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미래의 온라인교육: AI 기반 이러닝과 개인화 학습
신간
미래의 온라인교육: AI 기반 이러닝과 개인화 학습
저자
Matthew Montebello
역자
임유진, 홍유나, 김세영, 김보경
분야
교육학
출판사
박영스토리
발행일
2021.05.03
개정 출간예정일
페이지
144P
판형
신A5판
ISBN
979-11-6519-161-0
부가기호
93370
강의자료다운
-
정가
10,000원

초판발행 2021.05.03


과학기술의 발전은 전 세계적으로 사회, 경제, 기술, 환경, 정치 등 다양한 분야에 새로운 패러다임을 형성하며 미래 사회의 변화를 주도하고 있다. 특히 과거에 전문적인 분야로만 여겨졌던 ‘인공지능’은 4차 산업혁명과 더불어 우리 사회 전반을 이끄는 핵심기술이 되었으며 미래 교육 정책의 방향성을 제시하는 데에 주요한 역할을 하고 있다.
급변하는 사회에서 살아야 하는 우리는 시대적 변화에 발맞추기 위해 학교교육뿐만 아니라 재교육 및 평생교육의 필요성을 어느 때보다 절실히 인식하고 있으며 이에 따른 학습자의 요구는 더욱 다양해지고 있다. 앞으로는 학습동기, 학습자 경험과 역량을 분석하여 학습자 요구와 흥미에 맞는 개별화 교육이 확산될 것이며, 최근 언택트 트렌드로 인한 비대면 교육과 온라인 교육은 이를 더욱 빠르게 촉진하고 있다.
역자들은 교육공학자로서 효과적·효율적인 개별화 교육을 위해 인공지능이 적용된 e?러닝의 중요성을 인식하고, 앞으로 다가올 AI 기반의 e?러닝 모습을 독자들과 공유하고 싶어 이 책을 번역하게 되었다. 이 책을 통해 학습자에게 진정으로 의미 있는 교육이 이루어지기 위해 ‘교육이 무엇인가’에 대한 원론적 질문으로부터 출발하여 그동안 e?러닝의 교육적 한계들에 대해 고찰하고 인공지능 시대에 개별화 교육이 갖는 의미가 무엇인지, 개별화 교육을 실현하기 위해 어떠한 기술적 환경이 필요한지에 대해 교육학적 고민과 성찰을 하고자 하였다.
이 책은 지금까지의 e?러닝의 발전과정과 e?러닝의 혁신을 촉진하는 테크놀로지를 맥락적으로 살펴보고자 하였다. 또한 MOOC, 크라우드소싱, 소셜 네트워크와 같은 지식공유를 이해하고 한 단계 나아가 인공지능이 적용되는 학습자 프로파일과 개인화, 개인 학습 네트워크, 개인 학습 포트폴리오와 개인 학습 환경, 맞춤형 e?러닝 모델을 제안하였다. 이 책의 독자가 될 교육자, 연구자, 또는 e?러닝 기획자가 AI 기반 e?러닝의 미래와 테크놀로지에 대한 이해를 넘어 e?러닝을 설계하고 운영할 때 고려해야 하는 것이 무엇인가에 대한 구체적인 통찰을 얻기를 바란다.


임유진, 홍유나, 김세영, 김보경 역자일동

임유진
이화여자대학교 교육공학과에서 석사, 박사 학위를 받았으며 현재 성균관대학교 교육대학원의 초빙교수로 재직 중이다. 교육부 중앙교육연수원의 공무원 대상 AI 교육과정 개발 과제의 연구 책임자였으며, 서울특별시교육청 교육연구정보원 교육정책연구소, 한국문화예술교육진흥원, 국립 서울과학기술대학교 등에서 에듀테크와 MOOC 관련 교육 정책 자문 및 공동 연구를 수행하였다.

홍유나
이화여자대학교에서 교육공학 석사, 박사 학위를 받고 현재 인천재능대학교 유아교육과 조교수로 재직 중이며 AI 전담교수 및 교육혁신센터장을 맡고 있다. 교육부, 고용부, 한국직업능력개발원, 한국산업인력공단, 한국전문대학교육협의회 등에서 미래 직업교육, 지능정보기술 인재양성, 에듀테크, 실감형 콘텐츠 관련 자문 및 연구를 수행하였다.

김세영
이화여자대학교 교육공학과에서 학사, 석사, 박사 학위를 받았으며 현재 서강대학교 교수학습센터 연구교수로 재직 중이다. 한국교육학술정보원 한국의 교육정보화 모델 현행화 사업에 연구원으로 참여하였으며, 대학의 학습관리시스템 및 커리어 지원 시스템 구축, 플립드러닝 및 MOOC 교수설계 등과 관련한 자문과 연구를 수행하였다.

김보경
이화여자대학교 컴퓨터교육 석사, 교육공학 박사 학위를 받았으며 현재 서울여자간호대학교 조교수로 재직 중이다. 일성신약 전산실 및 삼성서울병원 정보전략팀에서 시스템 엔지니어로 근무하였고, 박사 취득 후 서울특별시교육청 교육연구정보원 교육정책연구소, 한국교육개발원에서 근무하며 국가교육정책연구 및 온라인 콘텐츠 기획 및 개발 업무 등을 수행하였다.

1 서론 13

2 지금까지의 e–러닝 19

2.1 e–러닝 세대 21
2.1.1 전자 시대로의 원격교육 22
2.1.2 HTML 시대를 통한 e–러닝 22
2.1.3 시멘틱 웹으로 인계  25
2.1.4 소셜 네트워크를 통한 학습자 권한 부여 27
2.2 기술 진화 분석 28
2.3 사회적 함의의 전개 31
2.4 교육적 반발 33
2.5 결론 35
참고문헌 36

3 MOOC, 크라우드소싱, 소셜 네트워크 37

3.1 e–러닝의 효과, 이슈와 문제 39
3.2 MOOC 44
3.3 크라우드소싱 46
3.4 소셜 네트워크 48
3.5 교육적 시사점 50
3.6 결론 52
참고문헌 53

4 학습자 프로파일과 개인화 57

4.1 개인화의 장점 59
4.2 사용자 관심사를 포착하기 63
4.3 학습자 프로파일링 66
4.4 교육적 추천자 69
4.5 결론 73
참고문헌 74

5 개인 학습 네트워크, 개인 학습 포트폴리오와 개인 학습 환경 77

5.1 개인 학습 네트워크(PLN) 79
5.2 개인 학습 포트폴리오(PLP) 82
5.3 개인 학습 환경(PLE)  86
5.3.1 PLE의 범주 86
5.3.2 PLE의 교육적 접근   88
5.3.3 지능형 PLE 90
5.4 결론 93
참고문헌 94

6 맞춤형 e–러닝 제안 모델 97

6.1 배경 근거 99
6.1.1 사회적 측면 통합 100
6.1.2 학습자 동기 부여 및 자기결정성  103
6.1.3 학습 환경 개인화  105
6.2 아키텍처 설계 108
6.2.1 지능형 사용자 인터페이스 111
6.2.2 실시간 코스 개발 111
6.2.3 iPLE 112
6.3 개발 측면 113
6.4 결론 116
참고문헌 117

7 미래의 e–러닝 방향 121

7.1 Web 3.0 123
7.2 주변 지능 학습 환경 125
7.3 미래 트렌드 127
7.4 결론 129
참고문헌 131

Glossary 132
찾아보기 136


그림 목차
그림 2.1  [1, 2]에 기반한 웹 및 e–러닝 세대 29
그림 3.1  e–러닝에서 학습 효과성 평가를 위한 프레임워크[9] 41
그림 5.1  PLE의 구조 79
그림 6.1  제안된 모델의 이론적 근거 109
그림 6.2  최상위의 아키텍처 110
그림 7.1  Web의 진화과정[2] 124