[논문]자기주도학습을 위한 이러닝 콘텐츠 검색 지원 시스템 설계

용성중; 김유두; 문일영

doi:10.14702/jpee.2020.073

초록
AI-Helper

최근 공교육, 사교육, 평생교육, 직업훈련교육 분야에서 지식전달 위주의 주입식 교육방식에서 학습자들이 능동적으로 지식에 대처할 수 있는 자기주도학습에 대해 중요성이 대두되고 있으며, 이는 사회변화에 따라 요구되는 인재상으로 스스로 자아개념, 자신감, 창의성을 발견하고 계발시키는 학습 방법으로 더욱 중요해지고 있다. 하지만 자기주도적 학습에 대한 개념 및 전략 등 다양한 이론적 지식들이 존재하고 있지만, 실제 자기주도학습 운영계획 또는 학습 분야에 따라 학습자가 원하는 학문 분야의 콘텐츠를 손쉽게 제공받는 시스템에 대해 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 자기주도적 학습을 위한 다양한 학습 콘텐츠를 제공받기 위해 정보를 획득하고 의미를 정제하여 범주화 할 수 있는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 온라인상에서 학습자가 습득하려고 하는 학문 분야의 다양한 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하고 활용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the importance of self-directed learning has emerged in the fields of public education, private education, lifelong education, and vocational training education, in which learners can actively cope with knowledge in an infusion-oriented way. However, there are various theoretical knowledge...

Recently, the importance of self-directed learning has emerged in the fields of public education, private education, lifelong education, and vocational training education, in which learners can actively cope with knowledge in an infusion-oriented way. However, there are various theoretical knowledge such as concepts and strategies for self-directed learning, but the situation is insufficient for a system where learners can easily receive content in the academic field they want, depending on the actual self-directed learning operation plan or learning area. Therefore, since it is important to provide various learning content in this paper, we utilize text mining techniques to obtain appropriate information and refine and categorize the meaning. On-line, they want to study a system that provides a variety of content in the academic field that learners are trying to acquire.

주제어

표/그림 (17)

표 표 1. 전통교육방식과 자기주도학습에 대한 비교[1] Table 1. A comparative Study on Traditional Education Methods and Self-Directed Learning
표 표 2. 이러닝 활용 사례 Table 2. E-Learning Use Cases
그림 그림 1. 텍스트 마이닝 단계별 과정 Fig. 1. Process of Text Mining.
표 표 3. 대표 국내 무크 운영대학 Table 3. E-Learning Use Cases
그림 그림 2. 자기주도학습 시스템 구성도 Fig. 2. Self-directed learning system diagram.
그림 그림 3. 학습 모듈에서 키워드 추출 처리과정[6] Fig. 3. Keyword extraction Process in the NCS Module.
그림 그림 4. 학습 모듈에서 키워드 추출 결과화면 Fig. 4. Keyword extraction Results Screen in the NCS Module.
그림 그림 5. 유튜브에서 영상 콘텐츠 크롤링 처리과정 Fig. 5. Process of video content crawling on YouTube.
그림 그림 6. 유튜브에서 영상 콘텐츠 크롤링 결과화면 Fig. 6. Video content crawling result screen on YouTube.
그림 그림 7. 평가 프로토타입 화면 Fig. 7. Evaluation Prototype Screen.
그림 그림 8. 추천강좌 목록 프로토타입 화면 Fig. 8. Recommended Content List Prototype Screen.
그림 그림 9. 그룹A 시스템 적용 및 필요성 평가 결과-1 Fig. 9. Group A System Application and Necessity Assessment Results-1.
표 표 4. 시스템 적용 및 필요성 평가를 위한 질문 Table 4. E-Learning Use Cases
그림 그림 10. 그룹B 시스템 적용 및 필요성 평가 결과-1 Fig. 10. Group B System Application and Necessity Assessment Results-1.
그림 그림 11. 그룹A 시스템 적용 및 필요성 평가 결과-2 Fig. 11. Group A System Application and Necessity Assessment Results-2.
그림 그림 12. 그룹B 시스템 적용 및 필요성 평가 결과-2 Fig. 12. Group B System Application and Necessity Assessment Results-2.
표 표 5. 기존 이러닝 시스템과 비교 Table 5. Compare to Existing E-Learning Systems

AI 본문요약
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문제 정의

연구 대상 또한 트위터와 제품 리뷰 등으로 국한되어 있는 실정이다[7]. 따라서 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 자기주도학습 시스템에서 학습자가 관심을 가지고 있는 분야의 학습 키워드를 도출하는 방법을 소개함으로써 활용 분야를 확장할 수 있도록 하였다. 둘째, 본 연구를 통해 기존 이러닝에서 발생되는 학습 콘텐츠 검색 시간 및 이러닝 시스템 제공자에 의한 콘텐츠 제공 방식의 따라 발생되는 불편함을 학습자의 관심분야에 맞는 학습 콘텐츠 자동 제공 방식을 통해 검색시간을 단축키고 다양한 콘텐츠 제공으로 학습자의 학습동기를 높일 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 기존 학습 콘텐츠 제공 방식들의 문제점을 보완하기 위해 텍스트 마이닝 기법과 학습자가 시스템에서 추천한 콘텐츠를 확인 후 시스템에 등록하여 평가를 통해 양질의 학습 콘텐츠의 제공방식에 중점을 두어 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법(단어빈도수 분석)을 활용하여 학습자의 관심분야 키워드와 인터넷에 존재하는 다양한 학습 콘텐츠(동영상, 이미지, 문서 등)를 매칭하여 제공하고, 평가와 리뷰를 작성하여 양질의 콘텐츠를 선별하는 작업을 통해 자기주도적 학습에 필요한 학습 콘텐츠를 제공하는 편의와 새로운 서비스를 제공하도록 한다.
본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 학습자의 관심 분야에 맞는 키워드를 도출하고 콘텐츠 크롤링에 사용하여 자기주도학습에 필요한 학습 콘텐츠를 제공하는 시스템에 대한 연구를 실시하였다.
이를 통해 기존 학습 콘텐츠 제공 방식들의 문제점을 보완하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 시스템에서 추천한 콘텐츠 제공방식이 추후 자기주도 학습자에게 도움이 될 것으로 보이며, 앞으로 추천된 학습 콘텐츠를 등록하여 학습자 평가를 통해 양질의 콘텐츠를 제공하는 이러닝 시스템을 구현하려고 한다.
이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 성공적인 자기주도 학습을 위한 이러닝 활용 방안에 대해 텍스트 마이닝을 이용한 시스템을 제시하고자 한다. 학습자가 다양한 학습 콘텐츠를 온라인상에서 제공받기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 학습자가 선택한 분야의 적합한 콘텐츠를 구성하고 평가와 피드백을 통해 양질의 콘텐츠를 공유하는 방법으로 자기주도적 학습을 수행한다면 더욱 효과적인 학습이 수행될 수 있다.

제안 방법

(1) 학습자의 관심분야에 대한 적합한 핵심 및 연관 키워드를 생성하기 위해 NCS 학습 모듈에서 “디지털디자인-프로토타입 수집 및 스케치 학습 모듈” 샘플을 사용하였다.
(2) 1단계에서 생성된 핵심 및 연관 키워드(디자인, 프로토타입, 스케치)를 활용하여 “유튜브”에서 월간 조회 수가 5천건 이상의 조건을 정하여, 영상링크 및 썸네일 주소를 크롤링하였다.
(1) 학습자의 관심분야에 대한 적합한 핵심 및 연관 키워드를 생성하기 위해 NCS 학습 모듈에서 “디지털디자인-프로토타입 수집 및 스케치 학습 모듈” 샘플을 사용하였다. 문서 내부에 반복적으로 사용된 단어들을 제거하고, 아래 그림4와 같이 디자인, 프로토타입, 스케치, 조사 등 많이 사용된 상위 10개의 단어를 획득하고, 학습자의 정보와 함께 DB에 저장한다.
학습자가 다양한 학습 콘텐츠를 온라인상에서 제공받기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 학습자가 선택한 분야의 적합한 콘텐츠를 구성하고 평가와 피드백을 통해 양질의 콘텐츠를 공유하는 방법으로 자기주도적 학습을 수행한다면 더욱 효과적인 학습이 수행될 수 있다. 이를 위해 다양한 학습 콘텐츠의 동향을 알아보고, 텍스트마이닝을 이용한 자기주도적 이러닝 학습 추천 시스템을 제안하고 활용하는 방법을 제시한다.
표 4의 질문 1~4번 항목은 기존 학습 콘텐츠 제공방식의 불편함과 표 4의 질문 5~6번 항목은 본 논문에서 제안한 텍스트 마이닝과 NCS 학습 모듈을 활용하여 학습 콘텐츠 검색지원 시스템의 필요성을 확인하기 위해 설문조사를 실시하였다.
학습 욕구의 차이에 따라 기존 학습 콘텐츠 제공방식에 대한 인식 및 본 논문의 연구 결과를 비교 분석하기 위해 직업훈련교육생 그룹A와 일반인 그룹B로 설정하였다.

대상 데이터

설문대상은 휴먼교육센터 교육생 및 일반인 각 15명을 대상으로 진행하였으며, 추천 키워드 및 학습 콘텐츠에 대한 평가는 5점 척도를 활용하여 “1=전혀 그렇지 않다”, “2=그렇지 않다”, “3=보통”, ”4=그렇다”, “5=매우 그렇다”를 사용하여 평가하였다.

성능/효과

따라서 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 자기주도학습 시스템에서 학습자가 관심을 가지고 있는 분야의 학습 키워드를 도출하는 방법을 소개함으로써 활용 분야를 확장할 수 있도록 하였다. 둘째, 본 연구를 통해 기존 이러닝에서 발생되는 학습 콘텐츠 검색 시간 및 이러닝 시스템 제공자에 의한 콘텐츠 제공 방식의 따라 발생되는 불편함을 학습자의 관심분야에 맞는 학습 콘텐츠 자동 제공 방식을 통해 검색시간을 단축키고 다양한 콘텐츠 제공으로 학습자의 학습동기를 높일 수 있도록 하였다. 셋째, 추후 국내 텍스트 마이닝 기법을 통한 자기주도학습시스템의 기초 모델이 되어 다양한 연구 발전방향을 모색하는데 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
그림 11, 12은 그룹A, 그룹B 설문 대상자에게 학습 콘텐츠 제공 시스템, 추천 키워드, 추천 영상에 대한 만족도를 진행한 결과 80% 이상의 설문자들은 학습 콘텐츠를 제공받는 이러닝 시스템 필요성에 긍정적 결과를 답하였다. 또한 본 논문에서 제안한 단어빈도 분석을 통한 키워드 추천은 A그룹 73%와 B그룹 86% 이상의 만족도와 키워드를 통해 크롤링 된 영상 추천은 그룹A와 그룹B 모두 80% 이상의 응답자가 만족도에 대해 긍정적 결과를 답하였다.

후속연구

셋째, 추후 국내 텍스트 마이닝 기법을 통한 자기주도학습시스템의 기초 모델이 되어 다양한 연구 발전방향을 모색하는데 기여할 수 있을 것이라 생각된다. 넷째, 본 시스템의 구축을 통해 학습 콘텐츠 제공 뿐만 아니라 교육 마케팅에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
둘째, 본 연구를 통해 기존 이러닝에서 발생되는 학습 콘텐츠 검색 시간 및 이러닝 시스템 제공자에 의한 콘텐츠 제공 방식의 따라 발생되는 불편함을 학습자의 관심분야에 맞는 학습 콘텐츠 자동 제공 방식을 통해 검색시간을 단축키고 다양한 콘텐츠 제공으로 학습자의 학습동기를 높일 수 있도록 하였다. 셋째, 추후 국내 텍스트 마이닝 기법을 통한 자기주도학습시스템의 기초 모델이 되어 다양한 연구 발전방향을 모색하는데 기여할 수 있을 것이라 생각된다. 넷째, 본 시스템의 구축을 통해 학습 콘텐츠 제공 뿐만 아니라 교육 마케팅에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 성공적인 자기주도 학습을 위한 이러닝 활용 방안에 대해 텍스트 마이닝을 이용한 시스템을 제시하고자 한다. 학습자가 다양한 학습 콘텐츠를 온라인상에서 제공받기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 학습자가 선택한 분야의 적합한 콘텐츠를 구성하고 평가와 피드백을 통해 양질의 콘텐츠를 공유하는 방법으로 자기주도적 학습을 수행한다면 더욱 효과적인 학습이 수행될 수 있다. 이를 위해 다양한 학습 콘텐츠의 동향을 알아보고, 텍스트마이닝을 이용한 자기주도적 이러닝 학습 추천 시스템을 제안하고 활용하는 방법을 제시한다.
향후에는 본 시스템의 평가 및 신뢰도 확보를 위해 구체적인 학습 콘텐츠 평가 요소 보완 및 학습 욕구를 가진 학습자 대상으로 설문조사를 추가적으로 실시하여 자기주도학습을 위한 콘텐츠 검색 지원 시스템으로 발전시켜야 할 것이다.

참고문헌 (7)

I. S. Song, "Self-directed learning," Hakjisa, Dec. 5, 2006.
M. H. Kim, "Web-based E-learning system supporting an effective self-directed learning environment," Journal of the Korea Contents Association, vol. 11, no. 9, pp. 524-535, September 2011.

원문보기 상세보기
S. Lee and H. Ma, "Study on standardized evaluation system through efficient search of MOOC," Korea Information Science Society, pp. 195-197, December 2016.
M. S. Kang, "Status and directions of application of MOOCs in view of education," The Korean Society of Mechanical Engineers, pp. 84-87, June 2015.
N. Kim, D. Lee, H. Choi, and W. X. S. Wong, "Investigations on techniques and applications of text analytics ," Korea Institute of Communication Sciences, vol. 42, no. 2, pp. 471-492, February 2017.

원문보기 상세보기
E. L. Park and S. Cho, "KoNLPy: Korean natural language processing in Python," Annual Conference on Human and Language Technology, pp. 133-136, October 2014.
S. Kim, H. Cho, and J. Kang, "The status of using text minning in academic research and analysis methods," Journal of Information Technology and Architecture, vol. 13. no. 2, pp. 317-329, June 2016.

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