[논문]자기주도적 학습을 위한 학습자 수준별 콘텐츠 구성

정화영; 홍봉화

doi:10.5392/jkca.2009.9.7.402

초록
AI-Helper

많은 학습시스템이 학습자의 학습효율을 높이기 위하여 자기주도적 학습을 적용하고 있다. 그러나 대부분의 적용방법들은 학습자의 선택이 없이 학습과정에 따른 학습을 진행하고 있거나 학습 콘텐츠의 구성을 학습자 특성에 맞게 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 기존의 방법과 제안 방법으로 실행한 결과 전체적으로 평균점수가 향상되었음을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

A lot of learning systems are applying self-directed learning to increase learner's learning effect. But most of this methods are hardly applied to fit the construction of learning contents considering learner's characteristics or it was processing the learning course without learner's choice. In th...

A lot of learning systems are applying self-directed learning to increase learner's learning effect. But most of this methods are hardly applied to fit the construction of learning contents considering learner's characteristics or it was processing the learning course without learner's choice. In this research, we proposed the recommendation method that can support the learning contents as calculate learner's preference contents based on learning history information when learner design the learning course. In the result, we chose test learner group and was able to know to generally increase average score of each learner after test between existing method and proposal one.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 자기주도적 학습을 실행하는데 있어 학습자가 다양한 학습 콘텐츠를 기반으로 학습과정을 구성할 수 있도록 지원하는 방안을 제시하고자 한다. 이는 학습자가 많은 학습 콘텐츠 중에서 어떠한 방식을 선호하는지를 판단하여, 학습자가 학습을 구성할 때 학습콘텐츠 구성을 제안해 주는 역할을 수행한다.
본 연구에서는 자기주도적 학습에서 사용할 수 있는 학습 콘텐츠 제안시스템을 제시하고자 한다. 이는 학습자의 학습패턴과 학습정보가 활용되며 이러한 정보를 기반으로 학습자가 학습과정을 계획할 수 있도록 학습콘텐츠 구성 정보를 지원하였다.
그러나 이는 학습자가 스스로 학습 계획을 설정하고 자신에 맞도록 학습을 맞출 수 있으나 다양하고 방대한 학습콘텐츠가 제공되는 이러닝의 특성상 학습자 스스로가 자신에 맞는 학습 콘텐츠를 구성하기는 매우 어려웠다. 본 연구에서는 학습자의 학습 성향을 학습자의 학습 히스토리 데이터를 근거로 산출하여 학습 선호도를 분석하고 이에 대한 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 이는 학습자의 학습 횟수, 학습단원 및 난이도등의 이전 학습과정의 정보를 바탕으로 해당 학습 단원에서 학습자가 주로 이용하였던 학습 구성을 학습자에게 제공함으로써, 학습자가 현재의 학습 과정을 구성할 때 참조할 수 있도록 하였다.

가설 설정

둘째, 자신의 학습을 스스로 관리하기를 원하며, 다양한 학습 스타일을 가지고 있다. 셋째, 문제중심형 학습 형태를 선호한다. 넷째, 훈련 상황에 대한 책임감을 갖는 지속적인 학습자들이다.

제안 방법

난이도가 중이나 하의 경우는 이미지, 사운드, VOD 등을 활용하여 텍스트로만으로는 이해하기 어려운 중, 하위 수준의 학습자에게 자세한 설명을 할 수 있도록 하였다. 또한 각 학습 콘텐츠에는 난이도에 맞는 학습 문항이 있으며, 문항에 대한 선택지를 5개씩 제공함으로서 5지 선다형의 문제를 제시하였다. 또한 학습검사 후의 문항에 대한 설명 등을 나타내는 피드백 과정을 포함하였다.
자기주도적 학습과정 수행을 위해 학습자는 학습계획을 수립할 수 있으며, 자신이 학습하고자 하는 학습 분야 및 학습단원을 설정할 수 있다. 또한 학습하고자 하는 내용의 목표를 설정하여 학습후의 결과와 비교할 수 있으며, 이를 통해 학습자 스스로가 학습효과를 분석하고 다음 학습에 참조할 수 있도록 하였다. 또한 학습 수준을 설정할 수 있는데, 이는 학습자가 학습 내용을 학습하기 전 학습 콘텐츠의 난이도를 상, 중, 하의 단계에서 조정 및 설정할 수 있도록 하였다.
또한 학습 수준을 설정할 수 있는데, 이는 학습자가 학습 내용을 학습하기 전 학습 콘텐츠의 난이도를 상, 중, 하의 단계에서 조정 및 설정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시하는 학습 콘텐츠 구성에서는 학습과정을 통한 학습 콘텐츠의 종류를 기반으로, 학습자의 이전의 학습 결과 정보와 학습 콘텐츠 선호도를 조사하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠를 구성할 수 있도록 제시하였다. 학습자는 이를 참조하여 학습 콘텐츠를 선택할 수 있으며, 구성된 학습 콘텐츠가 학습자에게 제공되면서 학습이 진행된다.
본 제안방법은 학습자가 학습구성을 설정할 때 학습자의 전 학습정보를 기반으로 학습 콘텐츠의 선호도를 판명하고 이를 학습 설계시 참조할 수 있도록 하였다. 이를 적용하기 위하여 학습 모집단 30명을 선발하였으며, 개발 및 적용된 학습 시스템은 영어학습 부분 중 동사 부분이다.
특성을 반영하기 어려웠다. 이를 보완하기 위하여 학습자 스스로 학습계획을 설정하고 학습 전 과정에 직접 참여하는 자기주도적 학습 방법이 적용되었다. 그러나 이는 학습자가 스스로 학습 계획을 설정하고 자신에 맞도록 학습을 맞출 수 있으나 다양하고 방대한 학습콘텐츠가 제공되는 이러닝의 특성상 학습자 스스로가 자신에 맞는 학습 콘텐츠를 구성하기는 매우 어려웠다.

대상 데이터

하였다. 이를 적용하기 위하여 학습 모집단 30명을 선발하였으며, 개발 및 적용된 학습 시스템은 영어학습 부분 중 동사 부분이다. 예제 학습 시스템의 콘텐츠 구성은 [표 3] 과 같다.
이를 통해 학습 모집단을 대상으로 학습을 15회 시 행한 결과 [표 4]와 같은 학습 정보 데이터가 구성되었다. 이러한 결과에서 학습자 Lisa는 전체 15회의 학습 중 고유명사를 학습할 때 난이도 상을 선택한 후 콘텐츠 유형 1을 선택하여 5회 학습을 시행하였고, 같은 단원의 같은 난이도를 선택하여 학습하는데 콘텐츠 유형 2 번 사항을 선택하여 2회 학습을 수행하였다.

성능/효과

연구의 적용으로 학습 모집단 30명을 대상으로 학습을 시행한 결과, 기존의 학습 정보를 바탕으로 학습자가 자주 활용하였던 학습 구성을 제공하였다. 또한 기존의 방식에 따라 교수자가 구성한 학습과정에 따라 학습자가 학습한 결과와 제안방법에 따라 이 전 학습정보를 기반으로 산출된 선호도에 따라 학습 콘텐츠를 구성하고 학습한 결과를 비교한 결과 학습 평균점수가 전체적으로 향상되었음을 알 수 있었다.
이는 학습자의 학습 횟수, 학습단원 및 난이도등의 이전 학습과정의 정보를 바탕으로 해당 학습 단원에서 학습자가 주로 이용하였던 학습 구성을 학습자에게 제공함으로써, 학습자가 현재의 학습 과정을 구성할 때 참조할 수 있도록 하였다. 연구의 적용으로 학습 모집단 30명을 대상으로 학습을 시행한 결과, 기존의 학습 정보를 바탕으로 학습자가 자주 활용하였던 학습 구성을 제공하였다. 또한 기존의 방식에 따라 교수자가 구성한 학습과정에 따라 학습자가 학습한 결과와 제안방법에 따라 이 전 학습정보를 기반으로 산출된 선호도에 따라 학습 콘텐츠를 구성하고 학습한 결과를 비교한 결과 학습 평균점수가 전체적으로 향상되었음을 알 수 있었다.
나타낸다. 이를 통하여 교수자에 의한 학습 과정에 따라 학습이 이루어지는 것보다 학습자의 학습정보를 기반으로 학습 콘텐츠를 구성하고 학습하는 제안 방법이 보다 효율적이었음을 알 수 있었다. [그림 기은 학습 모집단을 통해 학습한 후의 학습 만족도를 설문 조사하여 얻은 결과이다.
[그림 기은 학습 모집단을 통해 학습한 후의 학습 만족도를 설문 조사하여 얻은 결과이다. 이를 통해 매우만족 43%, 만족 25% 를 나타내어 전반적으로 본 제안방법이 학습모집단에게 학습의 만족을 주는 것으로 나타났다. 다만 불만족 12%와 매우 불만족 10%를 나타내었는데, 이는 다른 학습시스템과 차이를 모르겠다는 응답자로 나타났다.

후속연구

향후 연구과제로서 본 제안방법은 보다 많은 학습 콘텐츠가 제공되는 자기주도적 학습 환경에서 충분한 데이터를 통해 방대한 양의 학습 콘텐츠에서도 학습 효과가 향상됨을 나타내어야 한다.

참고문헌 (13)

지형근, 엄상원, 명세화, 이준석, "e-러닝 기술 동향", 정보과학회지, 제26권, 제12호, 2008.

원문보기 상세보기
조수현, 김영학, 이재호, "멀티미디어 기반 교육용 지구의 시스템의 설계 및 구현", 한국컴퓨터정보학회논문지, 제11권, 제4호, 2006.

원문보기 상세보기
박순일, 고병오, "전문가 학습활동 모형의 효율적운영을 위한 웹 기반 교수.학습 시스템 개발", 정보교육학회논문지, 제8권, 제3호, 2004.

원문보기 상세보기
김종숙, "이러닝 학습성과의 영향변인 탐색과 인과분석의 교육정책적 합의", 열린교육연구, 제15권, 제3호, 2007.
김주혜, "이러닝 구성요소에 근거한 영어 학습자의 정서적 측면 연구: 불안감을 중심으로", 영어교육연구, 제19권, 제2호, 2007.
권훈, 곽호영, "웹 기반의 한자 쓰기 시스템", 한국콘텐츠학회논문지, Vol.8, No.1, 2008.

원문보기 상세보기
강경종, "자기주도적 학습을 위한 e-Learning 교수, 학습 콘텐츠 개발 모형: 실업계 고등학교 전문교과를 중심으로", 농업교육과 인적자원개발, 제37권, 제4호, 2005.

상세보기
정용우, 양성관, "수업 컨설팅이 교사의 수업효율성과 학생의 자기주도적 학습 및 문제해결능력에미치는 영향", 교육행정학연구, 제26권, 제1호, 2008.
임승린, "자기주도형 학습을 위한 가상교육 시스템 설계", 한국 OA학회 논문지, 제6권, 제3호, 2001.
김순연, 이종호, "소비자 단원 학습용 WEB기반교수학습매체 개발", 경영교육논총, 제46권, 2007
안병규, "중등 영어과 교재모형 개발: 수준별 및자기주도적 학습 중심", 영어교육, 제60권, 제4호, 2005.
R. J. Fang, Y. S. Chang, C. C. Lin, H. L. Tsai, C. J. Lee, W. Pofen, and D. H. Li, "A theoretical framework on the perception of web-based self-directed learning environment," Proceedings of the 8th WSEAS International Conference on Multimedia systems and signal processing, 2008.
M. Sheng, B. Celler, E. Ambikairajah and J. Epps, "Development of a virtual classroom player for self-directed learning", Recent Research Developments in Learning Technologies, FORMATEX, 2005.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

자기주도적 학습을 위한 학습자 수준별 콘텐츠 구성
Construction of Learner's Differential Contents for Self-Directed Learning 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

참고문헌 (13)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

자기주도적 학습을 위한 학습자 수준별 콘텐츠 구성 Construction of Learner's Differential Contents for Self-Directed Learning 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

참고문헌 (13)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

정화영 (34) 홍봉화 (24)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

자기주도적 학습을 위한 학습자 수준별 콘텐츠 구성
Construction of Learner's Differential Contents for Self-Directed Learning 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper