지능형 학습체제(Intelligent tutoring system)구축을 위한 교수모듈의 설계 전략

Abstract

As high-technology develop remarkably, SF movie stories, which human had dreamed ideally so far, have been realized one by one. Since using computers for the purpose of education, for the last 40 years, plenty of educational paradigm shifts have been occurred, and it has been able to develop computer system to adapt instruction for the each individual learners' needs by philosophical, educational, and technological approaches. In order to develop adaptive computer system for giving individualized instruction, computer should diagnose learner response and knowledge state during learning through computer, and deliver the most suitable instructional content in the most effective and efcient instructional way. Applying artificial intelligence to educational system making instructional decision and reasoning is needed to achieve these. At the beginning of using computers to education, people have mainly supported learning via computer-assisted instruction or computer-based instruction applying programmed instruction. But as like the amount of instructional contents, learning time, sequencing the instructional contents, individualized feedback, and supporting of inner learning activity, people have concerned about educational effectiveness of individualized instruction which is presenting instruction adaptively for the each learner's interest, ability, and learning style. So the research of this computer system has been rapidly occurred to achieve these. Intelligent tutoring system is an instructional delivery systems that is to make instruction the interactive process such that interact between a tutor and a pupil. This study aims to analyze how the tutorial module controlling instructional process is designed on the point of the theoretical aspects, thus inquiring the design strategies for the effective tutorial module in intelligent tutoring system. The research questions of this study were proposed as follows: 1. What are the concept, character, structural elements, and limitations of intelligent tutoring system? 2. What were the instructional strategies applying to design tutorial module in conventional intelligent tutoring system? 3. What is the concrete design strategies for designing tutorial module in intelligent tutoring system? Conventional intelligent tutoring system has been developed to test the validity of artificial intelligence techniques in the process of learning and teaching rather than to improve the instructional effectiveness and efficiency. Thus, having focused on the applications of artificial intelligence techniques, such as diagnosing a current knowledge state of students and representing instructional rules, intelligent tutoring system couldn't be adaptive to the various characteristics of the students. Tutorial module in intelligent tutoring system needs to integrate the various theories on learning and instruction for effective design. Nevertheless, the tutorial module in intelligent tutoring system merely adopts the design strategies developed mainly by the artificial intelligence experts, not the various instructional strategies derived from the instructional practices. Thus, it can't be adapted to student's learning history on the cognitive-information processing point of view. In conclusion, to overcome these limitations, this study suggests new approaches in the methodology of research and development in intelligent tutoring system and strategies for expanding the knowledge-base of the tutorial module as follows: To design the effective tutorial module in intelligent tutoring system, the methodology of research and development should be changed from the artificial intelligence-based to the desing strategies that interdisciplinary experts join in. In this sense, designing of the effective tutorial module in intelligent tutoring system should include constructive process of a tutor and a tutee through analyzing protocols derived from the instructional practices. And it should use artificial intelligence techniques to properly represent the principles and rules of instructional prescriptions in the tutorial module of intelligent tutoring system. And the knowledge-base of the tutorial module in intelligent tutoring system should be changed from using this single instructional strategy to using various ones adaptive to different way of learning among students. That is, the effective tutorial module in intelligent tutoring system should integrate, in the knowledge-base, the micro and macro organization strategies related to presentation sequence of materials, because this presentation provides the basis of determining when, how, and what aid is required to students. And it should have various strategies for a tutorial intervention to facilitate and correct learning of the students, that is, the top-down model tracing and the bottom-up issue-based tutoring strategies. In future works, it will be necessary to develop intelligent tutoring system based on the design strategies for tutorial module suggested by this study, and to test the instructional effectiveness of it.;첨단 테크놀로지의 눈부신 발달로 인해, 지금껏 인간이 이상적으로 생각해오던 공상과학 영화의 이야기들이 하나둘씩 현실화 되어가고 있다. 이는 지금으로부터 약 40 여 년 전 컴퓨터를 교육적 목적으로 사용하게 된 이래로, 무수히 많은 교육적 패러다임의 변화를 야기하였으며, 컴퓨터 기반 교육시스템 개발에 관한 철학적, 교육적, 기술적 접근으로 인해 서로 다른 학습자 개개인의 필요에 적응적인 교수를 가능하게 하는 시스템의 구현 가능성을 열어놓았다. 컴퓨터를 교육에 활용하였던 초기에는 주로 프로그램 학습을 적용한 컴퓨터보조 수업(CAI)이나 컴퓨터기반 수업(CBI)을 통해 개별수업을 지원하여 왔다. 그러나 교수내용의 양, 학습시간, 교수내용의 계열화, 개별적 피드백, 내적 학습활 동 지원 등과 같이 학습자 개개인의 흥미, 능력, 학습 스타일에 따라 각기 적응적으로 제공되어지는 개별화 수업의 교육적 효과성에 관심이 모아지면서, 이를 달성할 수 있는 컴퓨터 시스템의 출현을 연구하게 되었다. 이처럼 개별화 수업을 지원할 수 있는 적응적인 컴퓨터 시스템을 구현하기 위해서는, 학습자가 컴퓨터를 활용하여 학습하는 동안에 학습자의 반응과 지식상태를 진단 하고 그에 적합한 교수내용을 가장 적합한 교수방식으로 전달하기 위해 교수 의사결정을 내리고 추론을 할 수 있는 인공지능의 응용이 요구되어진다. 1956년 인공지능이라는 개념이 등장하면서 인간의 사고 및 지식체계와 마찬가지인 엄청난 상식과 지식을 갖춘 인공지능 컴퓨터를 개발하려는 움직임이 시작되었고, 이는 인간과 매우 흡사한 수준에서 사고하고 지각할 수 있는 컴퓨터의 출현을 기대하게 하였다. 이러한 공학적 발달은 인공지능을 교육에 적용하기 위한 움직임을 낳았으며, 여기에 대표적인 것이 ICAI, ITS, 그리고 전문가 시스템(Expert System) 등의 교육적 활용방안을 연구하도록 하였다. 1980년 대 후반부터 시작하여 1990 년대 중반까지 인공지능에 대한 새로운 접근방식 을 모색하는 연구가 계속적으로 등장하게 되었는데, 바로 지능 에이전트, 사례 기반 추론, 마이크로 세계나 도움말 시스템, 코치(coaches), 협동적 파트너, 발견적 학습환경, 상황학습환경 등의 연구에 관한 움직임이다. 또한 인터넷, 특히 월드와이드웹의 활용이 증가하면서 웹기반으로 제공되는 ITS의 개발에도 관심이 모아지게 되었으며, 다양한 분산지능형 학습체제 또는 웹기반 지능형 학습체제 등이 등장하여 활용되고 있다. 웹기반의 적응적 교육시스템은 역사적으로 볼 때, 지능형 학습체제(ITS)와 적응적 하이퍼미디어시스템(AHS)이라 는 두 분야의 독특한 기술을 통합한 비교적 최근의 연구 및 개발영역이다. 이러한 적응적 교육시스템은 바로 지능형 학습체제를 그 뿌리로 두고 발전한 영역이기 때문에, 적응적 교육시스템의 개발 방향을 찾기 위해서는 지능형 학습 체제의 연구가 선행되어 기반을 이루어야 한다. 지능형 학습체제는 학습자의 특성에 따라 적절한 학습내용을 적절한 전달 전략으로 제시하고 이를 학습자의 학습능력 및 성취수준에 따라 융통성있게 적응하는 방법으로서, 자체의 지능적 추론기능을 이용하여 학습자의 다양한 요구와 반응에 대해 보다 적응적으로 상호작용할 수 있는 역동적인 인지모델 링 능력을 가진 교수매체이다. 그러나 하드웨어적인 제한점 뿐만 아니라 경제 적인 제한점, 그리고 시간적인 제한점, 그리고 학제간 연구가 필수적임에도 불구하고 교육공학 분야에서의 효과성 검증이나 교육적 활용 방안에 관한 연구는 미비한 점, 지능형 학습체제의 교수모듈은 학습자의 다양한 특성에 따른 효과적인 교수처방을 하지 못하는 점 등의 한계점을 가지고 있다. 그런데 지능형 학습체제의 효과성은 그 교수모듈이 학습자의 다양한 특성에 따라 얼마나 적절한 교수전략을 사용할 수 있는가에 달려 있다. 즉 교수모듈에서 진단적이고 처방적인 규칙들을 개발할 때 교수-학습 이론과 원리를 기반으로 이루어져야 한다는 것이다. 따라서 지능형 학습체제 교수모듈의 설계를 교수-학습의 측면에서 조명하여 보고 그 설계전략을 연구해보는 것은 인공 지능 분야에서 주로 진행되어오던 지능형 학습체제 연구의 교육적 돌파구를 제시해주는 의미있는 작업이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 ITS 에 관한 최근의 문헌을 중심으로, 지능형 학습체제 (Intelligent Tutoring System)에서 교수모듈(tutorial module)의 설계에 필요한 교수 전략(Instructional Strategy)에 관한 선행연구를 검토하고, ITS의 교수모듈 설계시 적용할 수 있는 교수전략 요소를 분석해봄으로써, ITS 교수모듈의 설계 및 개발시에 활용할 수 있는 개념적 모형을 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구 목적을 달성하기 위한 연구 문제는 다음과 같다. 1. 기존의 지능형 학습체제에서 교수모듈의 설계시 적용되었던 교수전략 요소는 무엇인가? 2. 향후 지능형 학습체제에서 교수모듈의 설계를 위한 구체적인 교수전략 요소는 무엇인가? 이를 위해 본 연구는 지능형 학습체제에서 교수모듈의 설계 전략을 고찰하는 연구로서, 다음과 같은 절차에 따라 수행되었다. 1. ITS 에 관한 국내외의 주요 단행본, 연구보고서 및 논문, 교육공학 전문지에 수록된 논문 등 최근 자료를 중심으로 수집하였다. 2. 수집된 자료를 통해 ITS 의 개념, 특성, 구성요소, 그리고 한계점을 분석함으로써 ITS의 교육적 가능성을 타진해보았다. 3. 기존의 ITS 에서 교수모듈의 설계시 적용되었던 교수전략 요소에는 어떠한 것이 있었는지를 선행연구를 중심으로 고찰하였다. 4. ITS 교수모듈을 설계할 때 적용가능한 교수전략 요소에 대한 교육공학적 시사점을 도출하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, ITS 의 교수모듈에 적용할 수 있는 교수전략 모형으로 제안된 Meno-tutor, 블랙보드 구조, CLAI 모델의 세가지 모형을 토대로 교수모듈의 교수전략 요소를 나누어 정리하였다. 교수전략 요소는 Meno-tutor에서 41개, 블랙보드 구조에서 9개, CLAI 모텔에서 63개로서, 총 113개의 교수모듈의 교수전략 요소가 분류되었다. 둘째, 세가지 모델에서 정리된 교수전략 요소를 통합하여 향후 교수모듈의 설계 전략을 제안하도록 하겠다. Meno-tutor와 CLAI 모델은 유사한 구조로 교수전략 요소가 모형화되어 있기 때문에, 이 두 모델의 교수전략 요소를 각 수준별로 분류 및 통합하는 방법으로 정리하였으며, 블랙보드 구조의 경우에는 교수전략 요소가 내재적으로 포함되어 있는 상태에서 교수모듈을 운용하는 가시적 작용이 표면화되어있는 모델이기 때문에 앞의 두 모델인 Meno-tutor와 CLAI 모델에서 통합된 교수전략 요소에 부가적인 사항으로 첨가하는 방식으로 향후 교수모듈의 설계 전략을 구조화하였다. 본 연구에서 얻어진 결론을 기반으로 다음과 같은 제언을 하였다. 첫째, 본 연구는 지금까지 연구되어온 ITS에 관한 문헌연구를 기반으로 하였는데, 국내외 ITS 연구분야의 권위있는 전문지에 실린 논문을 중심으로 이 분야에서 다년간 연구해온 저명한 연구자들의 자료를 중심으로 살펴보았다. 앞으로 ITS의 구성요소에 대한 구체적인 시스템이 개발되어 좀더 실증적인 자료를 통한 분석이 교육공학 분야에서 있어야 하겠다. 둘째, 제안된 ITS 교수모듈 설계전략에 따라 지능형 학습체제 교수모듈을 적용하여 개발하고, 그것이 실제 교수-학습 과정에서 교육적 효과성을 나타내는지를 검증함으로써, 이론적인 논의를 통해 구축된 설계전략이 어떻게 수정 및 보완되어져야 하는지에 관한 심도깊은 논의가 필요하겠다. 셋째, ITS 교수모듈의 설계전략을 도출하는 과정에서 ITS의 어떠한 변인이 어떻게 교수-학습에 기여하는가에 대한 경험적 연구자료를 포함할 수 있다면 좀더 실제적인 설계전략을 추출해낼 수 있을 것으로 사려된다. 인간 교사와 학습자 간의 교수-학습 과정을 관찰하여 실제 교수가 이루어지는 상황에서 수행되는 교수전략 요소에 대해 조사 및 분류한다면, 지금까지의 ITS 연구가 인공지능 기법 구현을 위한 프로토타입 확립에 초점을 두고 있어 교수-학습 효과에 대해 연구된 실험적 자료가 극히 적었던 단점을 극복하고 새로운 돌파구를 모색할 수 있겠다. 넷째, ITS의 네가지 기본 구성요소는 서로 유기적으로 연계되어 하나의 시스템상에 구현되어지는 것이므로, 본 연구에서 논의된 교수모듈 뿐만 아니라, 교수모듈의 영역기반안 전문가 모듈의 연계모형, 교수모듈의 진단 자료를 제공하는 학습자모듈, 그리고 교수모듈에서 표현된 교수지식이 실제 학습자에게 전달되는 인터페이스 모듈과의 상호 유기적인 연계를 함께 모형화하여 전체 시스템의 구현에 더욱 근접할 수 있는 연구가 요구되는 바이다.