적응형 E-Learning 시스템으로 디지털 교육을 혁신하다

게시 됨: 2023-04-21

대부분의 기업은 대면 교육과 온라인 교육을 모두 제공합니다. COVID-19로 인해 생성된 비선형 교육 환경에서 그 균형은 온라인 측면으로 크게 이동했습니다. 그리고 코로나19가 종식되고 세계화가 진행되고 있더라도 e-러닝은 여전히 우리 삶의 필수 요소입니다. 그 결과 널리 사용되는 적응형 학습 정의 외에도 이제 "적응형 e-러닝"이라는 새로운 개념이 생겼습니다.

수학적으로 조숙한 청소년 연구(SMPY)는 미국에서 가장 똑똑한 학생 5,000명(전체 학생의 상위 1%, 0.1%, 0.01%)을 추적했습니다. 그것은 가장 영리한 아이들이 강요받지 않고 그들의 최대 잠재력을 성취할 수 있다는 생각이 틀렸다는 것을 보여주었습니다. 적응형 e-Learning 시스템은 교사가 이러한 수준의 통찰력을 습득하고 학생들의 학습 경로를 진정으로 지원하여 능력, 이해력 및 자신감이 크게 향상될 수 있는 잠재력을 갖추고 있습니다. e-Learning 시스템의 엄청난 가능성으로 인해 다양한 교육 소프트웨어 개발 솔루션도 등장했습니다.

이러닝의 정의와 이러닝 시스템의 개념

e-러닝이란 무엇입니까?

시작하려면 e-Learning 정의를 설정해 봅시다. E-Learning은 공식화된 교육을 기반으로 하지만 전자 리소스를 사용하는 학습 접근 방식입니다. 교육은 교실 안팎에서 이루어질 수 있지만 컴퓨터와 인터넷은 효과적인 e-Learning의 기본 구성 요소입니다. 오늘날 교육은 디지털 플랫폼에서 원격으로 수행되는 e-Learning 시스템의 등장으로 급격한 변화를 겪었습니다. 결과적으로 e-Learning을 최대한 활용하는 방법에 대한 질문도 제기되었습니다.

적응형 e-러닝 목표

위의 질문에 답하기 위해 다음 개념인 적응형 e-러닝으로 넘어갈 것입니다. 적응형 e-러닝이라는 용어는 온라인 학생에게 고유하고 개인화된 교육을 제공하여 성과를 극대화하는 것을 목표로 하는 일련의 기술을 말합니다. 적응형 e-Learning 시스템은 각 학습자가 독특하고 배경, 교육 요구 및 학습 스타일이 다르다는 생각을 기반으로 합니다.

적응형 e-러닝의 목표는 개별화된 교육과 컴퓨터 타겟팅 기술을 결합하여 학생들을 보다 효과적으로 광범위하게 가르치는 것입니다. 45년에 걸친 미국 연구에 따르면 천재 수준의 IQ를 가진 어린이도 번성하려면 교사의 도움과 지도가 필요합니다. 적응형 e-Learning 시스템을 통해 학습자는 사회 그룹을 떠나지 않고 자신의 속도로 계속할 수 있으므로 학년을 건너뛸 필요가 없습니다.

Google 광고가 어떻게 사용자의 특정 관심사를 타겟팅할 수 있는지 또는 일부 전산화된 표준화 시험이 사용자의 입증된 지식과 능력에 따라 질문을 어떻게 변경하는지 고려하십시오. 교육 개발 회사는 사람들이 선호하는 스타일로 배우고 교육하는 방법을 식별하기 위해 점점 더 그 힘을 활용하고 있습니다. 이 엄청난 잠재력을 인식한 많은 아웃소싱 소프트웨어 개발 회사는 점차 교육 기술에 집중하고 적응형 e-러닝 기능을 최대화하려고 시도하고 있습니다.

적응형 e-Learning 시스템 구축을 위한 기본 요소

효과적인 e-Learning 시스템의 아키텍처는 다음 빌딩 블록으로 구성됩니다.

맞춤형 교육

학생들이 다양한 방법을 통해 학습한다는 것은 널리 알려진 믿음입니다. 결과적으로, 그들은 다르게 가르쳐야 합니다. 결과적으로 교육자들은 개별화된 학습을 교실에 통합하려고 시도하고 있습니다.

개인화 학습은 개인의 학습 요구와 상황에 대한 조사를 기반으로 학습자의 성취도를 극대화하기 위해 노력하는 교육 전략을 말합니다. 이러한 생각의 영역에서 "모두에게 맞는" 교육은 없습니다.

교육자는 다양한 방법으로 교육을 맞춤화합니다. 교사는 기술 수준이나 필요에 따라 학생을 그룹화하고, 학생이 배워야 할 내용에 따라 다른 프로젝트를 할당하거나, 더 많은 학생과 일대일로 만날 수 있도록 수업 시간을 구성하여 기존 교실에서 교육을 맞춤화할 수 있습니다.

인터넷은 교사와 학생 모두를 위한 연구 과정을 단순화함으로써 교육의 새로운 시대를 열었습니다. e-러닝은 인터넷의 부상으로 생겨났고 이제 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다. 개인화 교육의 일종인 Adaptive e-Learning은 컴퓨팅 능력이 향상되면서 보편화되고 있습니다.

컴퓨터 및 인간 요소

기술은 교육 환경에서 거의 빠져 있지 않습니다. 온라인이나 하이브리드 교실은 말할 것도 없고 일반 수업에서도 연구 및 채점과 같은 일부 과정 구성 요소에 컴퓨터가 사용됩니다. 이것은 개인화 수준을 증폭시키는 데 큰 도움이 됩니다.

고급 컴퓨터 프로그램은 학생들의 학습 방법을 조사합니다. 호주 스타트업인 Smart Sparrow와 같은 일부는 사용자의 답변을 기반으로 질문과 설명을 변경하는 대화형 수업을 개발합니다. 그 목적은 학습 격차가 있는 곳을 파악하고 필요에 따라 채우는 것입니다. Knewton과 같은 다른 도구는 사용자의 전문성과 시스템 상호 작용 정도를 신중하게 분석하여 사용자 프로필을 만듭니다. 그런 다음 플랫폼은 당면한 아이디어를 이해하기 위해 진행하는 방법에 대해 사용자에게 권장합니다.

이 엄청난 잠재력을 인식한 많은 아웃소싱 소프트웨어 개발 회사는 점점 더 교육 기술에 집중하고 효과적인 e-러닝 소프트웨어 솔루션을 구축하려고 시도하고 있습니다.

디지털 교육의 진화에 따른 적응형 e-러닝 시스템

다양한 방법으로 적응형 학습을 온라인 교육에 통합할 수 있습니다. 이를 제공하기 위해 우리의 입장(및 경험)은 몇 가지 유용한 예, 이미 알고 있는 도구와 관련된 Google 검색, 시행착오, 이 글을 바랍니다.

다음은 기성 기술을 사용하여 개인화된 교육 요구에 유연하게 온라인 교육을 제공하기 위해 지금 수행할 수 있는 몇 가지 e-Learning 방법입니다.

E-Learning 과정 설계: 학습자의 이해를 테스트하기 위한 평가

목표는 주제에 대한 학습자의 이해도를 측정한 다음 해당 정보를 활용하여 다음에 수행할 작업을 알고리즘적으로 결정하는 효과적인 e-Learning 과정에 주기적인 평가를 포함하는 것입니다.

두 가지 옵션이 있습니다.

학생이 평가를 통과하면(그리고 평가가 학생의 숙련도를 정확하게 반영한다고 확신하는 경우) 과정이나 모듈을 건너뛸 수 있습니다. 평가에 실패할 경우 평가를 통해 작업해야 합니다. 단순한.
평가에 실패하면 식별된 지식 또는 기술 격차를 충족하기 위해 알고리즘 방식으로 새로운 콘텐츠를 보완하고 다시 테스트할 수 있습니다. 우리 모두가 발전할 수 있도록 뒤처진 학습자를 처리합니다.

두 옵션 모두 기술보다는 중소기업에 의존합니다. 가장 효과적인 e-Learning 저작 환경에서는 기술 측면에서 매우 간단합니다. 몇 가지 요소/화면/구성 요소와 몇 줄의 JavaScript 코드로 필요에 따라 자료를 주고받을 수 있습니다.

그러나 교육학적으로 더 어렵습니다. 학습자는 어떤 결정을 내려야 하며, 그들의 선택은 우리에게 무엇을 알려 줍니까? 기술적인 문제가 아닙니다. ID 팀과 SME는 평가 제공 시기와 방법, 등급 결정, 각각 제공하는 정보 사용을 결정합니다. 이 평가에서 80%를 받은 사람이 그 수업을 건너뛸 수 있다고 확신하십니까? 아니면 보강이 필요합니까?

그러나 그만한 가치가 있습니다. 학습자가 무언가를 놓치고 있다고 판단되면(그들이 무엇을 놓치고 있는지 모르더라도) 다른 사람을 지루하게 만들지 않고 개입하여 채워줄 수 있습니다. 우리는 증거를 가지고 있으며 그 학생에게 왜 그것이 필요한지 설명할 수 있습니다. 학습자가 합법적인 이유로 시험을 잘못 본 경우 결과는 다시 돌아가 더 열심히 공부하고 돌아올 수 있도록 해야 합니다. 그들은 결국 우리에게 감사할 것입니다.

많은 SME는 아웃소싱 소프트웨어 개발 회사를 고용하여 최신 기능으로 교육 서비스를 강화하기 위해 여러 e-러닝 소프트웨어 솔루션을 구축하도록 지원하는 것을 선호합니다.

E-Learning 과정 설계: 학습자의 책임에 따라 교육 할당

직업 기능에 따라 주제를 마스터하기 위한 사람들의 요구 사항이 다른 것은 일반적입니다.

예를 들어, IT 분야의 누군가는 사이버 보안에 대한 포괄적인 이해가 필요할 수 있지만 회사의 기술 인프라에 대한 액세스가 제한된 계약자는 훨씬 덜 필요합니다.

이를 해결하기 위해 e-Learning 과정은 먼저 학습자의 고용 기능을 확인하고(일부가 제공하는 이 정보에 대해 LMS에 쿼리하거나 학습자에게 역할/책임에 대해 질문하여) 이를 기반으로 맞춤형 학습 경로를 설계할 수 있습니다. 지식.

학습자는 작업을 설명하라는 요청을 받기 전에 먼저 작업 기능에 따라 일련의 질문에 답해야 합니다. 질문에 대한 응답이 다르면 다양한 모듈이 할당됩니다. 결과적으로 학습자는 자신과 관련 없는 교육을 거치지 않고 자신의 과제를 수행하는 데 필요한 정보만 제공받게 됩니다.

E-Learning 방식 : 학생들이 자유롭게 선택할 수 있는 선택 콘텐츠 추가

다양한 주제에 관심이 있거나 추가 설명이 필요한 학습자는 모든 사람이 모든 것을 볼 필요 없이 얻을 수 있습니다. 유람선에서 당일 여행을 떠나 수영을 하거나 산을 오르고 배가 다음 목적지로 이동하기 전에 다시 배에 오르는 것과 같습니다. 모든 사람을 위한 것은 아니지만 참여하기로 선택한 사람들에게는 종종 매우 재미있습니다.

또는 동물원 견학을 가는 것을 상상해 보십시오. 같은 전시회를 통해 30명의 아이들을 모으는 대신 일부는 영장류를 보러 가고, 다른 일부는 큰 고양이 서식지를 통과하고, 일부는 오후 4시에 소프트 아이스크림 판매점에 모여 보고하기 전에 파충류와 작은 포유류 집으로 갑니다. 서로 다른 사람들이 별도의 전시회에 갔다가 다시 모여서 보고할 수 있습니다.

위의 이론에 따라 SME는 타사 소프트웨어 회사를 고용하여 효과적인 e-Learning 소프트웨어 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이 e-Learning 방법을 통해 학생들은 스스로 설 수 있고, 자신의 선택에 대한 책임을 받아들이고, 원하는 것은 무엇이든 선택할 수 있습니다.

마지막 말

인터넷은 교사와 학생 모두가 보다 쉽게 연구하고 학습할 수 있도록 함으로써 교육의 새로운 시대를 열었습니다. e-러닝은 인터넷이 대중화되고 오래전부터 존재하면서 시작되었습니다. 그러나 학습 관리 시스템, 몰입형 및 대화형 콘텐츠, 게임화된 학습과 같은 e-Learning 소프트웨어 솔루션의 발전으로 공간이 빠르게 발전하고 널리 사용되고 있습니다.

선도적인 소프트웨어 개발 회사인 Adamo Software는 미래에 교육 산업에서 소프트웨어 개발이 증가할 것으로 예상했습니다.