표제지

목차

연구요약 4

Ⅰ. 서론 13

1. 연구의 필요성 및 목적 14

2. 연구의 내용 16

3. 연구의 방법 17

Ⅱ. 강좌 메타데이터 개발 18

1. 콘텐츠 메타데이터 사례 분석 19

2. 메타데이터 초안 개발 28

3. 메타데이터 타당성 검증 34

Ⅲ. 강좌 분류체계 개선 49

1. 강좌 분류체계 개선 방향과 절차 50

2. K-MOOC 강좌의 한국표준교육분류 매핑 52

3. K-MOOC 분류의 한국표준교육분류 매핑 결과 67

4. K-MOOC 강좌의 한국표준교육분류 매핑 결과 73

Ⅳ. 인공지능 이수체계 연구 78

1. 인공지능 이수체계 분석 79

2. 인공지능 이수체계 관련 연구 사례 80

3. 컴퓨터/인공지능 이수체계 조사 84

4. 컴퓨터/인공지능 이수체계 개발 97

5. 이수체계 기반 K-MOOC 강좌 분류 101

Ⅴ. K-MOOC 개선 방안 104

1. 강좌 운영 개선 105

2. K-MOOC 시스템 개선 110

3. K-MOOC 교수학습 지원 방안 113

Ⅵ. 결론 및 제언 115

1. 강의 콘텐츠 메타데이터 운영 방안 116

2. 강의 콘텐츠 분류체계 운영 방안 117

3. K-MOOC 강좌 이수체계 활성화 방안 117

참고문헌 119

[부록 1] K-MOOC 강의 콘텐츠 메타데이터 입력 가이드라인 124

[부록 2] K-MOOC 메타데이터를 위한 델파이 1차 조사지 149

[부록 3] 한국표준교육분류 소분류별 강좌 현황 154

[부록 4] 연관코드가 있는 강좌 목록 169

[부록 5] '8'번 또는 '9'번 부가코드 사용 강좌 목록 177

[부록 6] 인공지능/컴퓨터 이수체계 기반 강좌 분류 179

판권기 188

〈표 Ⅱ-1〉 교육용 콘텐츠 메타데이터 항목 20

〈표 Ⅱ-2〉 에듀넷 티-클리어의 메타데이터 21

〈표 Ⅱ-3〉 KEM 2.0의 메타데이터 22

〈표 Ⅱ-4〉 K-MOOC의 메타데이터 23

〈표 Ⅱ-5〉 KOCW의 메타데이터 24

〈표 Ⅱ-6〉 더블린코어의 메타데이터 24

〈표 Ⅱ-7〉 LRMI의 메타데이터 요소 25

〈표 Ⅱ-8〉 GEM 프로젝트의 메타데이터 26

〈표 Ⅱ-9〉 Coursera의 메타데이터 27

〈표 Ⅱ-10〉 edX의 메타데이터 27

〈표 Ⅱ-11〉 메타데이터의 분석틀 28

〈표 Ⅱ-12〉 개발 기관 관련 메타데이터의 비교 29

〈표 Ⅱ-13〉 콘텐츠 관련 메타데이터의 비교 30

〈표 Ⅱ-14〉 학습 대상 관련 메타데이터의 비교 31

〈표 Ⅱ-15〉 학습 환경 관련 메타데이터의 비교 31

〈표 Ⅱ-16〉 저작권 관련 메타데이터의 비교 32

〈표 Ⅱ-17〉 기타 메타데이터의 비교 32

〈표 Ⅱ-18〉/〈표 Ⅲ-18〉 강좌 콘텐츠 메타데이터 초안(콘텐츠 영역) 33

〈표 Ⅱ-19〉/〈표 Ⅲ-19〉 강좌 콘텐츠 메타데이터 초안(분류체계 영역) 34

〈표 Ⅱ-20〉 응답자 수에 따른 CVR의 최솟값 35

〈표 Ⅱ-21〉 1차 델파이조사 결과(콘텐츠 영역) 35

〈표 Ⅱ-22〉 일반 정보의 수정 사항 37

〈표 Ⅱ-23〉 분류 정보의 수정 사항 38

〈표 Ⅱ-24〉 기술 정보의 수정사항 39

〈표 Ⅱ-25〉 운영 정보의 수정 사항 40

〈표 Ⅱ-26〉 권한 정보의 수정 사항 42

〈표 Ⅱ-27〉 공유 정보의 수정 사항 42

〈표 Ⅱ-28〉 1차 델파이조사 결과(분류체계 영역) 43

〈표 Ⅱ-29〉 분류체계 정보의 수정 사항 43

〈표 Ⅱ-30〉 분류영역 정보의 수정 사항 44

〈표 Ⅱ-31〉 2차 델파이조사 결과(콘텐츠 영역) 44

〈표 Ⅱ-32〉 2차 델파이조사 결과(분류체계 영역) 46

〈표 Ⅱ-33〉 분류체계 영역의 메타데이터 항목 48

〈표 Ⅲ-1〉 K-MOOC 분류체계와 한국표준교육분류 매핑테이블 67

〈표 Ⅲ-2〉 대분류 대 대분류 분석 결과 71

〈표 Ⅲ-3〉 중분류 대 대분류 분석 결과 72

〈표 Ⅲ-4〉 대분류 기준 분류 빈도 73

〈표 Ⅲ-5〉 중분류 기준 분류 빈도 74

〈표 Ⅲ-6〉 소분류 기준 분류 빈도 75

〈표 Ⅳ-1〉 인공지능 플랫폼 구축 직무 능력 단위 요소 83

〈표 Ⅳ-2〉 컴퓨터/인공지능 교육과정 조사 목록 84

〈표 Ⅳ-3〉 대학 인공지능 교육과정 및 이수체계 분석 85

〈표 Ⅳ-4〉 대학의 인공지능 교과(4회 이상 교과 통계) 88

〈표 Ⅳ-5〉 대학원 인공지능 교육과정 및 이수체계 분석 88

〈표 Ⅳ-6〉 대학원의 인공지능 교과 통계(2회 이상) 90

〈표 Ⅳ-7〉 인력양성 프로그램의 인공지능 조사 목록 91

〈표 Ⅳ-8〉 인력양성 기관의 인공지능 교육과정 및 이수체계 분석 91

〈표 Ⅳ-9〉 컴퓨터/인공지능 교육과정 조사 목록 93

〈표 Ⅳ-10〉 대학의 컴퓨터 교육과정 및 이수체계 분석 93

〈표 Ⅳ-11〉 대학의 컴퓨터 교과 95

〈표 Ⅳ-12〉 K-MOOC 강좌 사전 분류 예시 96

〈표 Ⅳ-13〉 K-MOOC 컴퓨터/인공지능 세분류 96

〈표 Ⅳ-14〉 컴퓨터/인공지능 자문을 통한 보완 내용 100

〈표 Ⅳ-15〉 K-MOOC 컴퓨터/인공지능 추가 개발 강좌 103

[그림 Ⅰ] K-MOOC 운영 개요 14

[그림 Ⅱ-1] K-MOOC 강좌 메타데이터 개발 절차 28

[그림 Ⅱ-2] 강의 콘텐츠의 메타데이터 구조 33

[그림 Ⅱ-3] 강의 콘텐츠의 메타데이터 구조 46

[그림 Ⅲ-1] 분류체계 개선 및 절차 51

[그림 Ⅳ-1]/[그림 Ⅵ-1] 인공지능 이수체계 연구 절차 80

[그림 Ⅳ-2]/[그림 Ⅵ-2] MOOC 매핑 전체 강좌 이수체계도 81

[그림 Ⅳ-3]/[그림 Ⅵ-3] K-MOOC 인공지능 이수체계도 82

[그림 Ⅳ-4]/[그림 Ⅵ-4] 인공지능 이수체계 초안 97

[그림 Ⅳ-5]/[그림 Ⅵ-5] 컴퓨터 이수체계 초안 98

[그림 Ⅳ-6]/[그림 Ⅵ-6] 인공지능 이수체계에 대한 전문가 자문 99

[그림 Ⅳ-7]/[그림 Ⅵ-7] 컴퓨터 이수체계에 대한 전문가 자문 99

[그림 Ⅳ-8]/[그림 Ⅵ-8] 인공지능 이수체계 101

[그림 Ⅳ-9]/[그림 Ⅵ-9] 컴퓨터 이수체계 101

[그림 Ⅳ-10]/[그림 Ⅵ-10] 인공지능 이수체계(강좌 분류수 포함) 102

[그림 Ⅳ-11]/[그림 Ⅵ-11] 컴퓨터 이수체계(강좌 분류수 포함) 102

[그림 Ⅴ-1] 강좌 수강 및 평가에 대한 의견 106

[그림 Ⅴ-2] 강좌 수강 및 플레이어에 대한 요구 106

[그림 Ⅴ-3] 평가 및 성적에 대한 의견 107

[그림 Ⅴ-4] 강좌 수료 및 이수증 108

[그림 Ⅴ-5] 강좌 개설 및 운영에 관한 요구사항 108

[그림 Ⅴ-6] 분야별 강좌 요청 109

[그림 Ⅴ-7] 강좌 운영에 관한 요구사항 110

[그림 Ⅴ-8] K-MOOC 시스템에 대한 요구 사항 111

[그림 Ⅴ-9] 회원체계에 대한 요구 사항 111

[그림 Ⅴ-10] 홈페이지 운영에 대한 요구 사항 112

[그림 Ⅴ-11] 기타 의견 113

〈표 1〉 메타데이터 항목의 구성 요소 126

〈표 2〉 다중성을 나타내는 기호 126

〈표 3〉 순서성을 나타내는 기호 127

〈표 4〉 항목 값의 자료형 127

〈표 5〉 콘텐츠 영역의 메타데이터 항목 128

〈표 6〉 분류체계 영역의 메타데이터 항목 145

[그림 1] 강의 콘텐츠의 메타데이터 구조 125