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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 25 - 37 (13page)
- DOI
- 10.32431/kace.2024.27.1.002
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AI(인공지능)과 빅데이터 발달을 통해 학습자의 학습과정 및 수행에 대한 정보를 수집 및 분석하고, 맞춤형 피드백을 자동으로 생성하고 전달하는 것이 가능해졌다. 테크놀로지 기반 학습(Technology-enhanced Learning, TEL) 환경에서 학습자에게 알맞은 때와 장소에 제공되는 자동화된 피드백은 바람직한 수행결과와 현재 수행 정도를 비교할 수 있는 기회를 제공한다. 이를 통해 학습자는 자신의 학습상황을 점검하고, 학습몰입과 참여를 위한 최대한의 노력을 기울일 수 있다. 또한 교수자도 필요한 시점에 관련 피드백을 학습자에게 제공할 수 있으며, 반복적인 피드백을 입력하는 데 걸리는 시간과 노력을 아낄 수 있다. 이에 본 연구에서는 실시간 온라인 학습에서 학습성과를 좌우하는 학습참여를 촉진하는 맞춤형 피드백을 제공하는 시스템을 개발하고자 한다. 특히, 시선 지속시간과 눈 깜빡임, 동공 크기의 변화에 대한 학습자의 생체데이터를 분석하여, 학습에 몰입할 수 있는 맞춤형 피드백을 제공한다. 학습자의 행태 데이터에 대한 빅데이터 분석을 바탕으로 실시간 교육처방인 자동화된 피드백을 제공함으로써, 학습에 참여도를 높일 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 개발될 시스템의 학습자용 대시보드를 설계하여, 실제 사용자인 대학생을 대상으로 사용의향을 확인하였다. 그 결과, 긍정적 필요성 54.9%, 중립 13.4%, 부정적 필요성 31.7%가 확인되었으며, 사용의향도 긍정 68.3%, 중립 10.7%, 부정 21.0%로, 향후 사용에서의 기대감을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 시스템 개발에서의 시사점을 확인하였다
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 맞춤형 피드백 시스템 개발
4. 연구 방법
5. 연구 결과
6. 결론 및 제언
참고문헌
참고문헌 (0)
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