초록
많은 학습시스템이 학습효율을 높이기 위해 자기 주도적 학습을 적용하고 있다. 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 논문에서는 런타임시 변화된 학습자의 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 재구성할 수 있도록 SCORM의 기능을 확장하고, 이 확장된 SCORM을 기반으로 DCOS(Differential Contents Organization System)을 설계 및 구현하였다. DCOS는 학습자의 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 효율적으로 재구성하기 위하여, 학습자의 수준 이외에 학습 콘텐츠의 구성단위인 학습객체 간의 관련성 및 학습 목표 달성 정도를 기반으로 콘텐츠를 재구성하도록 하였다. 각 30명의 학생이 기존 시스템과 DCOS에서 학습한 결과, DCOS에서 학습한 학습자들의 평균점수와 시스템 만족도가 전체적으로 높은 것을 알 수 있었다.
Many learning systems are applying Self-Directed Learning to improve learning efficiency. The degree of understanding of the same learning contents can be different even if the learner's level is same. Therefore, it is difficult to represent an effective learning experience because the learning is progressed by the determined difficulty of learning and the learning process even thought the provided content is difficult to understand. In this paper, we augmented SCORM to reconstruct the learning contents which are suitable for the changed level of each learner in real-time. Also, we designed and implemented this augmented SCORM based DCOS(Differential Contents Organization System). In order to provide the suitable contents for each learner, DCOS reorganizes learning contents based on the learner's level, the learner's achievement of learning objectives, and the correlation between learning objects, that is the component of the learning content. Each 30 Each 30 students studied e-learning contents, which are constructed based on the existing System and DCOS respectively. And the average score and system's satisfaction of the students who studied DCOS based e-learning contents was higher.