학습자 주도적 맞춤 학습(Personalized Learning)의 개념과 성격: 미국 학교 사례를 중심으로

김선영 ( Seon-young Kim ) 한국교육과정학회 2018 교육과정연구 Vol.36 No.3

미래 교육과 관련한 국내 교육 기관 연구보고서들을 살펴보면 디지털 기술을 기반으로 한 개인 맞춤형 학습을 미래 교육의 키워드로 제안하고 있다. 이 결론에 이르기까지 연구보고서들이 참고한 내용이나 예로 든 해외 사례들을 보면 대부분 영어로 Personalized Learning에 해당한다. 그런데 이에 대한 구체적이고 명확한 개념 및 성격 규명은 아직 우리나라에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 선행 연구와 관련 문헌을 통해 Personalized Learning의 개념을 규명하고, 연구자가 직접 탐방한 미국의 7개 학교 사례를 통해 그 성격을 밝혔다. 논의를 종합하여 연구자는 Personalized Learning을 ‘온라인 학습 플랫폼을 활용하여 교사의 지원 속에서 학생이 주체적인 의사결정자가 되어 본인의 흥미와 필요에 맞게 교육과정을 개발, 실행, 평가하는 학습 형태로, 학생이 적극적인 평생 학습자의 역량을 키우는 것을 목표로 한다’고 정의했다. 그리고 Personalized Learning을 우리말로 ‘학습자 주도적 맞춤 학습’이라 명명할 것을 제안하였다. 끝으로 학습자 주도적 맞춤 학습이 우리나라 교육에 적용될 때 유의할 점을 논하였다. Research or report papers published by Korean educational institutions suggested ‘Personalized Learning’ as the most desirable model for future education. Although these papers emphasized the term of Personalized Learning, they did not clarify its concept and characteristics. So, this paper tried to illuminate the concept of Personalized Learning by differentiating from the existing student-centered learning models and its characteristics through analyzing data from visits to 7 innovative schools implementing Personalized Learning in the U.S. After that, this paper defined Personalized Learning as a learning model that a student develops, practices, and evaluates his/her own curriculum as an agent of learning using an online learning platform within teachers’ support; Personalized Learning aims to develop each student's competency to be an active lifelong learner. At the end of the paper, several implications for introduction of Personalized Learning to South Korea were discussed.

테크놀로지 기반 개별화 학습에 대한 체계적 문헌 분석: 2011-2020년 국내연구를 중심으로

임규연 ( Kyu Yon Lim ),임지영 ( Ji Young Lim ),진명화 ( Myunghwa Jin ) 한국교육공학회 2021 교육공학연구 Vol.37 No.3

본 연구는 테크놀로지를 활용한 개별화 학습에 관한 국내연구에서 개별화 학습 구현을 위해 고려해야 할 다양한 요소들이 어떻게 설계되었는가를 분석하는 데 목적이 있다. 본 연구에서 개별화 학습 환경이란 적응적, 개인화, 맞춤형 학습 등의 용어를 포괄하는 광의의 개념으로, 학습자 중심 학습 환경을 기반으로 학습자의 특성과 요구에 따라 교수학습 경험을 제공함으로써 학습목표의 달성을 지향하는 교수학습 환경을 의미한다. 체계적 문헌분석 방법을 적용하여 연구를 수행하였으며, ‘개별화 학습’, ‘개인화 학습’, ‘적응적 학습’, ‘적응형 학습’, ‘맞춤형 학습’을 키워드로 2011-2020년에 발표된 문헌을 수집하여 테크놀로지 활용 환경에서 이루어진 실증연구 39편을 최종적으로 선정하였다. Vandewaetere와 Clarebout(2014)이 제안한 프레임워크에 따라 개별화 학습과 관련된 데이터의 출처(source), 대상(target), 시점(time), 방법(method)의 네 가지 측면에서 선정된 연구를 분석한 결과, 국내연구에서 나타난 테크놀로지 기반 개별화 학습은 전반적으로 위의 네 가지 측면을 고려하여 설계된 것으로 파악되었다. 학습자 특성보다는 학습 중에 생성되는 학습자와 시스템 간의 상호작용 데이터를 수집하는 사례가 많았으며, 학습에 대한 통제권을 학습자가 아닌 시스템에 부여하는 경우가 90%를 차지하였다. 연구 결과를 바탕으로 추후 테크놀로지 활용 개별화 학습 환경 설계 시에 고려해야 할 시사점에 관해 논의하였다. This study aims to analyze how various factors for personalized learning were designed in technology-based personalized learning research in Korea. In this study, personalized learning refers to an instructional environment that is oriented to the achievement of learning goals by providing a learner-centered learning experience, encompassing terms such as adaptive, individualized, and customized learning. A systematic literature analysis was conducted, and 39 published domestic studies from 2011 to 2020 were collected using keywords such as “personalized learning,” “individualized learning,” “adaptive learning,” and “customized learning” as search terms. The selected literature was analyzed based on the four elements for personalization(source, target, time, and method of adaptation), which are elements of the framework proposed by Vandewaetere and Clarebout(2014). Results showed that most studies with technology-based personalized learning were designed to support the four elements of personalized learning. However, most studies collected data from the source of learner-system parameters, which related to the interaction between learners and systems. Also, 90% of the studies granted control of learning to the system or the instructor, whereas learners seldom had control over their learning. Based on the findings, the implications of designing new technology-based personalized learning in the future were discussed.

학습자 주도적 맞춤 학습(Personalized Learning)의 교수·학습 흐름: 미국 공립 초등학교 사례

김선영 한국통합교육과정학회 2020 통합교육과정연구 Vol.14 No.2

Recently, there have been several studies introducing Personalized Learning in general in S. Korea; however, it is hard to find practical case studies of Personalized Learning which can correspond to the general public schools’ situation in S. Korea. Therefore, this study aims to contribute to the practical guidelines applicable in S. Korea by describing a case from a public school district in the U.S. The case was reorganized after collecting and analyzing available data open to public on internet such as the district’s report paper, postings, pictures, and video clips. As a result, the process of teaching and learning in Personalized Learning were established in five stages: Planning curriculum based on student profile, constructing playlist, selecting activities from playlist and learning, evaluating and analyzing students’ learning, and communicating the results and reflecting on the following learning. Each stage was illustrated in detail and at the end suggestions to consider before implementing Personalized Learning were discussed. 미래 교육의 교수·학습 모델로 유력하게 제안되는 Personalized Learning에 대한 개괄적 연구가 최근 이어지고 있다. 하지만 우리나라 교육에 적용점을 찾을 만한 PL 교수·학습의 구체적 사례에 대한 연구는 찾기 어렵다. 따라서 본 연구는 우리나라 사정에 맞는 미래 교육으로서의 PL 실행 방안을 모색하는데 기여하기 위해 미국 도심의 한 평범한 교육구 내 초등학교의 PL 적용 사례를 미시적으로 살펴보았다. 교육구의 보고서를 비롯하여 온라인 상에 공개되어 있는 관련 문서, 글, 사진, 동영상 등을 수집, 분석하여 교수·학습 과정을 재구성하였다. 그 일련의 과정은 순환적으로 다음과 같이 이뤄지고 있었다: 학습자 중심으로 교육과정을 계획 - 구체적 학습 활동(playlist)을 구성 - 학습자가 활동을 선택하고 실행 - 학습 활동을 평가하고 분석 - 결과 소통 및 반영. 각 단계별로 교수·학습의 실제 장면을 자세히 소개하였고 끝으로 우리 교육에 적용하기 전 고려할 점들을 논하였다.

키워드 네트워크 및 지적구조 분석을 통한 개인 맞춤형 학습 연구동향 분석

송선일,정보영 한국농·산업교육학회 2023 농업교육과 인적자원개발 Vol.55 No.3

개인 맞춤형 학습은 학습자의 개별화된 요구에 기반한 맞춤형 학습환경을 제공하고, 학습자 주도의 적응형 학습과정을 거쳐 도출된 학습결과 및 행동변화로 정의될 수 있다. 이 연구는 개인 맞춤형 학습에 관하여 발표된 연구주제는 무엇이며 어떤 양상을 보이는지, 출판된 개인 맞춤형 학습 관련 논문을 통해 찾을 수 있는 저자 및 소속 국가, 연구주제의 양상은 무엇인지 확인하고자 하였다. 이를 위해 SCOPUS 검색 결과 976건의 동료심사 논문 및 단행본 챕터의 서지정보를 종합하였으며, 서지정보를 입력 데이터로 하는 키워드 네트워크 분석, 지적구조 분석 등을 실시하였다. 연구결과, 개인 맞춤형 학습은 이러닝, 학습 스타일, MOOCs, 개인화 추천, 적응형 학습, 혼합학습, 협력학습, 교육공학 등과 강한 연결을 갖고 있음을 알 수 있었다. 또한, 개인 맞춤형 학습은 전통적 교수학습 상황의 진일보를 이루고, 첨단화된 교육공학적 기술 도입으로 비대면 환경에서의 학습을 원활하게 할 것으로 기대되며, 개인 주도적이고 지속가능한 적응형 학습과 연계될 수 있음을 논의하였다. 이러한 연구결과 및 논의에 따라 향후 교육공학 측면, 인적자원개발 학문 및 실제 측면에서 개인 맞춤형 학습을 다룰 때 고려해야 할 점을 중심으로 시사점을 제공하였다. Personalized learning can be defined as learning outcomes and behavioral changes resulting from a learner-driven adaptive learning process that provides a customized learning environment based on the individualized needs of the learner. This study aimed to identify the published research topics on personalized learning, the authors and countries that can be found in published papers on personalized learning, and the aspects of the research topics. For this purpose, we synthesized the bibliographic information of 976 peer-reviewed articles and book chapters from SCOPUS search results, and conducted keyword network analysis and intellectual structure analysis using bibliographic information as input data. The results show that personalized learning has strong connections with e-learning, learning styles, MOOCs, personalized recommendations, adaptive learning, blended learning, collaborative learning, and educational technology. It is also discussed that personalized learning is an evolution of traditional teaching and learning situations, is expected to serve as a catalyst for learning in non-face-to-face environments through the introduction of advanced educational technology, and can serve as a precursor to enable individual-driven and sustainable adaptive learning. Based on these findings and discussions, implications were provided, focusing on what should be considered when dealing with personalized learning in the future from the perspective of educational engineering, human resource development disciplines, and practice.

대학 온라인 학습 환경에서 교수자와 학습자의 개별화 학습 지원 테크놀로지 사용 경험

임지영,진명화,김혜준,이주원,임규연 한국교육정보미디어학회 2022 교육정보미디어연구 Vol.28 No.2

Improvements for online learning in higher education are in demand. This study aims to identify the roles and functions of technologies to support personalized learning considering those demands. For this purpose, the experiences and needs of instructors and learners regarding personalized learning were analyzed and defined by conducting online focus group interviews. The roles and functions of technologies were identified based on the Personalized Integrated Education Systems (PIES) framework. Five learners and four instructors, who have experienced online learning environments for more than a year at universities in South Korea, participated in focus group interviews on personalized learning-related experiences. From the interviews, six semantic categories were derived from each group. Both groups reported that supports for setting up personalized learning goals were insufficient, but they actively used technology for planning, recording, and assessment in the learning process. On the other hand, learners and instructors showed different perceptions of the needs for personalized learning support units and technology for personalized feedback. As a result of comparing the experiences of learners and instructors with the function of PIES, both learners and instructors perceived ‘recordkeeping’ as being implemented at a superficial level without considering personal characteristics. Regarding ‘planning,’ learners and instructors experienced short-term goal setting and planning on ‘tasks.’ In the case of the ‘instruction,’ technology only took a role as a medium, guiding assignment submission schedules or providing personalized feedback. Regarding ‘assessment,’ neither learners nor instructors experienced personalized assessment functions. Based on the results, the needs for designing personalized learning technology was derived. 본 연구는 대학 온라인 학습에 대한 개선이 요구되는 현상황을 반영하여 개별화 학습을 지원하기 위해 요구되는 테크놀로지의 역할과 기능을 도출하는 것을 목적으로 수행되었다. 이러한 목적을 위해 교수학습 상황에서 개별화 학습과 관련된 교수자와 학습자의 경험과 요구를 온라인 포커스 집단 인터뷰를 통해 분석하고, 이들의 요구를 구현하기 위한 테크놀로지의 역할과 기능을 개별화 통합 교육 시스템(Personalized Integrated Educational Systems, PIES) 프레임워크를 토대로 분석하여 정의하였다. 국내 대학에서 1년 이상 온라인 학습 환경을 경험한 학습자(5명), 교수자(4명) 집단의 인터뷰 분석 결과, 학습자 집단과 교수자 집단에서 각 6개의 의미 범주가 도출되었다. 두 집단 모두 개별화된 학습 목표 설정 경험은 부족하였으나, 학습 계획, 기록과 평가를 위해서는 테크놀로지를 적극적으로 사용하고 있는 것으로 나타났다. 반면, 학습자와 교수자는 개별화 학습 지원 단위, 개별화된 피드백 제공을 위한 테크놀로지의 필요성에 대해서는 서로 다른 인식을 보였다. 이러한 결과를 PIES의 기능과 비교한 결과, 학습자와 교수자가 경험한 ‘학습 기록’ 기능은 학습자의 다양한 특성을 반영하지 못하고 피상적 수준으로 구현되고 있었다. ‘학습 계획’ 기능과 관련해 학습자와 교수자는 과제/활동 위주의 단기적인 목표와 계획 기능을 경험하였다. ‘교수 실행’ 기능의 경우 테크놀로지는 과제 제출 일정을 안내하거나 개별화된 피드백을 제공하는 매개체의 기능만을 수행하여 학습자와 교수자는 ‘과제 수행’과 ‘스캐폴딩 설정’ 기능의 일부분만을 경험했다. ‘평가’와 관련해서는 학습자와 교수자 모두 개별화된 평가 기능은 경험하지 못하였다. 분석 결과를 바탕으로 개별화 학습 테크놀로지 설계를 위한 요구사항을 기록되는 정보의 구체성, 장단기 목표와 활동 계획을 연계할 수 있는 기능, 학습 상태에 대해 교수자에게 안내하는 기능, 다양한 평가 방법을 지원하는 기능 측면에서 도출하였다.

무형식 학습이 조직구성원들의 고용가능성에 미치는 영향 : 개인-직무, 개인-조직 적합성의 조절효과

조윤형 ( Yoonhyung Cho ),남주연 ( Juyeon Nam ) 한국생산성학회 2017 生産性論集 Vol.31 No.3

The trend toward employees` assuming a more significant role in their own learning process, the importance being placed on learning as a core competency and lifelong process, and the recognition of learning as a source of sustainable competitive advantage for individuals and organizations alike have also stimulated tremendous interest in informal learning. Informal learning can best be described as learning that is predominantly unstructured, experiential, and noninstitutionalized. The purpose of this study is to investigate the effects of informal learning in the workplace on the employees` employability and the moderating effects of person-job, person-organization fit those of relationships. Based on literatures, Informal learning captured a category that, may occur in institutions, but it is not typically classroom based or highly structured, and control of learning rests primarily in the hands of the learner. Also employability is conceptualized as a form of work specific active adaptability that enables workers to identify and realize career opportunities. As such, employability facilitates the movement between jobs, both within and between organizations. Employability are divided into internal flexibility and external mobility, considering the application in internal labor market and external labor market. Because of employability has been broadly defined as the ability to gain and maintain employment, both within and across organizations(Finn, 2000). We proposed direct effects hypothesis and moderating effect hypothesis. To test hypothesis, total of 156 questionnaires were used for analysis. The results are as follows. First, informal learning was positive related to internal flexibility and external mobility. This result shows that informal learning is critical determinant of employability. Second, person-job fit moderate relationship between informal learning and internal flexibility, also informal learning and external mobility. Third, personal-organization fit moderate relationship between informal learning and internal flexibility. Base on the results, this study demonstrates the significant role plays informal learning in relation to employability. The findings of this study provide both theoretical and practical tools to help understanding of informal learning, employability and person-job, person-organization fit.

A Personalized English Vocabulary Learning System Based on Cognitive Abilities Related to Foreign Language Proficiency

( Dai-young Kwon ),( Heui-seok Lim ),( Wongyu Lee ),( Hyeon-cheol Kim ),( Soonyoung Jung ),( Taeweon Suh ),( Kichun Nam ) 한국인터넷정보학회 2010 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.4 No.4

This paper proposes a novel of a personalized Computer Assisted Language Learning (CALL) system based on learner`s cognitive abilities related to foreign language proficiency. In this CALL system, a strategy of retrieval learning, a method of learning memory cycle, and a method of repeated learning are applied for effective vocabulary memorization. The system is designed to offer personalized learning based on cognitive abilities related to the human language process. For this, the proposed CALL system has a cognitive diagnosis module which can measure five types of cognitive abilities. The results of this diagnosis are used to create dynamic learning scenarios for personalized learning and to evaluate user performance in the learning. This system is also designed in order to have users be able to create learning word lists and to share them simply with various functions based on open APIs. Additionally, through experiments, it has shown that this system helps students to learn English vocabulary effectively and enhances their foreign language skills.

초등학교 블렌디드 러닝에서 맞춤형 학습을 위한 학습자 군집 탐색

이수원 ( Suwon Lee ),한예진 ( Ye Jin Han ),이승민 ( Seungmin Lee ),조영환 ( Young Hoan Cho ) 한국교육공학회 2022 교육공학연구 Vol.38 No.1

최근 코로나19 팬데믹으로 서로 다른 수업방법과 교육매체를 통합하는 블렌디드 러닝(blended learning)의 중요성이 초등학교에서 증가하고 있다. 블렌디드 러닝에 대한 관심이 증가하고 있지만, 교사가 학습자의 온라인 활동을 관찰하기 어렵고 학습자의 다양한 특성을 종합적으로 판단하기 어렵다는 제한점이 있다. 교사가 학습자의 요구를 쉽게 파악하고 맞춤형 학습지원을 효과적으로 제공할 수 있도록 학습자를 군집으로 구분하고 각 군집에 필요한 학습자료와 스캐폴딩을 제공할 필요가 있다. 본 연구는 블렌디드 러닝에서 온라인과 면대면 학습 데이터를 활용하여 초등학생의 군집을 탐색하고 군집 간 차이점을 비교하였다. 한 달 동안 초등학교 4학년 학생들(n=70)의 수학학습 데이터를 수집하였으며, 블렌디드 러닝에서 활용된 학습관리시스템에서 온라인 학습 데이터를 수집하고, 면대면 수업에서 수학 성취도 평가 점수와 동기, 성취정서, 자기효능감, 자기조절학습에 대한 설문조사 자료를 수집하였다. 수집된 데이터에 대한 군집분석을 실시한 결과, (1) 통합 지원이 필요한 군집, (2) 온라인 학습참여와 성적이 높은 군집, (3) 긍정정서를 가지고 있으며 자기조절학습 능력이 높은 군집으로 구분되었다. 그리고 담임교사 4명을 대상으로 학습자 군집의 유용성에 대한 면담을 실시하였다. 교사들은 군집분석 결과가 자신이 인지하지 못한 학습자들의 특성을 보여주고 학습자를 종합적으로 이해하는 것을 돕기 때문에 블렌디드 러닝에서 맞춤형 학습을 지원하는 데 유용하다고 인식했다. 향후 우리나라 학습자들의 고유한 특성을 다각도로 이해하고 다양한 학습자를 위한 맞춤형 학습환경을 개발하기 위해 군집분석을 체계적으로 실시할 필요가 있다. During the COVID-19 pandemic, teachers have emphasized the importance of blended learning in elementary schools by integrating different instructional methods and educational media. Despite the growing interest in blended learning, teachers have difficulties in observing online learning activities and understanding students’ characteristics comprehensively. To identify students’ needs easily and provide effective personalized learning support, it is essential for teachers to identify a few clusters of learners and provide learning materials and necessary support for each cluster. In this study, clusters of elementary school students were explored by employing blended learning data of achievements, affective characteristics, self-regulated learning skills, and online learning participation. We collected fourth graders’ mathematics learning data (n=70) for a month. The data included online learning data collected from a learning management system and face-to-face learning data such as assessment scores and surveys of motivation, achievement emotion, self-efficacy, and self-regulated learning. Cluster analysis revealed three clusters of elementary school students: (1) those who needed integrated support, (2) those with positive affective characteristics and high-level self-regulated learning skills, and (3) those with high-level online learning participation and achievement. Interviews with four homeroom teachers revealed that the clusters may be beneficial in understanding learners comprehensively and supporting personalized learning in blended learning. It is recommended that future research should conduct cluster analysis to explore Korean learners’ unique characteristics and develop personalized learning environments for a diverse group of students.

수정된 SCORM 표준을 적용한 목표지향 개인화 이러닝 시스템 설계 연구

이미정(Mijoung Lee),박종선(Jong-Sun Park),김기석(Kiseok Kim) 한국IT서비스학회 2008 한국IT서비스학회지 Vol.7 No.4

This paper suggests an e-learning system model, a goal-driven personalized e-learning system, which increase the effectiveness of learning. An e-learning system following this model makes the learner choose the learning goal. The learner’s choice would lead learning. Therefore, the system enables a personalized adaptive learning, which will raise the effectiveness of learning. Moreover, this paper proposes a SCORM standard, which modifies SCORM 2004 that has been insufficient to implement the “goal driven personalized e-learning system.” We add a data model representing the goal that motivates learning, and propose a standard for statistics on learning objects usage. We propose each standard for contents model and sequencing information model which are parts of “goal driven personalized e-learning system.” We also propose that manifest file should be added for the standard for contents model, and the file which represents the information of hierarchical structure and general learning paths should be added for the standard for sequencing information model. As a result, the system could sequence and search learning objects. We proposed an e-learning system and modified SCORM standards by considering the many factors of adaptive learning. We expect that the system enables us to optimally design personalized e-learning system.

개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능과 적용 사례 분석

성지현 한국수학교육학회 2023 수학교육 Vol.62 No.3

Mathematics is a discipline with a strong systemic structure, and learning deficits in previous stages have a great influence on the next stages of learning. Therefore, it is necessary to frequently check whether students have learned well and to provide immediate feedback, and for this purpose, intelligent tutoring system(ITS) can be used in math education. For this reason, it is necessary to reveal how the intelligent tutoring system is effective in personalized adaptive learning. The purpose of this study is to investigate the functions and applications of intelligent tutoring system for personalized adaptive learning in mathematics. To achieve this goal, literature reviews and surveys with students were applied to derive implications. Based on the literature reviews, the functions of intelligent tutoring system for personalized adaptive learning were derived. They can be broadly divided into diagnosis and evaluation, analysis and prediction, and feedback and content delivery. The learning and lesson plans were designed by them and it was applied to fifth graders in elementary school for about three months. As a result of this study, intelligent tutoring system was mostly supporting personalized adaptive learning in mathematics in several ways. Also, the researcher suggested that more sophisticated materials and technologies should be developed for effective personalized adaptive learning in mathematics by using intelligent tutoring system.