블렌디드 러닝 기반의 교수학습자료 추천 플랫폼에 관한 연구

Abstract

The educational paradigm is rapidly changing due to the development of information and communication technology following the 4th Industrial Revolution and human disasters such as Corona 19, and the number of cases where blended classes are conducted using online learning materials in classes is gradually increasing. There are many studies related to teaching-learning methods to support this, but using the latest IT technology to provide online learning materials customized, there are not enough research cases to use them as teaching-learning materials. This paper is a study to test user satisfaction by researching ways to provide teaching-learning materials customized and developing a platform for recommending teaching-learning materials that can be gradually used in classes. In order to set the scope and direction of the research, online surveys were conducted for field teachers and expert interviews (1st and 2nd) were conducted. As a result of collecting opinions, the direction of the study is first, it is necessary to provide a way to effectively provide vast YouTube (Google) content as teaching and learning materials. Second, there is a need for a way to provide teaching and learning materials through content quality management. Third, there is a need for a method to effectively adopt teaching and learning materials by using the quality characteristics of teaching and learning materials. Fourth, it was set as a need for a method to utilize the adopted teaching-learning materials in the education field. In addition, based on e-learning advanced service research, research on teaching and learning materials, and artificial intelligence technology research, the implications of recommendation algorithms and recommendation platforms that can be used for education were derived. Based on the suggested implications and the direction of research, we applied a recommendation algorithm to recommend customized content from YouTube and Google, and designed, implemented and tested a teaching and learning material recommendation platform that enables sharing and quality control of teaching and learning materials. . As a result of research, 1,288 opinions were collected from field teachers, keyword analysis was conducted using R Studio, and user satisfaction was verified through human testing. In addition, the efficiency, reality, usability, and applicability of the recommended platform were evaluated through 24 Edutech experts, and standards for the speed of searching for teaching and learning materials and quality verification were presented. In addition, through 50 user expert teachers, the search speed and quality management speed of the recommended platform were measured, and information satisfaction, quality satisfaction, and search satisfaction were verified. This paper is a study that suggests ways to utilize YouTube and Google as personalized teaching and learning materials, and to apply them to classes. It applies a recommended algorithm to the Learning Management System (LMS) and applies it to blended education sites. This possible recommendation platform model was newly proposed. It is expected that the results of this study will increase the number of cases where e-learning content is used as a teaching and learning material in a blended learning class, and provide customized content and quality control to help improve the efficiency of education preparation and the effectiveness of learning. In addition, it is expected that the results of the study will be used as an online content unit object (Asset) to be used as additional research materials that can be used as courseware-based online contents with various teaching and learning theories applied.|4차 산업혁명에 따른 정보통신기술의 발전과 코로나 19와 같은 인류 재앙으로 인해 교육 패러다임은 빠르게 변화하고 있으며, 온라인 학습 자료를 수업에 활용하여 블렌디드 수업을 진행하는 사례가 점차 증가하고 있다. 이를 지원하기 위한 교수학습 방법과 관련된 연구는 많이 진행되고 있지만, 최신 IT 기술을 활용하여 온라인 학습 자료를 맞춤형으로 제공하고, 교수학습자료로 활용하는 연구사례는 부족하다. 본 논문은 교수학습자료를 맞춤형으로 제공하기 위한 방안을 연구하고, 이를 수업에 점진적으로 활용할 수 있는 교수학습자료 추천 플랫폼을 개발하여 사용자 만족도를 검정하는 연구이다. 연구의 범위와 방향성을 설정하기 위해서 현장 교사를 대상으로 온라인 설문을 진행하고, 전문가 인터뷰(1차, 2차)를 진행하였다. 의견 수렴 결과 연구의 방향은 첫째, 방대한 유튜브(구글) 콘텐츠를 교수학습자료로 효과적으로 제공할 수 있는 방안 필요. 둘째, 콘텐츠의 품질관리를 통해서 교수학습자료를 제공할 수 있는 방안 필요. 셋째, 교수학습자료의 품질 특성을 이용하여, 교수학습자료를 효과적으로 채택할 수 있는 방안 필요. 넷째, 채택된 교수학습자료를 교육 현장에 활용할 수 있는 방안 필요로 설정하였다. 또한 이러닝 선진 서비스 연구, 교수학습자료 연구, 인공지능 기술 연구를 기반으로 교육에 사용이 가능한 추천 알고리즘과 추천 플랫폼의 시사점을 도출하였다. 도출된 시사점과 연구의 방향성을 토대로 유튜브, 구글에서 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 알고리즘을 적용하고, 교수학습자료의 공유 및 품질관리가 가능한 교수학습자료 추천 플랫폼을 설계, 구현 그리고 테스트를 진행하였다. 연구 결과는 현장 교사 1,288명의 의견 수렴을 하였으며, R Studio를 이용한 키워드 분석을 진행하고, 휴먼 테스트를 통해 사용자 만족도를 검증하였다. 그리고 에듀테크 전문가 24명을 통하여 추천 플랫폼의 효율성, 현실성, 사용성, 적용성을 평가하고, 교수학습자료 검색 및 품질검증 속도의 기준을 제시하였다. 또한, 사용자 전문가 교사 50명을 통하여 추천 플랫폼의 검색 속도와 품질관리 속도를 측정하고, 정보 만족도, 품질 만족도, 검색 만족도를 검증하였다. 본 논문은 유튜브, 구글의 방대한 자료를 맞춤형 교수학습자료로 제공하고, 수업에 활용을 할 수 있는 방안을 제시한 연구로써, 학습관리시스템(LMS)에 추천 알고리즘을 적용하여, 블렌디드 교육 현장에 적용이 가능한 추천 플랫폼 모델을 새롭게 제시하였다. 본 연구의 성과로 블렌디드 러닝 수업에서 이러닝 콘텐츠를 교수학습자료로 활용하는 사례를 증대시키고, 맞춤형 콘텐츠 제공 및 콘텐츠 품질관리를 통해 교육 준비의 효율성과 학습의 효과성에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 연구의 결과물이 온라인 콘텐츠 단위 객체(Asset)로 이용하여, 다양한 교수학습이론이 적용된 코스웨어 기반의 온라인 콘텐츠로 활용할 수 있는 추가 연구 자료로 활용되는 것을 기대한다.