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본 연구는 적응형 학습시스템을 위한 요구 사항을 도출하여 효율적인 적응형 코스웨어를 개발하기 위한 기반을 제공하는 것이다. 이러닝 활성화와 더불어 적응형 코스웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 적응형 코스웨어 개발시 학습자들의 요구 사항을 충분히 반영하지 못하고 있다. 학습자들의 요구 사항을 제대로 반영한다면 더욱 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 적응형 코스웨어 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 코스웨어에 대한 요구를 분석하고 도출 한다. 연구 방법은 설문을 통한 요인분석과 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 코스웨어의 중요한 요소로 학습자들의 개인차에 따른 학습 스타일에 대한 적응성 뿐만 아니라 교과 내용에 따른 교수 모형의 적응성 제공도 중요함을 알 수 있었다. 적응형 코스웨어에서 적응성을 지원하기에 우선순위는 학습자 수준 및 학습 목표, 학습 스타일 순으로 비슷하게 나타났다. 따라서 대부분 적응형 코스웨어들이 학습 스타일의 적응성을 제공하고 있는데, 추후 적응형 코스웨어 개발시 교수 목표 및 교수 모형에 대한 적응성도 반영할 필요가 있음이 나타났다.

This study looks for the requirements for adaptive courseware and provides background for developing effective adaptive courseware. Most adaptive courseware does not adequately reflect the requirements of learners. If it properly reflected learners’ requirements well, it could be used more effectively. therefore, this study analyzes and suggests the requirements of an adaptive courseware for pre-service teachers who are majoring in computer education. The study methods were factor analysis and frequency analysis through survey. The results show that the important elements of an adaptive courseware are a learning style designed according to individual differences as well as an instruction model appropriate to the subject domain. The study examined adaption by learner level, by learning objective, by learning style, by method of learning content, and by learning history in that order. Therefore while the most of adaptive courseware support learning style; we propose that the adaptive courseware will support learning objects and instruction model as well.

Sharable Content Object Reference Model is the most widely accepted publication of Advanced Distributed Learning, In this paper, we are going to using SCORM Sequencing Definition model to construct adaptive courseware. At first introduces the architecture of the whole system; Then introduces the way to build adaptive courseware, Finally gives a conclusion and some work in the future.

This study is describes the development of an adaptive learning system that supports the adaptability of learning content and takes into consideration the learner’s learning style for more effective learning. The purpose of this adaptive learning system is to facilitate university students’ computer science learning. There are many studies on adaptive learning systems, but most of them provide adaptive courseware that considers only the learning style. Therefore, with an understanding that the task affects learning more, the purpose of this study attempts to provide an adaptive instruction model and adaptability according to a learning style concurrently. Applying C. M. Reigeluth’s categorization method, the learning content is classified into conceptual knowledge, principal knowledge, and procedural knowledge; serving the concept-attainment model, the inquiry-based model, and the cognitive-apprenticeship learning model respectively. Applying the A. F. Gregorc learning style, learners’ learning styles are classified into concrete-sequential, concrete-random, abstract-sequential, and abstract-random; this adaptively services the respective content. Reliability was secured by conducting a blind test targeting an expert group with an attempt to prove the validity of the instruction model and the learning style provided by this adaptive learning system.

최근에 WWW의 등장과 함께 컴퓨터를 매개로 한 수업이 점차 증가하고 있으며,웹 기반 수업에 대한 문제점이 많이 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존의 버튼 이론을 이용하여 적용하기 위한 데이터베이스 테이블을 설계하여 학습자 동기 유발에 적응적인 웹기반 코스웨어의 모형을 제안하였다. 웹기반의 가상교육을 통해서 실제적으로 학습자 자신의학습동기를 체크하기 위하여 학습내용이 있는 매 화면마다 학습자의 상태를 파악할 수 있도록 테이블을 설계하였다.

Recently, the advent or WWW widely increased computer-mediated instruction and a majority of Web-based instruction lack interactive capabilities. In this study. we propose a adaptive Web-based courseware model with learner's motivates and design database tables in order to apply using button theory. Therefore, we design database tables which is diagnosed learner's status within each windows with contents for checking motivation to learn itself via Web-based cyber instruction.