본 연구는 학습자나 교수자들에게 알맞은 교수학습과정안이나 학습 콘텐츠를 추천해주어 교수자에게는 교수학습과정안을 구성하는 시간을 단축시키고 학습자에게는 학습콘텐츠를 찾는에 걸리는 시간을 단축하고 자기주도적 학습을 하는데에 목적이 있다. 그 결과로 요즘 쇼핑몰이나 영화 등에 쓰이는 추천시스템을 교육에 적용하여 하나의 추천시스템을 개발하였다. 본 추천 시스템은 학습자의 학습 능력과 학습자의 학습환경 그리고 학습자의 수업인원을 고려하여 유클리언 거리계산법으로 추천하는 콘텐츠와 추천받고자 콘텐츠 사이의 거리를 계산하여 추천하여 준다.

본 연구에서 개발하는 시스템은 기본에 자기주도 학습에 효과적인 도구였던 LMS(Learning Management System)에 콘텐츠기반 추천과 협력 추천을 적용하여 학습자 및 교수자에게 학습콘텐츠 및 교수학습모형을 추천하는 시스템을 개발하였다.

그 결과로 요즘 쇼핑몰이나 영화 등에 쓰이는 추천시스템을 교육에 적용하여 하나의 추천시스템을 개발하였다. 본 추천 시스템은 학습자의 학습 능력과 학습자의 학습환경 그리고 학습자의 수업인원을 고려하여 유클리언 거리계산법으로 추천하는 콘텐츠와 추천받고자 콘텐츠 사이의 거리를 계산하여 추천하여 준다. 하지만 이 방법은 두 콘텐츠 사이의 변인들의 가중치는 고려하지 않고 다만 단순히 거리만 계산하는 방법으로 선호도와도 약간은 거리가 존재한다.

교수자는 적절한 교수학습 과정안을 추천 받기 위해서는 먼저 다른 교수자들과의 유사도를 측정하여야한다. 이때 어떠한 부분으로 유사도를 측정할 것이냐를 정해야하는데 본 시스템에서는 세가지 사항에 대하여 유사도를 측정하여 추천시스템을 구성 한다.

학습자의 학습환경 즉 지역적 환경을 고려하여 유사도를 측정한다. 학습자가 살고 있는 지역적 환경 즉 도심 환경인지 시골환경인지를 구별하여 학습자 환경을 고려하여 유사도를 측정한다.

학습자의 학습 능력은 과목별 성적 백분위를 적용하여 스테나인 방법으로 9등급을 구분하여 유사도를 측정한다.

하지만 이 방법은 두 콘텐츠 사이의 변인들의 가중치는 고려하지 않고 다만 단순히 거리만 계산하는 방법으로 선호도와도 약간은 거리가 존재한다. 해서 추후에는 각 변인별로 가중치를 적용할 수 있고 추천 받었던 사람들의 선호도를 고려한 추천 시스템이 필요하다.