[국내논문]웹 기반 교육에서 학습효과 향상을 위한 학습경로 개인화 시스템에 관한 연구 A Study on Learning-Path Individualization System for Improving Learning Effects in Web-based Education원문보기
최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.
최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 방향으로 나아가고 있다. 즉 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미/관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 교수-학습 과정에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습경로를 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 등을 제공하기 위한 학습경로 개인화 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자의 학습 패턴에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 학습자 개개인의 학습효과를 향상시키는데 효과가 있을 것으로 기대된다.
Today's Web-based teaching-learning is developing in the direction that learners select and organize the contents, time and order of learning by themselves. That is, it is evolving to provide teaching-learning environment adaptive to individual learners' characteristics(their level of knowledge, pat...
Today's Web-based teaching-learning is developing in the direction that learners select and organize the contents, time and order of learning by themselves. That is, it is evolving to provide teaching-learning environment adaptive to individual learners' characteristics(their level of knowledge, pattern of study. areas of interest). This study analyzed learners' learning paths among the variables of learners' characteristics considered important in Web-based teaching- learning process using the Apriori algorithm and grouped learners who had similar learning paths. Based on the result, the author designed and developed a learning-path individualization system In order to provide learners with learning paths, Interface, the progress of learning etc. The proposed system is expected to provide optimal learning environment fit for learners' pattern of study and to be enhancing individual learner's learning effects
Today's Web-based teaching-learning is developing in the direction that learners select and organize the contents, time and order of learning by themselves. That is, it is evolving to provide teaching-learning environment adaptive to individual learners' characteristics(their level of knowledge, pattern of study. areas of interest). This study analyzed learners' learning paths among the variables of learners' characteristics considered important in Web-based teaching- learning process using the Apriori algorithm and grouped learners who had similar learning paths. Based on the result, the author designed and developed a learning-path individualization system In order to provide learners with learning paths, Interface, the progress of learning etc. The proposed system is expected to provide optimal learning environment fit for learners' pattern of study and to be enhancing individual learner's learning effects
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 학습자 개개인의 학습특성에 적합한 학습경로를 제공해 줄 수 있는 학습경로 개인화 시스템을 개발하였다.
개발된 학습경로 개인화 시스템이 학습자의 학습효과를 향상시킬 수 있는지를 알아보았다. 학습만족도 효과 검증은 상관분석을 이용하였고, 학업성취도 효과 분석은 T-검증을 이용하였다.
둘째, 다양한 특성을 지닌 학습자들이 어떠한 경로를 선택했는가를 알아보는데 있다. 웹 기반 학습에서 한 학습자가 이용 가능한 짧은 학습경로를 취하는 반면, 다른 학습자는 똑같은 처치에서 이용 가능한 모든 노드를 선택했을 때이 차이를 설명하는데 있다.
P2-1, P2-2, P2-3은 경로 廠를 갖는 학습자들이 가장 선호한 상호작용 상황을 제공해 주고 있다. 같은 경로를 갖는 학습자들이 가장 선호한 상호작용을 위한 학습자료, 묻고 답하기, 교사가 제시한 과제 등을 제공해주는 것이다. P3-1, P3-2, P3-3은 현재의 위치와 앞으로의 탐색 과정을 나타내고 있다.
본 연구는 웹 기반 교육 환경에서 학습경로, 인터페이스, 상호작용의 개인화가 학습효과(학습만족도와 학업성취도) 에미치는 영향을 알아보았다. (그림 11)은 개인화에 따른 학습효과의 영향을 알아보기 위한 연구 모형을 나타낸 것이고, <표 2>는 학업성취도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험 설계 모형을 나타낸 것이다.
의미한다[22]. 본 연구에서는 개인화 시스템을 통하여 학습을 마친 후 학습자가 가지 게 되는 전반적인 만족도를 의미한다.
알아보기 위하여 사용된다. 본 연구에서는 실험집단(G1)을 대상으로 하여 학습경로 개인화, 인터페이스 개인화, 상호작용 개인화가 학습만족도와 관련성을 알아보기 위하여 상관관계 분석을 하였다. 그 결과는<표 3>과 같다.
가설 설정
① 웹 기반 교육 환경에서 학습경로 개인화는 학습 만족도를 향상시킬 것이다.
② 웹 기반 교육 환경에서 인터페이스 개인화는 학습 만족도를 향상시킬 것이다.
③ 웹 기반 교육 환경에서 상호작용 개인화는 학습 만족도를 향상시킬 것이다.
④ 웹 기반 교육 환경에서 학습경로 개인화 시스템은 학업 성취도를 향상시킬 것이다.
제안 방법
학습자의 학습 활동 데이터, 학습자 프로파일 데이터 등을 이용하여 학습자 개개인의 학습경로 특성을 도출하였다. 학습자 개개인의 특성을 분석하기 위하이 Apriori 알고리즘을 이용하였다.
본 연구에서는 학습자의 학습 특성을 웹 마이닝의 연관규칙(Apriori)을 이용하여 학습경로 도출하였다. 이를 근거로 하여 학습자 특성에 맞는 경로를 추천하여 주기 때문에 학습경로를 단축하고, 학습 내용을 선택하는 과정에서 학생들이 경험하게 되는 내용 선택의 부담과 탐색 과정에 있어서 방향감 상실을 극복하여 줄 수 있다.
본 연구에서는 Apriori 알고리즘을 이용하여 같은 학습경로를 갖는 학습자들로 그룹화를 하였다. 이를 근거로 하여 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 상황 둥을 제공함으로써 탐색의 편리성을 제공하고 방향감 상실과 인지적 과부하를 극복함으로써 학습자의 학습효과를 향상시킬 수 있도록 하였다.
갖는 학습자들로 그룹화를 하였다. 이를 근거로 하여 학습자 개인에게 학습경로, 인터페이스, 상호작용 상황 둥을 제공함으로써 탐색의 편리성을 제공하고 방향감 상실과 인지적 과부하를 극복함으로써 학습자의 학습효과를 향상시킬 수 있도록 하였다.
이와 같은 과정을 통하여 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화를 제공하는 시스템을 개발하였다.
본 연구에서는 학습경로 개인화를 위하여 웹 코스웨어의 구조를 노드-링크 구조로 구축하였다. 이 유형은 노드나 내용 사이의 위계적인 순서가 제시되지 館으며, 학습자가 자신의 선수 학습 정도, 흥미, 관심, 필요에 따라서 학습 시간, 학습 순서, 학습 내용을 마음대로 선택하거나 조직할 수 있기 때문에 이미 알고 있는 내용이나 불필요한 내용은 선택하지 않을 수 있다는 특징을 가지고 있다[18].
학습자들이 가장 선호한 메뉴를 부각시켜주거나 인터페이스를 재구조화 시켜줌으로써 학습 과정에서 탐색의 편리성을 제공하고 학습자의 방향감 상실이나 인지적 과부하를 감소 시켜 줄 수 있도록 설계하였다. 이를 위하여 메뉴의 클릭 횟수와 학습자들이 가장 많이 방문한 페이지의 메뉴를 돋보이게 해주거나 추천하여 줄 수 있도록 하였다.
줄 수 있도록 설계하였다. 이를 위하여 메뉴의 클릭 횟수와 학습자들이 가장 많이 방문한 페이지의 메뉴를 돋보이게 해주거나 추천하여 줄 수 있도록 하였다.
기록된 데이터들은 웹 마이닝을 통하여 분석된다. 본 논문에서는 Apriori 알고리즘을 이용하여 학습경로, 인터페이스, 상호작용 활동 기록 등을 추천할 수 있도록 하였다. 설계.
학습자의 게시판, 자료실, 대화방 등 상호작용과 관련된 활동, 이를테면 글쓰기 횟수, 조회 횟수, 자료 다운로드 횟수, 교사가 공지한 내용에 대한 질문 등에 대한 데이터를 기초로 하여 현재의 상호작용 정도를 제시하였다. 그리고 가장 인기 있는 학습 자료와 가장 많이 조회한 내용을 추천하였다.
통제집단(G2)은 실험집단과 학습수준이 비슷한 50명의 학생으로 하였다. 실험집단(G1)과 통제집단(G2)의 동질성은 강의 시작 전에 컴퓨터 하드웨어에 대한 전반적인 내용에 대하여 사전평가를 실시하여 구분하였다.<표 1>에서 실험집단 (G1)과 통제집단(G2)은 동질집단임을 보여주고 있다(p> 0.
05). 학습만족도 효과에 대한 검증은 실험집단(G1)을 대상으로 학습을 마친 후 설문을 통하여 이루어졌으며, 학업성취도 효과 검증은 학습경로 개인화 시스템을 적용한 실험집단(G1)과 아무런 처치를 가하지 않은 통제집단(G2)을 대상으로 하였다. 구축된 시스템의 내용 중 컴퓨터 하드웨어 단원에 대하여 1주일에 1시간씩 적용하였다.
학습만족도 효과에 대한 검증은 실험집단(G1)을 대상으로 학습을 마친 후 설문을 통하여 이루어졌으며, 학업성취도 효과 검증은 학습경로 개인화 시스템을 적용한 실험집단(G1)과 아무런 처치를 가하지 않은 통제집단(G2)을 대상으로 하였다. 구축된 시스템의 내용 중 컴퓨터 하드웨어 단원에 대하여 1주일에 1시간씩 적용하였다. 실험집단(G1) 과 통제집단(G2) 모두 온라인 상에서 학습이 이루어 졌으며, 데이터의 정확성을 높이기 위하여 학생들 활동 사항은 강의 참여도 성적에 반영하기로 강의가 시작되기 전에 미리 공지하였다.
항목은 다음과 같다. 학습경로 개인화 관련 설문은 연구자가 직접 작성한 것이며, 인터페이스 개인화 설문은강찬열[2]과 이수원[10]이 작성한 것을 본 연구의 개인화에 맞게 재구성하였다. 상호작용 개인화와 만족도 개인화 설문은 임규연[12]이 작성한 설문을 본 연구의 학습경로 개인화에 맞게 수정하여 재구성하였다.
학습경로 개인화 관련 설문은 연구자가 직접 작성한 것이며, 인터페이스 개인화 설문은강찬열[2]과 이수원[10]이 작성한 것을 본 연구의 개인화에 맞게 재구성하였다. 상호작용 개인화와 만족도 개인화 설문은 임규연[12]이 작성한 설문을 본 연구의 학습경로 개인화에 맞게 수정하여 재구성하였다.
실험집단(G1)에 대하여 구축된 학습경로 개인화 시스템을 적용하고 그 효과를 통제집단(G2)과 비교하였다. 그 결과<표 4>에 나타난 바와 같이 실험집단(G1)의 학업성취도(평균 = 71.
대상 데이터
본 연구에서 실험집단(G1)은 K대학교 컴퓨터 이해와 활용 강의를 수강하는 50명의 학생을 대상으로 하였다. 통제집단(G2)은 실험집단과 학습수준이 비슷한 50명의 학생으로 하였다.
통제집단(G2)은 실험집단과 학습수준이 비슷한 50명의 학생으로 하였다. 실험집단(G1)과 통제집단(G2)의 동질성은 강의 시작 전에 컴퓨터 하드웨어에 대한 전반적인 내용에 대하여 사전평가를 실시하여 구분하였다.
데이터처리
수 있는지를 알아보았다. 학습만족도 효과 검증은 상관분석을 이용하였고, 학업성취도 효과 분석은 T-검증을 이용하였다.
학습경로 개인화 시스템의 학습효과(학업성취도)를 알아보기 위하여 T-검증을 실시하였다.
이론/모형
도출하였다. 학습자 개개인의 특성을 분석하기 위하이 Apriori 알고리즘을 이용하였다.
성능/효과
첫째, 현재 학습하고 있는 페이지에서 웹 마이닝 결과 다른 학습자들이 가장 많이 방문했던 학습경로를 추천한다. 즉, 다음 학습이 예상되는 경로를 추천하게 된다.
둘째, 현재 학습하고 있는 페이지에서 웹 마이닝 결과 다른 학습자들이 가장 많이 이용했던 메뉴를 추천한다. 즉, 가장 많이 사용한 인터페이스[메뉴]를 강조하여 주는 방법을 사용한다.
셋째, 현재 학습 상황에서 상호작용과 관련하여 다른 학습자들이 가장 많이 사용했던 학습 주제 및 학생 개인의 상호작용 활동 기록을 제시해준다.
학습경로의 개인화(r = 0.528, p<0.05), 인터페이스 개인화 (r = 0.410, p<0.05), 상호작용 개인화(r = Q426, p<0.05) 모두 학습 만족도와는 보통의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
10) 보다높게 나타났다. T-검증 결과 두 집단의 평균의 차이는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 실험집단 (G1)과 통제집단(G2)의 사전-사후 학업성취도 변화는 (그림 12)와 같다.
또한 학습경로 개인화 시스템은 학습자들의 학업 성취도를 향상시키는 것으로 나타났다.
연구 결과 학습경로의 개인화, 인터페이스 개인화, 상호작용 개인화는 학습만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습경로 개인화 시스템은 학습자들의 학업 성취도를 향상시키는 것으로 나타났다.
후속연구
첫째, 학습자의 특성에 따른 즉각적인 학습경로, 인터페이스, 상호작용 정보를 제공해 해줌으로써 학습 동기를 유발할 수 있을 것으로 기대된다.
둘째, 학습자의 특성에 따른 학습경로 및 학습 상황을 즉각적으로 제공해 해줌으로써 방향상실과 인지적 과부하를 극복하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
셋째, 학습자 특성에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있는 기반을 조성할 수 있을 것으로 기대된다.
넷째, 웹 기반 학습 환경에서 학습자의 특성을 분석하기 기본 모델로써 활용될 것으로 기대된다.
다섯째, 학습자의 특성에 맞게 적응적 수업 처방을 위한 방안을 모색하는데 기초 정보를 제공할 것으로 기대된다. 앞으로 웹 기반 교수-학습 과정에서의 보다 좋은 개인화 알고리즘 개발과 다양한 개인화 방법에 대하여 연구가 진행될 필요성을 느낀다.
기대된다. 앞으로 웹 기반 교수-학습 과정에서의 보다 좋은 개인화 알고리즘 개발과 다양한 개인화 방법에 대하여 연구가 진행될 필요성을 느낀다.
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