일반기술

학습자 특성을 고려한 개인화 학습을 지원하는 학습환경 관리시스템의 원격 교육방법

기술의 개요 - 본 기술은 원격교육 환경 하에서 지속적으로 축적되는 학습자 DB, 학습객체(Learning Object) DB, 인터액션(Interaction) DB와 같은 데이터를 분석이 가능한 형태의 요약 통계 데이터(Summarized data) 로 정리하고, 이를 다변량 통계기법 및 데이터마이닝(Data Mining) 기법을 이용하여 분석함으로써 학습자에게 개인화 된 학습을 지원 할 수 있는 학습 환경 관리시스템(Educational environment Management System : EMS) 에 관한 것이다. 본 기술에서의 EMS 는 최신의 데이터 분석 기법을 이용하여 학습자의 특성에 맞는 최적의 학습 경로 및 학습 환경을 제공해 줌으로써 최고의 학습능률을 달성할 수 있는 학습 환경 관리시스템을 지칭한다.기술의 특징 - 제 1 단계 : 학습자에게 그룹 학습 경로 제공. - 제 2 단계 : 학습자에 대한 정보와 학습자의 학습 인터액션 정보를 추출. - 제 3 단계 : 학습 인터액션 정보를 사전처리. - 제 4 단계 : 사전처리로부터 학습 요약 통계 자료를 얻음. - 제 5 단계 : 전체 학습자의 학습 능률을 분석하여 그룹 학습 경로를 새로 설정. - 제 6 단계 : 학습자 개인별 학습 능률을 분석하여 개인 학습 경로를 새로 설정. - 제 7 단계 : 전체 학습자의 학습 경로를 분석하여 유사한 학습 경로를 갖는 학습자별로 소그룹을 구성하고, 소그룹의 학습 경로를 새로 설정. - 제 8 단계 : 각 학습자의 소그룹 전이 경로를 분석하여 학습전이매트릭스를 구성. - 제 9 단계 : 새 학습자나 기존 학습자에게 가장 적합한 소그룹을 결정하고, 소그룹의 학습 경로를 제시.기술의 장점 - 새로운 학습자가 학습을 시작하면 기본적인 그룹 학습경로를 제공하고 학습이 진행되면서 그에 맞는 소그룹 학습경로를 제공하며, 좀 더 개인화를 높이기 위해 개인 학습경로를 제공함으로써 학습자의 특성에 딱 맞는 학습 환경을 제공하여 학습자의 특성을 추출하고 그에 맞는 학습 경로를 제공하여 학습자의 능률을 높일 수 있도록 함.