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AI 기반 e-러닝과 개인화 학습 : 미래의 온라인 교육 (2회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
Montebello, Matthew, 1966- 임유진, 역 홍유나, 역 김세영, 역 김보경, 역
서명 / 저자사항
AI 기반 e-러닝과 개인화 학습 : 미래의 온라인 교육 / Matthew Montebello 저 ; 임유진 [외]역
발행사항
서울 :   박영story :   피와이메이트,   2021  
형태사항
139 p. ; 23 cm
원표제
AI injected e-Learning : the future of online education
기타표제
판권기표제: 미래의 온라인 교육 : AI 기반 e-러닝과 개인화 학습
ISBN
9791165191610
일반주기
공역자: 홍유나, 김세영, 김보경  
서지주기
참고문헌과 색인수록
일반주제명
Internet in education Computer-assisted instruction Artificial intelligence
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 371.33463 2021z1 등록번호 111848814 도서상태 대출중 반납예정일 2021-08-06 예약 예약가능(1명 예약중) R 서비스 M

컨텐츠정보

책소개

지금까지의 e-러닝의 발전과정과 e-러닝의 혁신을 촉진하는 테크놀로지를 맥락적으로 살펴보는 책이다. 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.

역자 서문

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


정보제공 : Aladin

목차

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

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