠를 구현한 것이다. 상호작용유형은 학습자를 중심으로 (1) 학습자와 교수자 (2) 학습자와 학습자 (3) 학습자와 학습컨텐츠 (4) 학습자와 학습운영시스템으로 나눈다. 학습운영시스템은 학습자들의 자기 주도적 학습 능력을 향상시키고 온라인 커뮤니케이션이 촉진될 수 있도록 유형에 따라 상호작용 설계전략을 제시하고 구체적인 구성요소들을 설정하여 구현한다. 학습컨텐츠는 자기주도적 학습전략을 기초로 단순한 네비게이션, 일관성, 직관적인 인터페이스, 연결성, 사용자 지원, 즉각적 피드백이라는 여섯 가지 인터페이스 전략을 기초로 학습자의 사용편이성을 최대한 고려하여 구현한다. 본 연구개발은 학습운영시스템의 자기 주도적 기능을 보완하고 그러한 기능들을 학습컨텐츠와 연결함으로써 학습자 중심의 상호작용성과 사용편이성을 개선한 것에 의의가 있다. 본 연구결과는 e-러닝 학습 환경의 질 개선에 도움이 될 것으로 기대된다.
This paper examines the role of distance learning self-efficacy, belief in one's capabilities of using a system in the accomplishment of web-based distance learning, in predicting user intention to use and performance of distance learning system. It used self-efficacy theory and technology acceptance model(TAM) to build a model that predicts relationships between antecedents to students' distance learning self-efficacy assessments and their behavioral and attitudinal consequences. The model was tested using LISREL analysis on the sample of 250 students who have worked with the Distance Learning System. The results indicated partial support for the conceptual model. In accordance with TAM, perceived usefulness had strong direct effects on intention to use and performance, while perceived ease of use had both direct and indirect effects on intention to use, but not performance. Distance learning self-efficacy had only direct effect on perceived ease of use to use. Computer experience was found to have a strong positive effect on distance learning self-efficacy, and computer anxiety had a negative effect on distance learning self-efficacy. Implications of these findings are discussed for researchers and practitioners.
The purpose of this study is to explore improving ways of screening of self-directed learning in self-governing high schools for expanding self-initiated learning screening system. To achieve the above aim, it was used survey method to 99 admission teachers of 12 self-governing high schools and analyzed responses with SPSS program. The research findings are as follows. To expand self-initiated learning screening system in self-governing high schools, it needs to obtain admission members of entrance committee, pooling of external screening members, quick decision of school admission members, increasing payment, training and understanding of the system and consideration of admission documents and study plan. Some improving ways of the expanding of self-initiated learning screening may be listed as follows: 1) development of screening model for self-governing schools 2) policy consideration for self-governing public high school 3) expanding autonomy of school 4) supporting budget 5) sharing of operation case and reinforcement of public relations.
본 연구는 학점은행제 간호학과에 재학 중인 간호사를 대상으로 자기 결정성, 학습몰입, 학습성과의 정도와 상관관계를 파악하고 학습성과에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 실시하였다. 자료수집은 B 시 소재 1개 학점은행제 간호학과에 재학 중인 간호사 144명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하였다. 자료수집 기간은 2018년 4월 1일부터 11월 20일까지였다. 자료는 SPSS/WIN 24.0을 이용하여 T-test, ANOVA, 상관관계 분석, 다중회귀 분석을 이용하였다. 대상자의 자기 결정성은 학습몰입, 학습성과와 정적상관관계가 있었고, 학습몰입과 학습성과도 정적상관관계가 있었다. 학습성과에 영향을 미치는 요인은 자기 결정성, 학습몰입이었고 총 설명력은 32.1%였다. 따라서 학점은행제 재학 간호사의 학습 성과를 증진하기 위하여 일반적 특성에 상관없이 자기 결정성, 학습몰입을 향상할 필요가 있다. 그러므로 간호사가 근무하는 기관에서도 간호사의 자기 결정성과 학습몰입을 증진할 방안이 필요하다. 본 연구결과가 학점은행제 재학생의 학습 성과를 향상하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
This paper considers reinforcement learning control with the self-organizing map. Reinforcement learning uses the observable states of objective system and signals from interaction of the system and environment as input data. For fast learning in neural network training, it is necessary to reduce learning data. In this paper, we use the self-organizing map to partition the observable states. Partitioning states reduces the number of learning data which is used for training neural networks. And neural dynamic programming design method is used for the controller. For evaluating the designed reinforcement learning controller, an inverted pendulum on the cart system is simulated. The designed controller is composed of serial connection of self-organizing map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.
정보화 사회에서는 전통적 교육환경이 웹기반의 자기주도적 학습시스템으로 변화 하고 있다. 웹기반 학습시스템은 인터넷을 사용하기 때문에, 학생들로 하여금 학습에 적극적이고 자발적으로 참여할 수 있는 기회를 제공하고, 학습진도를 스스로 제어하고 평가할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 자기 학습계획서를 학생 스스로가 만들고, 만들어진 학습계획서가 학습진도를 안내하고 평가하도록 하는 시스템을 연구하였다. 본 학습 시스템은 UML을 활용하여 객체지향적 개념으로 설계되었기 때문에 유지보수가 가능하고 클래스별로 재사용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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