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학습여건에 따른 이러닝 만족요인의 상대적 중요도 탐색: 주,야간 대학생을 중심으로
김정겸 ( Jeong Kyoum Kim ),정회인 ( Hoe In Chong ) 한국교육정보미디어학회(구 한국교육정보방송학회) 2011 교육정보미디어연구 Vol.17 No.2
본 연구는 학습자의 학습여건에 따른 이러닝 만족요인의 상대적 중요도를 탐색하고, 이를 통해 학습자의 학습여건에 따른 맞춤형 이러닝 학습지원 전략을 도출하여, 학습자의 이러닝 만족도를 높일 수 있는 방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 이러닝 만족요인에 대한 선행연구 검토와 델파이 조사를 통하여 콘텐츠 요인, 상호작용 요인, 시스템 요인의 3가지 요인을 선정하였다. 또한 각각의 요인별로 하위 요인을 선정하여, 주·야간 3, 4학년 대학생 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 상대적 중요도 분석을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석방법을 사용하였다. 분석 결과, 이러닝 만족요인에 대한 상대적 중요도는 콘텐츠 요인, 상호작용 요인, 시스템 요인의 순으로 나타났으며, 전체 학생들의 이러닝 만족요인 구성요소에 대한 상대적 중요도는 콘텐츠 명확성, 콘텐츠 타당성, 콘텐츠 풍부성, 시스템 접근성, 학습자와 콘텐츠간의 상호작용 및 학습자와 교수자간 상호작용, 시스템 안정성, 학습자와 학습자간 상호작용 순으로 나타났다. 이러닝 만족요인의 구성요소에 대한 상대적 중요도를 주·야간학생별로 분석한 결과, 구성요소에 대한 상대적 중요도에 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과, 주·야간 학생 모두 학습내용에 해당되는 콘텐츠 명확성을 중요한 이러닝 만족요인으로 인식하고 있으며, 주간학생의 경우에는 콘텐츠와 관련된 요인을 야간학생의 경우에는 교수자와의 상호작용과 시스템 요인을 상대적으로 중요하게 인식하고 있음을 알 수 있다. 또한, 주·야간 학생 모두 학습자와 학습자간 상호작용 요인은 상대적으로 중요하게 여기지 않는다는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 대학에서 성공적인 이러닝을 수행하기 위하여 어느 요인에 어느 정도의 상대적 중요도를 가지고 지원할 해야 할 것인가를 결정하는 데 매우 유용한 자료를 제공할 수 있을 것이다. 특히 학생들의 학습여건에 따라 이러닝 만족요인의 상대적 중요도와 우선순위의 차이를 고려하여 자원을 배분하는 데 있어 합리적인 근거를 제공하였다는데 연구의 의의가 있다. The purpose of this study is to explore relative importance in E-learning depending on learner`s learning environment, through which, to create learning-assisted strategy of customized E-learning in line with learner`s learning environment, and to provide plan to increase learner`s satisfaction in E-learning. To achieve this, literature review on E-learning satisfaction factor and Delphi Technique were performed to select three major factors: factor of contents, factor of interaction, and factor of system. In addition, sub-factors were selected depending on each factor to conduct a survey targeting three hundred full-time and part-time university students ranging from junior to senior. AHP (Analytic Hierarchy Process) was employed for the analysis of relative importance. Results of this analysis showed that E-learning satisfaction factors consist of factor of contents, factor of interaction, and factor of system in sequence of relative importance. Also, relative importance on components of total students` E-learning satisfaction factor were in sequence of as followings: clearness of contents, validity of contents, richness of contents, accessability of system, interaction with learners and contents/ learners and instructors, stability of system, and interaction between learners. The analysis of relative importance on component of E-learning satisfaction factor was performed in accordance with full-time and part-time students, which provided a significant difference in relative importance between the components. This study concludes that all students, either full-time or part-time students, recognized clearness of contents and contents of learning as the most important E-learning satisfaction factor. In specific, full-time students relatively importantly recognized factors related with contents. However, in the case of part-time students, they relatively importantly recognized factors associated with both interaction with instructor and system. On top of that, it turned out that factors of learner and interaction between learners were not relatively important for both students. To summarize, the results of this study can contribute to provide very essential data for university to decide which factors they assist and more, to what extent of relatively importance they do for successful E-learning performance. In particular, this study is significant in providing a reasonable ground to distribute resources considering relative importance and the difference of priority of E-learning satisfaction factors depending on learners` learning environment.
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정인용,양새동,정회경,Jeong, In-Yong,Yang, Xitong,Jung, Hoe-Kyung 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.1
추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다. Recommendation system is filtering for users require appropriate information from increasing information. Recommendation system is provides the information based on user information or content that information entered in the original through process of filtering through the algorithm. Recommend system is problems with Cold-start, and Cold-start is not enough information in the occurrences for new users of recommend system in the new information to the user when recommend. Cold-start is should meet to resolve the user of information and item information. In this paper, Suggest for movie recommendation system on collaborative filtering techniques and content-based filtering techniques based to a hybrid of a hybrid filtering techniques to solve problems in cold-start.
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대학 원격교육환경에서 학습자의 정의적 특성, 학습실재감, 몰입감, 학습만족도간 구조적 관계 분석
강대식 ( Dae Sik Kang ),김정겸 ( Jeong Kyoum Kim ),정회인 ( Hoe In Chong ) 한국교육정보미디어학회(구 한국교육정보방송학회) 2011 교육정보미디어연구 Vol.17 No.1
본 연구는 대학 원격교육환경에서 학습자의 정의적 특성, 학습실재감, 몰입감, 학습만족도 간의 구조적 인과관계를 알아보고자 하였다. 연구수행을 위해 가설적 연구모형을 도출한 후, D광역시 H대학교에서 2010년 1학기동안 원격강의를 수강한 대학생 500명을 대상으로 설문조사를 실시하여 최종 217부를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 학습자의 학업적 자기효능감, 학습참여 동기, 혁신성향 등을 하위변인으로 포함하는 구성개념 즉 정의적 특성은 학습실재감, 몰입감, 학습만족도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습실재감, 몰입감은 학습만족도에 직접적인 영향을 주고 있으며 학습실재감은 몰입감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학습실재감과 몰입감은 학습자의 정의적 특성과 학습만족도와의 관계를 유의하게 매개하였다. 이상의 연구결과로 볼 때, 원격교육환경에서 학습자의 학습만족도를 향상시키기 위해서 학습자의 정의적 특성뿐만 아니라, 학습실재감, 몰입감 등을 고려한 교수학습 설계전략이 필요할 것이다. The purpose of present study is to verify the structural relationship among affective characteristics, learning presence, learning flow, learning satisfaction in distance education. For this study, a university in korea was chosen to conduct web survey. The subjects were 217 students who participated in distance education courses. A hypothetical model was proposed, which was composed of affective characteristics as a extraneous variable, learning presence, learning flow, learning satisfaction as endogenous variables. And learning presence, learning flow have been suggested as intervening endogenous variables. The result of this study through structural equation modeling analysis is as follows: First, affective characteristics affect learning satisfaction. Second, learning presence, learning flow affect learning satisfaction. Third, learning presence and learning flow mediated between affective characteristics and learning satisfaction.
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이상치 검증을 이용한 한반도 연안생태계의 배경 농도 및 관리 항목 도출에 대한 예비 연구
진병선,황인서,김영남,고병설,유정규,정회인,여정원,우승,박경수,CHIN, BYUNG SUN,HWANG, IN SEO,KIM, YOUNG NAM,KOH, BYOUNG SEOL,YOO, JEONG KYU,JUNG, HOE IN,YEO, JUNG WON,WOO, SEUNG,PARK, GYUNG SOO 한국해양학회 2019 바다 Vol.24 No.1
해양생태계조사는 많은 항목을 다양한 장소로부터 다양한 시기에 조사/분석한다. 따라서 다항목의 복잡한 생태 자료를 효과적으로 분석하기는 매우 어려우며, 또한 자료 분석을 통하여 생태계의 현황을 파악하고, 문제점을 진단하기는 더욱 어렵다. 따라서 본 논문은 생태 조사 자료의 분포 특성과 이상치 분석을 통하여 복잡한 생태 자료의 합리적 해석에 대한 예시를 제시하고자한다. 주요 연구 내용은 각 생태 자료의 분포 특성을 고려한 한반도 연안의 생태 요소별 배경 농도 도출과 생태계 모니터링 지시자 도출 및 적응적 관리 체제 구축이다. 본 논문에 이용된 자료는 해양수산부와 해양환경공단이 주관하는 국가해양생태계종합조사의 연안생태조사 자료를 이용하였으며, 주요인용 시기는 2015~2017년 자료이다. 본 논문은 상기 과정을 정립하는 예비 연구이며, 국가해양생태계종합조사 중 연안생태조사가 한반도 전 연안에서 총 3회가 완료되는 시점인 2020년 이후에 연안생태계의 생태 요소별 배경 농도 및 관리 방안에 대한 최종 결과가 도출될 예정이다. The marine ecosystem survey investigates and analyzes multi-parameters at various times from various sites. Therefore, it is very difficult to analyze the complex ecological data of multi-items effectively, and it is more difficult to identify the current status and diagnose the problems of ecosystem through data analysis. Therefore, this paper aims to provide an example of interpretation of complex ecological data through analysis of distribution characteristics and outliers of ecological survey data. The main contents of the study are to elucidate the background levels of coastal ecosystem parameters considering the distribution characteristics of data, and to establish ecosystem monitoring indicators and an adaptive management system for the coastal waters in Korean Peninsula. The data used in this paper are based on the coastal ecosystem survey of the National Marine Ecosystem Monitoring Program conducted by the Ministry of Oceans and Fisheries (MOF) and the Korea Marine Environment Management Corporation (KOEM), and the major citations are from year 2015 to 2017. This article is a preliminary study to establish the above processes and the final result will be derived in 2020 when the coastal ecosystem survey is completed three times along the Korean coast.
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