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본 연구는 가상현실 언어인 VRML과 자바 애플릿을 이용하여 학습자(초등학교 고학년, 중학교 학생)에게흥미를 줄 수 있는 향상된 학습 방법을 제공하고자 한다. 과학 교육의 현실적인 어려움을 극복하고자 VRML을 이용한 3차원 애니메이션 기능을 사용한다. 이를 통해, 우리 생활 속에 친숙한 기계 구조와 원리를 학습시키고 과학 학습의 흥미를 갖도록 한다. 앞으로 이와 같은 방법은 과학 교육의 효율성을 향상시키는데 널리 활용될 수 있다.

The proposed courseware using Java applets and VRML provides the improved learning methods which can enhance the interests of students. To cope with difficulties of science education presents 3 dimensional anmation function using VRML. The courseware helps students to improve understanding of machine easily seen in our life and interest of science education. It can be widely used to improve the efficiency of science education.

본 논문은 학습장애 학생들의 수의 개념과 연산 능력 을 향상시킬 수 있는 자기 주도적학습이 가능한 코스웨어를 구현하였다. 학습자 스스로 자신의 수준에 맞는 단계를 선택하여 학습하게 함으로써 수학 학습에 대한 흥미와 자신감을 형성시켜 학습 욕구를 신장시킬수 있도록 하였다. 실험은 초등학교 1․2학년 학생들을 대상으로 진단평가를 실시하여 수의 개념과 연산 영역 학습장애 학생을 판별하여 학습장애 학생들을 학습에 참여시키고 학습 동기를 자극 하여 학생들이 언제든지 독립적으로 자신의 수준에 맞는 단계로 학습을 수행할 수 있도록 개인 교수형 코스웨어를 설계 및 구현하였다. 이 코스웨어를 이용한 학 습효과의 검증은 실험학급과 비교학급 각 15명을 대상으로 비교하였으며, 그 결과 p<.001 수준에서 두 집단 간에 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 자기 주도적 학습을 위한 코스웨어를 활용한 수업이 사후 성취도 향상에 기여함이 입증되었다.

In this paper, we proposed increasing the study desire through creating the interest and the confidence on the mathematics study by making the students select the stage for their levels by themselves with realization of the courseware for the self motivated study to improve the concept of the figure and the arithmetic capability of the students in study disorder. The private tutoring style courseware has been designed and realized for the students to perform the study the study in the level of themselves independently in any time by participating the students in study disorder into the study and stimulating the study motivation through identifying the students in study disorder in the concept of the number and the arithmetic area with diagnostic evaluation for the students in the 1st and 2nd grade students in elementary school. The verification of the study effect using this courseware has been made for 15 students respectively from the experiment class and comparison class. It was revealed that there was a significant difference between these two groups in the level of p<.001. It was verified that the lesson using the courseware for the self motivated study contributed to the posterior accomplishment level improvement.

기존의 교수 시스템들은 각 학습자들의 다양한 특성을 충분히 고려하여 콘텐츠를 제공하지 못하고 있다. 이 연구에서는 각 학습자들의 학습스타일을 고려하여 최적의 학습 방법을 제공하는 적응형 교수 시스템의 개발을 목적으로 한다. 본 적응형 교수 시스템은 적응성을 지원하기 위하여 Gregorc의 학습 스타일을 적용하여 개발하였다. 그리고 개발한 본 적응형 교수 시스템을 대학생들에게 적용하고 학습 효과를 분석하였다. 학습 효과 분석을 위하여 적응형 교수 시스템을 이용하는 집단을 실험집단으로, 비적응형 교수 시스템으로 학습하는 집단을 비교집단으로 구별하고, 독립표본 t 테스트를 통하여 실험 연구를 수행하였다. 적용결과, 이 연구에서 개발한 적응형 교수 시스템은 전통적인 교수 시스템과의 전체 학습자를 대상으로 비교한 결과, 학업 학업성취도 향상 효과가 있는 것으로 나타났다. Gregorc 학습 스타일별로 효과 분석을 한 결과 활동순차적 학습 스타일이 가장 긍정적 학습 효과가 있었으며, 개념임의적 학습 스타일은 학습 효과가 미비한 것으로 나타났다.

This study developed an adaptive instruction system for individual learning. We applied Gregorc’s learning style to support the adaption. This proposed Instruction system provides instruction content based on a more effective instruction method that takes into consideration the learner’s individual learning style. We applied Gregorc’s learning style to create a clear treatment of differing learning styles. Proposed adaptive instruction system was applied to college students studying computer learning. A t-test indicated that our proposed adaptive instruction system resulted in positive effects in an overall style comparison. In addition, our Abstract-Sequential learning style indicated the most effective results while the Abstract-Random learning style indicated no difference between the experimental and comparative groups in each style analysis for Gregorc’s learning style.

웹의 기술적 수준의 향상과 이를 이용하는 하드웨어의 급속한 발달은 문자 중심의 일방적 자료 탐색 기능만을 제공하던 웹을 쌍방향적이고 멀티미디어적인 환경으로 변화 시켰다. 그리고 이러한 변화는 웹의 교육적 활용성을 높이고 있다. 현존의 웹 기반 코스웨어는 개개인의 학습 능력에 따라 학습 내용과 학습 방법을 다르게 제시하는 개별화 학습이 부족하다. 따라서 학습자들은 개개의 학습능력에 상관없이 누구나 일률적으로 동일한 학습내용을 제공받고 있다. 본 연구는 학습자의 학습 성취정도와 학습과정에 따라 학습내용과 학습 방법을 다르게 제공하고자 한다. 즉, 학습자의 학습 성취정도와 학습과정을 분석하여 학습자에게 같은 학습내용이라 할지라도 각각의 습자에게 학습의 효율을 높일 수 있는 학습방법이 무엇인지를 찾아내어 학습자에게 가장 적합한 학습방법을 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 개발하였다. 특히 본 적응형 학습 시스템은 학습 과정마다 적절한 학습 스타일을 체크하여 동적 링크를 제공한다.

Existing web based learning system provides various instruction paths. However, learners are provided with the same instruction content with little consideration of each learner‘s learning style. Therefore, Current Web based learning is lacking as a system that encourages individual learning, by failing to provide for proper instruction methods for each learner. This prototype system can find the most effective way of learning for each learner by analyzing a learner’s learning. It also provides content based on the most effective instruction method for the learner taking into consideration learning style. Especially, this proposed adaptive learning system supporting dynamic link by learning style by evaluation for each steps of leaning process.

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.

교육공학이 발달하고 교육현장에 이를 실현하는 목적은 곧 교수효과를 높이고 학습자들의 학습결과를 극대화하는데 있을 것이다. 이 연구는 멀티미디어 기술이 교수-학습현장에 일반화 되면서 World Wide Web과 Courseware 들이 가지고 있는 한계들을 보다 더 효율적인 측면과 인간에 가까운 지능화된 교수체계(Intelligent Tutoring System: ITS)를 실현하는데 필요한 연구들을 분석하였다. 연구방법으로는 ERIC(교육연구정보센터) Database를 이용하여 자료를 수집하였고, 자료수집에 이용한 Descriptors는 “Intelligent Teaching and Learning"과 "Intelligent Instruction"이었다. 여기서 얻은 자료를 인구학적(독일, 러시아, 미국, 벨기에, 한국 등) 연구자 관점(Ethnographic Conduct)에 따라 최종적으로 연구에 사용되었다. 연구결과 이들은 "Intelligent"의 접근을 Courseware, Coumputer Language, 그리고 Teaching Process & Tool 의 영역들에서 보다 더 인간에 가까워지는 수단으로 각기 개념들을 개발하거나 적용하고 있었다. 결과적으로는 교육자들과 학습자들의 수월성과 효율성을 위한 관점에서 지능적인 ITS, AI(Artificial Intelligence)등이 강조되고 있었다. 특히 심리-운동적 측면의 고려는 물론, 학습내용 이외에 예상되는 질문사항, 흥미, 다단계별 test, 상시 피드백, 연상과 이해 등의 고지능적 측면들 까지도 적용되고 있었다. 또한, 수업을 위한 교수방법 선택 과정에 까지 ITS 용어가 적용되고 있어 앞으로 각종 미디어와 컴퓨터의 교육적용이 Human-brainized 되고 있음을 알 수 있다. 따라서 실기가 많이 요구되는 교양실과 및 직업관련 교과들에서도 지능화된 ITS 개발과 교수-학습전략의 실천이 타 학문분야와 균형있는 경쟁력을 갖추기 위해서 교재개발이 촉진되어야 할 것이다.

현재 개발된 대부분의 코스웨어들은 학습 효과를 높이기 위한 교수 전략 부족으로 질적인 면에서 부정적인 평가를 받고 있다. 그리고 코스웨어 설계는 시간이 많이 걸리며 어려운 작업이다. 따라서 코스웨어 개발을 체계적으로 하고 학습 효과를 높이기 위한 개발 방법들이 요구된다. 본 연구는 메타인지 전략을 활용하여 코스웨어 설계 방향 및 관리를 용이하도록 하였다. 또한 교수 모형 구체화 틀을 메타인지 도구로 활용하여 설계를 쉽게하고 학습 효과를 높인 코스웨어의 질 향상도 추구하였다. 그리고 이 방법을 교육대학의 코스웨어 설계론 수강자들에게 적용하였다. 적용 후 분석 결과 메타인지 전략으로 코스웨어 설계가 쉽고, 설계 과정 중 자신의 설계 방향을 모니터링 할 수 있었다. 교수 모형 구체화 틀을 메타인지 전략으로 활용함으로 체계적인 설계를 할 수 있었고 구체적 교수 전략을 구현 할 수 있었다. 그러나 설계자들이 교수모형 구체화 틀을 만드는 데 어려움이 있었고, 교수모형 구체화 틀의 공유가 필요하였다.

Most of a courseware evaluated negatively by short of instructional strategy to improve learning effects. Designing a courseware is a time-taking and challenging task. Therefore, a method is required that helps to easily design courseware that is effective to learning. This study proposed a method for designing and management courseware by utilizing a metacognitive strategy. We made a design the coursewase efficiently using concrete instructional model frameworks as metacognitive stragety and tried to improve the quality of courseware for learning effects. We applied our proposed method to teacher’s college students in Korea who were taking the “Courseware Development” course. After analyzing it’s effects, the responds can design courseware easily and monitor the design direction while their designing. Also, they can design the courseware systematically and implement detail instructional strategy by using concrete instruction model frameworks as metacognitive strategy. However, they were not easy to develop concrete instructional model frameworks at first and we need sharing it among the designers.

본 연구는 대학 수학교육에서 AI 기반 코스웨어의 활용 가능성과 효과를 분석하 는 것을 목적으로 한다. 특히 국내 AI 코스웨어인 UntactEdu(현 Builearn)를 중 심으로 플립러닝 수업에 적용하여, 개별 학습자의 참여도, 몰입도, 학습 만족도 및 성취도에 미치는 영향을 실증적으로 검토하였다. 연구는 2024년 1학기와 2학기에 걸쳐 D대학의 미적분 수업에 AI 코스웨어를 도입하고, 진단평가-형성평가-총괄평가의 구조로 학습 상태를 점검하였다. 분석 결과, 학습자들의 오답률은 평균 46% 감소하였고, 학습 참여도가 높은 학생일수록 중간ㆍ기말 평가 점수가 통계적으로 유의미하게 높았다(t=3.709, p<0.001). 설문 결과 역시 학습자의 전반적인 만족도가 1학기보다 2학기에서 상승하였으며, 특히 학습 설계의 적절성과 자기주도 학습 효과에 대한 평가가 긍정적이었다. 반면 일부 학생의 경우 AI 코스웨어 점수와 실제 시험 점수 간 불일치가 발생하였고, 이는 타 AI 툴의 병용이나 비대면 학습의 한계를 시사하였다. 본 연구는 AI 코스웨어가 대학 수학에서 학습 격차를 완화하고 맞춤형 학습을 실현할 수 있는 유의미한 도구임을 입증함과 동시에, 그 신뢰성과 활용 환경에 대 한 지속적 개선 필요성도 제기한다. AI 기반 수업은 교수자에게도 수업의 효율성 과 전문성 향상을 제공하며, 향후 지속가능한 교육체제 구축을 위한 핵심 전략으로 자리잡을 수 있다.

This study aims to analyze the applicability and effectiveness of AIbased courseware in university mathematics education. In particular, it focuses on the domestic AI courseware platform UntactEdu (currently BuiLearn) and examines its impact when applied to flipped learning classes. The research empirically investigates how the tool affects students’ participation, engagement, satisfaction, and academic achievement. During the first and second semesters of 2024, the AI courseware was integrated into calculus classes at D University, following a structure of diagnostic, formative, and summative assessments to monitor students’ learning progress. The results showed that the average error rate among students decreased by 46%, and students with higher participation demonstrated significantly higher midterm and final exam scores (t=3.709, p<0.001). Survey results also revealed an increase in overall student satisfaction in the second semester compared to the first, with particularly positive evaluations regarding instructional design and support for selfdirected learning. However, some discrepancies between AI courseware scores and actual exam results were observed, suggesting potential issues such as the use of external AI tools or limitations in remote learning. This study demonstrates that AI courseware can serve as an effective tool for reducing learning gaps and providing personalized instruction in university mathematics. At the same time, it highlights the need for continuous improvement in the reliability and operational environment of such platforms. Moreover, AI-integrated instruction offers instructors greater efficiency and professionalism in teaching, and it may serve as a key strategy for building a sustainable future-oriented educational system.

본 연구에서는 초등학생의 AI 코스웨어 활용 양상과 AI 코스웨어 활용이 학업적 자기효능감에 미치는 영향을 분석하였다. 초등학생의 약 66%가 AI 코스웨어를 활발히 활용하는 것으로 나타났다. 학생들은 주로 학교에서 수 업 시간에, 또는 수업 전후에 배운 내용을 복습하는 용도로 활용하였다. AI 코스웨어 활용이 학생들의 학업적 자 기효능감에 미치는 영향을 알아보고자 중다회귀분석을 실시한 결과, 유의미하게 정적 영향을 미치는 것으로 나타 났다. 또한 AI 코스웨어 활용이 학업적 자기효능감에 미치는 상대적 영향력도 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 학생들에게 AI 기반 맞춤형 학습을 제공함으로써 학업성취 수준 향상과 학습 유지에 중요한 학업적 자기효능감을 향상시킬 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구 결과에 의하면 적어도 학생들의 학업적 자기효능감 측면에서는 AI 코 스웨어가 긍정적 기능을 할 것으로 기대할 수 있다.

This study analyzed the utilization status of AI courseware among elementary school students and the effect of AI courseware usage on academic self-efficacy. Approximately 66% of the students actively utilized AI courseware. They primarily used it during class time or for reviewing learned content before or after classes. To investigate the effect of AI courseware usage on students' academic self-efficacy, multiple regression analysis was conducted, revealing a significant positive effect. Additionally, the relative influence of AI courseware usage on academic self-efficacy was found to be substantial. These results suggest that providing students with AI-based personalized learning can enhance academic self-efficacy, which is crucial for improving academic achievement and maintaining learning. According to the findings of this study, AI courseware is expected to have a positive function, at least in terms of students' academic self-efficacy.

본 연구는 초등학교 경제교육에서 자기주도적 학습능력을 신장시키기 위하여 상황적·절차적 시뮬레이션 기법을 적용한 시뮬레이션형 코스웨어를 개발하는 것이다. 소비 교육은 자신의 의사 결정에 따라 적극적이고 합리적인 소비 활동을 할 수 있도록 다양한 경험들을 제공하여야 할 필요가 있다. 그러나 직접적인 체험학습이 어려운 이유로, 교실 상황에서 이루어지고 있는 경제 교육은 보고 듣고 이해하는 형태의 지식중심으로 이루어지는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구는 학습자가 다양한 간접 경험의 기회를 가질 수 있는 시뮬레이션 기법을 적용한 코스웨어를 개발한다. 본 코스웨어를 초등학교 5학년 학생들에게 적용하여 코스웨어 사용 전후를 비교하였다. 상황적 시뮬레이션을 통해 어떤 상황에서 어떻게 행동할지를 스스로 판단하고 반응할 수 있는 능력을 기름으로써 합리적인 소비생활을 위한 정의적인 영역에 긍정적인 결과를 가져왔다. 그리고 직접적인 체험활동이 필요한 제제를 절차적 시뮬레이션을 통해 간접체험 함으로써 교실에서 행해지는 경제학습의 한계를 극복하는데 발전적인 결과를 얻었다.

This study was designed to create a situational and procedural simulation of web-courseware which will enhance students' self-directed learning styles during the economics class in elementary schools. When teaching the students how to be wise consumers, it is important to provide them with various experiences that will lead them to make active and rational decisions. Actual experiences are, however, rather limited in reality which consequently result in learning economics only vicariously at school. The purpose of the study was, therefore, to develop a courseware which allows the student to have indirect experiences through computer simulations. The courseware will not only assist the student in making decisions and taking actions appropriately during the various situations given in the program, but also overcome the limitations of the classroom setting by using the procedural simulation.

본 연구는 학습자마다의 발달된 지능에 적합한 심화․보충학습을 지원하기 위하여, 다중지능 이론을 적용한 웹기반 코스웨어를 개발하는 것이다. 제 7차 초등학교 사회과 심화․보충형 교육과정은 학습자의 학습능력, 적성, 관심, 흥미, 진로 등을 고려한 학습자 중심의 교육과정이다. 그러나, 기존의 사회과 코스웨어는 심화․보충 학습시 학습자들의 흥미와 적성 등을 고려하지 않고 학습을 하도록 한다. 따라서, 본 연구는 우선 학습자들에게 다중지능을 평가하여, 자신의 우수한 지능을 바탕으로 심화보충 학습을 지원하는 웹기반 코스웨어를 개발한다. 본 코스웨어는 자신의 흥미와 적성을 고려한 개인이해 지능, 대인관계 지능, 공간적 지능, 신체적 지능, 음악적 지능, 언어적 지능, 논리-수학적 지능에 따라 심화․보충학습을 하므로 개개인의 관심과 능력에 따른 효율적인 학습을 할 수 있을 것이다.

This study is to make in-depth and supplementary web-based courseware concerning each student's developed intelligence. The seventh elementary school social studies in-depth and supplementary curriculum is student-centered curriculum that concerns a student's learning ability, aptitude, concern, interesting. career and so on. But, present social science courseware does study without regard to learners's interest and aptitude So in this study, We have a target to build and develope web-based devise that helps student's in-depth and supplementary learning after evaluating multiple intelligence. That should be based on student's favorite intelligence in multiple intelligence theory. Considering Intrapersonal intelligence, Interpersonal intelligence, Musical intelligence, Bodily-kinesthetic intelligence, Logical-mathematical intelligence, Linguistic intelligence, Spatial intelligence, We expect student's effective in-depth and supplementary learning based on each student's interest and capability.