초록 ▼

본 연구는 웹기반 환경에서 학습자들의 학습 상황을 효과적으로 파악하고, 학습자 개개인의 특성에 맞는 학습내용과 조언을 제공할 수 있는 에이젼트 기반의 지능형 교수시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는 지능형 교수 시스템은 크게 학습자 개개인의 특징과 수준에 맞는 학습 내용을 제공할 수 있는 개인별 교수 전략 부분과, 학습자들간에 협동학습이 이루어질 때 학습 상황을 효과적으로 파악하여, 적절한 조언과 지도를 할 수 있는 협동학습 관리 부분으로 구성된다.
본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여

본 연구는 웹기반 환경에서 학습자들의 학습 상황을 효과적으로 파악하고, 학습자 개개인의 특성에 맞는 학습내용과 조언을 제공할 수 있는 에이젼트 기반의 지능형 교수시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 개발하고자 하는 지능형 교수 시스템은 크게 학습자 개개인의 특징과 수준에 맞는 학습 내용을 제공할 수 있는 개인별 교수 전략 부분과, 학습자들간에 협동학습이 이루어질 때 학습 상황을 효과적으로 파악하여, 적절한 조언과 지도를 할 수 있는 협동학습 관리 부분으로 구성된다.
본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다른 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다.
개인별 교수 전략 에이젼트에서는 문항 반응 이론에 기반한 CAT를 이용하여 평가 단계에서 학습자의 수준을 정확히 추정한 후, 학습 단계에서 이에 적합한 학습내용을 제공한다. 이를 위해 학습내용에 학습 목표의 중요도, 학습목표와 학습내용과의 관련도, 각 학습내용의 난이도를 부여하고 각 항목별 수준 집합을 퍼지 집합으로 구성하여 학습자에게 수준별 학습내용을 제공한다. 협동학습 관리 에이젼트에서는 학습자들간에 상호작용으로서 발생할 수 있는 대화기술들을 정의하고, 이를 관찰함으로써 양적 분석과 질적 분석을 수행한다. 질적 분석을 위해 대화기술로부터 협동학습의 기여에 관한 속성들을 이끌어내고, 그속성들의 관련성을 정의한다. 또한, 속성 값을 퍼지 언어 변수로서 표현하고, 속성들의 관련성을 이용하여 퍼지 추론을 함으로써 협동학습에 대한 최종적인 평가를 하게 된다. 분석된 정보를 토대로 학습자에게 적절한 조언을 제공하고 있다.
본 연구에서 개발된 웹기반 퍼지 교수 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계하여 학습자의 학습 특성과 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 학습 단계에서 학습 내용을 수준별로 구성하여 제공함으로써 개인화된 교수 학습을 효과적으로 지원하고 있다. 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수있도록 지원하고 있다. 본 시스템의 특징을 정리하면 다음과 같다.
- 적응성 있는 학습을 지원하기 위해 코스웨어를 구조적으로 정의하여 관리한다.
- 학습단계와 평가단계가 연계된 효과적인 교수-학습을 지원한다.
- 평가단계에서 문항 반응 이론에 기반한 CAT를 이용하여 학습자의 수준을 정확히 추정한다.
- 학습단계에서는 평가단계에서 추정된 학습자의 수준에 맞게 퍼지 집합에 기반하여 학습내용을 제공한다.
- 평가 후, 반복 학습을 위해 학습자의 학습 특성에 맞는 학습내용을 동적으로 구성하여 제공한다.
- 협동학습에 관한 개인별 팀별 질적 분석과 양적 분석을 수행한다.
- 분석 후, 협동학습을 개선하기 위한 적절한 지도와 충고를 제공한다.

Abstract ▼

This research aims to develop an agent-based intelligent tutoring system that recognizes the learning state of students and provides learning materials and advice suitable to characteristic of each student. The intelligent system that we develop consists of an individual Instructional strategy part

This research aims to develop an agent-based intelligent tutoring system that recognizes the learning state of students and provides learning materials and advice suitable to characteristic of each student. The intelligent system that we develop consists of an individual Instructional strategy part which provides learning materials appropriate for the characteristic and the level of each student and a collaborative learning management part which recognizes the interactions among learners then advises and guides.
In this work, we developed an agent-based adaptive tutoring system that monitors learners' learning process and provides learning materials dynamically according to the analyzed learning character.
Individual Instructional strategy agent evaluates learners' ability using CAT based on item response theory in the test phase and provides learning materials appropriate to the level of learners' in the learning phase. For this, it constructs a fuzzy level set considering the importance of learning targets, the difficulty of learning materials and the relation degree between learning targets and learning materials. Collaborative learning management agent considers conversation skills which can arise as the interactions among students and performs a qualitative analysis and a quantitative analysis on the basis of them. For the qualitative analysis, it defines attributes for the contribution of collaboration learning from conversation skills and the relationship among the attributes. Furthermore, representing the attribute values by fuzzy linguistic variable, performing fuzzy inference with the relationship among the attributes, it evaluates collaborative learning. Then, it provides each learner with suitable advice for improving collaboration learning with the analysis information.
Web-based fuzzy tutoring system developed by this project, in which a learning phase and a test phase are linked together, supports the personalized instruction-learning by providing the learning materials by level in the learning phase according to the learning ability estimated in the test phase. It also analyzes students' conversations and their interactions occurred in the process of collaborative learning and then provides suitable advice so that collaborative learning could be effectively accomplished among students. The characteristics of our system are as follows.
- defines and manages the learning materials structurally for adaptive learning
- supports the effective instruction-learning by linking a learning phase and a test phase together
- evaluates exactly learners' ability using CAT based on item response theory in the test phase
- provides learning materials appropriate to learners' level by fuzzy set in the learning phase
- composes dynamically learning materials for review after test
- performs the qualitative analysis and the quantitative analysis
- provides suitable advice for improving collaborative learning after the analysis

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문...3
• 1. 국문요약문...3
• Ⅱ. 연구결과 요약문...4
• 1. 국문요약문...4
• 2. 영문요약문...5
• Ⅲ. 연구내용...6
• 1. 서론...6
• 2. 연구방법 및 이론...9
• 3. 결과 및 고찰...38
• 4. 결론...49
• 5. 인용문헌...50