미래의 온라인교육: AI 기반 e-러닝과 개인화 학습

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

Matthew Montebello