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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 대학생들이 학습에서 선호하는 정보활용매체를 평가하였다. 즉, 강의를 위한 효율적인 학습방법이 무엇인가를 분석한 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 정보매체와 관련된 이론적 검토와 관련 선행연구를 하였다. 다양한 정보매체를 이용하는 강의를 기준으로 학생들에게 가장 이해도가 높은 학습방법을 분석하였다. 자료수집은 부산시내의 대학생 82명을 대상으로 하였고, 수집된 자료분석을 위하여 명목척도와 등간척도를 이용하였다. 본 연구결과, 첫째, “PPT”를 학습방법을 선호하는 학생들이 IT 및 컴퓨터 활용능력수준에 대한 이해도가 높았다. 둘째, “PPT”학습방법을 “WRT”보다 더 선호하는 것으로 나타났다. 셋째, “PPT”집단이 “WRT”집단에 비해 보다 학습효과에서 효과적인 것으로 나타났다. 마지막으로 두집단 모두 전체평균값은 3.08과 2.95로 수업집중도에는 큰 차이는 보이지 않았다. 그러나 본 연구는 면담에 의한 자료수집이 갖는 한계를 안고 있다. 향후 각 매체에 의한 학습효율성 연구와 정보매체에 의한 다양한 집단간 비교연구가 필요할 것이다.
Abstract
This research evaluated Information Application Mechanism based on university student's preference. In other words, the research content is analyzing what is the most effective learning method for lectures. To obtain this research objective I've done some research in theoretical research and pervious research related to informational mechanism. I also analyzed the degree of understanding in learning-efficiency with students based on lectures using various information mechanisms. For the data gathering I've surveyed 82 students living in Busan, and used the survey sheets to gather data, I made the survey sheet with nominal and interval parts to make the analyzement of data easier. The research result is down below. First, It shows that the students with higher understanding in IT preferred lectures with “PPT”s. Second, The “PPT” preference group thought that the “PPT” teaching method is more effective than other methods. Third, The “WRT” preference group thought that the “WRT” teaching method is more effective than other methods. Forth, Both groups gave each method a 3.08 and 2.95 as a total mean value out on a 1-5 scale showing not much difference. However this research has a research limitation like other researches. In other words, there can be some distortion of information when using the interview method to gather data. The researches from now on will need to organize groups by information mechanisms and research the learning-efficiency with each mechanism.
초록
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
Abstract
In this paper, we propose user contents using behavior and location information on contents on various channels, such as web, IPTV, for contents distribution. With methods to build user and contents profiles, contents using behavior as an implicit user feedback was applied into machine learning procedure for updating user profiles and contents preference. In machine learning procedure, contents-based and collaborative filtering methods were used to analyze user's contents preference. This study proposes contents location information on web sites for final recommendation contents as well. Finally, we refer to a generalized recommender system for personalization. With those methods, more effective and accurate recommendation service can be possible.