원문정보
초록
영어
Now, digital devices are changing from a channel that simply delivers educational contents to students to a channel that continuously identifies individual learners' learning needs and provides individualized learning paths in real time. This study explores the potential for edwith, an online course education platform provided by NAVER and the NAVER Connect Foundation, to evolve into an adaptive learning platform that can be used in the future from primary, secondary, and higher education to lifelong education. We explored existing adaptive learning platforms and real-world examples from a functional perspectives, and based on that, we examined edwith from a platform type perspectives, an assessment perspectives, and an adaptive perspectives for various personalized learning needs. For edwith to evolve into an adaptive learning educational platform, it will need to move away from its current form of data collection and introduce the concepts of domains and tasks, and it will need ways to protect learners' data from privacy and misuse. In order to successfully integrate edwith into school classrooms, it is necessary to expand support for technical support services and professional development programs for educators.
한국어
이제 디지털 기기는 단순히 교육 내용을 학생들에게 전달하는 통로에서 학습자 개인의 학습 요구를 지속적으로 확인하고 실시간으로 개별화된 학습 경로를 제공하는 통로로 변하고 있다. 본 연구에서는 네이버와 네이버 커넥트 재단이 제공하는 온라인 강좌 교육 플랫폼인 에드위드(edwith)가 미래의 초중등, 고등 및 평생 교육을 위한 적응 형 학습 플랫폼으로 진화 가능성을 탐색하였다. 우리는 기존의 적응형 학습 플랫폼과 실제 사례를 기능적 관점에 서 탐색하였으며, 이를 근거로 에드위드를 플랫폼 유형별, 평가 관점, 다양한 개인 학습 요구 사항에 대한 적응적 관점에서 살펴보았다. 에드위드가 적응형 러닝 교육 플랫폼으로 진화하기 위해서는 지금의 데이터 수집 형태에서 벗어나 도메인과 태크 개념 도입이 필요하며, 개인 데이터 보호 및 오용으로부터 학습자의 데이터를 보호할 방법 이 요구된다. 에드위드를 학교 교실에 성공적으로 통합하기 위해서는 교육자를 위한 기술 지원 서비스 및 전문성 개발 프로그램 지원을 확대할 필요가 있다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1. 적응형 학습(Adaptive Learning)을 통한 교육 패러다임의 전환
2.2. 기능적 관점에서의 적응형 학습 플랫폼
3. 최신 적응형 학습 플랫폼 분석
3.1. 드림박스(DreamBox)[11]
3.2. 듀오링고(Duolingo)[12]
3.3. 칸아카데미(Khan Academy)[15]
4. 에드위드(edwith) 온라인 클래스 분석
4.1. 플랫폼의 유형별로 본 에드워드 온라인 클래스 분석
4.2. 평가 측면에서 본 에드워드 온라인 클래스 분석
4.3. 다양한 개인 학습 요구 사항에 대한 고려
5. 결론 및 제언
참고문헌
