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문제 정의
- 그러나 정작 학습자가 “어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지?” 혹은 “학습자의 학습 습득 능력이 어느 정도인지?” 에 대하여는 크게 고려하고 있지 못하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템을 위한 메타러닝 설계를 연구하여 학습자에게 맞춤형 학습 서비스를 제공할 수 방법을 제시하고자 한다. 메타러닝(meta-learning)은 메타학습 혹은 메타인지의 개념을 포함하고 있으며[10-13], 본 논문에서는 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하고 있는지 메타분석에 의한 자동화 시스템 구축 방법으로 정의한다.
- 동일한 학습 내용을 같은 순서 혹은 같은 방법으로 학습하는 것은 서로 다른 학습자에게 동일한 학습 결과를 나타낼 수 없기 때문에 개인 맞춤형 학습 서비스 형태를 메타러닝 기반으로 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 메타러닝 설계를 기반으로 지능형 튜터링 시스템을 개발 할 수 있는 구조를 모듈별로 설명하였고, 설계 구조를 연구하였다. 본 연구의 결과 교육의 환경과 방법이 다양하게 변화되고 있으며, 지식기반 사회의 ITS의 필요성은 점점 증대되어 갈 것으로 예상한다.
- 본 논문에서 제시하고 있는 ITS는 학습자가 학습자의 어떤 학습 특성과 지식의 수준을 가지고 어떻게 학습하는지에 대한 학습을 가능하게 하기 위한 튜터링 시스템 구조이다. 따라서 모든 학습자가 동일한 학습 컨텐츠를 가지고 동일한 방식으로 학습을 하는 것은 학습 효과와 결과에 만족하지 못한 경우가 많이 있다.
- 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템(ITS)을 위한 메타러닝 설계 연구를 제안하였다. 메타러닝은 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지에 대해 시스템 기반적으로 학습할 수 있는 방법을 정의하고 있다.
- 그러나 지능적인 교수시스템은 개별 학습과 교수활동을 유연하게 지원하기 위해서 도메인지식 (Domain Knowledge), 학습자지식(Student Knowledge), 교수전략(Teaching Strategies)에 관한 지식을 기본으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습능력과 학습 특성 그리고 학습자 프로파일(Profile)을 기반으로 한 메타 러닝 구조를 제안한다. 그림 1은 ITS을 위한 메타러닝 구조를 설명하고 있다.
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