개별학습과 CAI개발기법

서지정보

ㆍ발행기관 : 한국교육공학회 ㆍ수록지정보 : 교육공학연구 / 3권 / 1호
ㆍ저자명 : 이옥화

목차

I. 서론
II. 개인차에 관한 연구들
III. 반응 컴퓨터 보조학습
IV. CAI 개발에 관한 제언
V. 결론
참고문헌

한국어 초록

개별화 학습이란 학습자의 개인차 즉 능력, 흥미, 필요, 적성, 인지적 틍성 등에 알맞는 학습을 제공해 주는 것이다. 그러나 개인차를 고려한 학습방법은 그 활용방법이 현재의 교육여건하에서는 실현가능성이 희박하므로 이상향으로 남아있어야 했다. 개별학습을 실행하기 위하여 여러가지 학습자료나 종이, 시청각 학습매체를 이용한 시도는 여러번 이루어졌으나 학습매체로써의 컴퓨터의 등장과 함께 개별학습의 실현이 더욱 주목을 받게 되었다. 개인차란 고정되어 있는 변인 뿐만 아니라 상황에 따라 변하는 변인들도 포함되기 때문에 개인차 변인을 상황에 따라 다르게 처리해야 개인차를 고려한 학습이 성취되었다고 볼 수 있다. 따라서 상황에 맞는 즉각적인 피드백이 가능한 컴퓨터를 학습매체로 사용하는 것이 개별화 학습을 구현시킬 수 있다고 보는 견해는 지극히 당연한 것이다. 그러나 현재 대중적으로 많이 쓰이고 있는 코스웨어를 조사해보면 학습속도를 학습자가 스스로 조절하고 학습자 개인별로 학습을 진행시킬 수 있는 것(Individual Use)이 마치 개별학습(Individualized Instruction)의 실체인 양 오도된 감이 없지 않다(Yang, 1987). 즉 개별차에 의하여 학습방법이나 학습내용 표현을 다르게 제공받는 게 아니라 질문에 대한 반응에 따라 누구나 똑같은 Feekback을 제공받는다. 개별화 학습이란 학생의 독특한 능력이나, 필요, 학습목적, 인지학습 스타일 등의 개인차 변인을 검증하고 검증하는 결과가 시사하는 바에 따라 학습내용을 적절하게 선택하고 제공하는 것으로, 즉 학습자의 개인차를 만족시키기 위하여 학습내용 전달구조나 체제를 적응시키는 것을 뜻한다. 따라서 개별화 학습에 관한 연구는 개인차 변인을 학습자의 특성으로 부터 추출하여 이를 컴퓨터를 이용하여 활용하는 기법에 관하여 토의하는 것이 자연스러운 시도가 될 것이다.

영어 초록

Educators have long extolled individualized instruction the ideal instruction to solve numerous pedagogical problems. When computers Were applied for instructional uses, it was generaUy believed that CAI can individualize instruction In reality. howerver most marketed CAI prograrns are examples of individuaI instruction rather than individualized instuction.This paper redefined variables of individualized instruction applicable for CAI development within three frames: aptitude treatment interaction. achievement treatment interaction. and process treatment interaction Adaptive CAI was discussed in order to adopt process variables for on task perforrnance becausc of its sensitiveness to users' responses and threfore ofinevitable flexibility in adjusting leamer characteristics as leaming progresses.Then four process variables which are identifiable and applicable for CAI development were selccted for detailed discussion: dispiay time, amount of instruction, instructional order, feedback.Finally, suggestions for development of adaptive CAI were made. A generaI learning model based on leamers‘ cognitive processes, such as Anderson’s ACT theory, should be borrowed to compdse majority learning processes. Then selected process variables should be employed in order to meet individual differences. Artificial intelligence technique was suggested to integrate complicated variables of adaptive CAl. More studies about how to identify and apply individual difference variables for Adaptive CAI should be continued.

참고 자료

없음