기술과 교육 (인지 학습 과정) | 효과적인 학습 전략

최근 몇 년간 전자 및 원격 학습을 통한 교육 분야에서 기술이 급격히 발전하는 것을 목격했습니다(Bernard et al., 2009; Brown, 2006; Campbell, 2006; Clark, 2008; Jonassen, 1996; Jonassen et al., 1999; Larreamendy-Joerns & Leinhardt, 2006; Roblyer, 2006; Winn, 2002). 기술은 종종 장비(예: 컴퓨터)와 동일시되지만, 그 의미는 훨씬 더 광범위합니다. 기술은 학습자를 참여시키는 설계 및 환경을 의미합니다(Jonassen et al., 1999). 학습에 미치는 기술의 영향에 대한 연구가 증가하고 있으며, 교육에 기술을 도입하는 데 대한 장벽을 제거하려는 노력도 증가하고 있습니다(Ertmer, 1999).

기술은 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 교육을 촉진할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 얼마 전까지만 해도 기술적인 교실 응용 프로그램은 영화, 텔레비전, 슬라이드 프로젝터, 라디오 등에 국한되었습니다. 오늘날 학생들은 일반 수업에서는 결코 경험할 수 없는 환경 및 사건의 시뮬레이션을 경험하고, 먼 거리에서 다른 사람들과 소통하며 교육을 받고, 대규모 지식 기반 및 전문가 튜터링 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.

연구자들의 과제는 기술이 암호화, 보존, 전이, 문제 해결 등과 같은 학습자의 인지 과정에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것입니다. 컴퓨터 기반 학습 환경 및 원격 교육에 대한 이 섹션의 자료는 교육에서 기술을 사용하는 방법에 대한 실질적인 지침이 아닙니다. 오히려 이 섹션은 학습에서 기술이 수행하는 역할에 중점을 둡니다. 기술의 심층적인 응용에 관심이 있는 독자는 다른 자료를 참조해야 합니다(Brown, 2006; Kovalchick & Dawson, 2004a, 2004b; Roblyer, 2006; Winn, 2002).

학생들은 점점 더 컴퓨터 기반 환경에서 학습하고 있습니다. 연구자들은 컴퓨터가 교육과 학습에서 수행하는 역할에 큰 관심을 가지고 있습니다. 컴퓨터 기반 환경에서의 학습이 학습 이론은 아니지만, 컴퓨터가 학교 성취도를 향상시키고 비판적 사고 및 문제 해결 능력을 개발하는 데 도움이 되는지 아는 것은 중요합니다.

컴퓨터 기반 학습을 컴퓨터를 사용하지 않는 학습과 비교하여 평가하고 싶을 수 있지만, 다른 요인(예: 콘텐츠의 진정성, 교사-학생/학생-학생 상호 작용)도 다를 수 있으므로 이러한 비교는 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이 문제에 집중하기보다는 컴퓨터 기반 환경 및 기타 기술 응용 프로그램에서 발생할 수 있는 인지 과정의 유형을 검토하는 것이 더 생산적인 것 같습니다.

Jonassen 등 (1999)은 학습에서 기술의 역할에 대한 역동적인 관점을 제시했습니다. 기술의 최대 이점은 사고와 지식 구성을 활성화하고 촉진할 때 얻을 수 있습니다. 이러한 개념화에서 기술은 '기술의 기능'에 나열된 목표에 표시된 기능을 수행할 수 있습니다. 이 섹션에서 설명하는 학습과 관련된 기술 응용 프로그램은 이러한 기능을 수행하는 데 차별적으로 효과적입니다.

• 지식 구성을 지원하는 도구
• 구성을 통해 학습을 지원하기 위해 지식 탐색을 위한 정보 수단
• 실습을 통한 학습을 지원하는 컨텍스트
• 대화를 통한 학습을 지원하는 소셜 매체
• 반성을 통한 학습을 지원하는 지적 파트너

컴퓨터 기반 교육 (CBI)

인터넷으로 대체되기 몇 년 전까지 컴퓨터 기반 교육(CBI)(또는 CAI—컴퓨터 지원 교육)은 학교에서 가장 일반적인 컴퓨터 학습 응용 프로그램이었습니다(Jonassen, 1996). CBI는 종종 학생들에게 정보와 피드백을 제공하고 학생들의 답변을 기반으로 응답하는 드릴 및 튜토리얼에 사용됩니다.

CBI는 할 수 있는 일에 제한이 있지만, 몇 가지 CBI 기능은 학습 이론 및 연구에 확고하게 기반을 두고 있습니다(Lepper, 1985). 자료는 학생들의 주의를 끌고 즉각적인 응답 피드백을 제공할 수 있습니다. 피드백은 학생들이 이전 성과와 현재 성과를 비교하는 방법과 같이 교실에서 자주 제공되지 않는 유형일 수 있습니다(학습 진행 상황을 보여주기 위해). 컴퓨터는 콘텐츠와 프레젠테이션 속도를 개별화합니다.

CBI의 또 다른 장점은 많은 프로그램에서 개인화를 허용한다는 것입니다. 학생들은 자신, 부모 및 친구에 대한 정보를 입력한 다음 교육 프레젠테이션에 포함합니다. 개인화는 다른 형식보다 더 높은 성취도를 산출할 수 있습니다(Anand & Ross, 1987). 개인화된 교육은 의미를 향상시키고 콘텐츠를 LTM 네트워크에 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지식 구성은 친숙한 참조자와 함께 지원되어야 합니다.

시뮬레이션 및 게임

시뮬레이션은 학습 환경으로 가져올 수 없는 실제 또는 가상의 상황을 나타냅니다. 예로는 항공기 비행, 수중 탐험, 가상 도시에서의 삶을 시뮬레이션하는 프로그램이 있습니다. 학습자는 학습 중에 실질적인 지시 대상이 있을 때 기억 네트워크를 더 잘 구축할 수 있습니다. 게임은 자료를 스포츠, 모험 또는 판타지와 연결하여 즐거운 학습 환경을 조성하도록 설계되었습니다. 게임은 사고력과 문제 해결 능력을 강조할 수 있지만 내용(예: 분수를 가르치는 농구 게임)을 가르치는 데에도 사용할 수 있습니다.

Lepper (1985; Lepper & Hodell, 1989)는 게임이 동기 부여를 높여 학습에 영향을 미친다고 제안했습니다. 내용과 게임 또는 시뮬레이션이 내용을 제시하는 수단("특수 효과") 사이에 내생적(자연적) 관계가 존재할 때 동기 부여가 더 커집니다. 예를 들어 학생들이 바닥을 드리블하는 선수들이 코트의 얼마를 덮고 있는지 묻는 경우 분수는 농구 게임과 내생적으로 관련됩니다. 이러한 내생적 관계는 유의미성과 LTM 코딩 및 저장을 향상시킵니다. 그러나 많은 게임과 시뮬레이션에서 내용과 수단 간의 관계는 임의적입니다. 예를 들어 학생의 질문에 대한 올바른 응답이 판타지 요소(예: 만화 캐릭터)를 생성하는 경우입니다. 관계가 임의적일 때 게임은 전통적인 교육보다 더 나은 학습 효과를 내지 못하지만 전자가 더 흥미로울 수 있습니다.

컴퓨터 기반 환경의 한 유형으로서 시뮬레이션은 발견 및 탐구 학습에 적합한 것으로 보입니다. 발견 학습에서 컴퓨터 시뮬레이션을 사용한 연구에 대한 검토에서 de Jong과 van Joolingen (1998)은 시뮬레이션이 학생들의 "심층적"(직관적) 인지 처리 주입에 있어 전통적인 교육보다 더 효과적이라고 결론지었습니다. 시뮬레이션은 문제 해결 능력을 개발하는 데에도 유익할 수 있습니다. CBI에 대한 결과와 유사하게 Moreno와 Mayer (2004)는 시뮬레이션 중에 화면 에이전트의 개인화된 메시지가 개인화되지 않은 메시지보다 보유력과 문제 해결 능력을 향상시킨다는 것을 발견했습니다. Woodward, Carnine 및 Gersten (1988)은 구조화된 교육에 컴퓨터 시뮬레이션을 추가하면 전통적인 교육만 받은 경우와 비교하여 특수 교육 고등학생의 문제 해결 능력이 향상된다는 것을 발견했습니다. 그러나 저자들은 이러한 결과를 생성하는 메커니즘이 불분명하며 결과가 독립 실행형 컴퓨터 시뮬레이션으로 일반화되지 않을 수 있다고 지적했습니다.

멀티미디어/하이퍼미디어

멀티미디어는 컴퓨터, 영화, 비디오, 사운드, 음악, 텍스트와 같은 다양한 미디어의 기능을 결합한 기술을 의미하며(Galbreath, 1992), 하이퍼미디어는 링크되거나 상호 작용적인 미디어를 의미합니다(Roblyer, 2006). 멀티미디어 및 하이퍼미디어 학습은 학생들이 둘 이상의 모드(예: 단어와 그림; Mayer, 1997)로 제시된 정보와 상호 작용할 때 발생합니다. 다른 미디어와 인터페이스하는 컴퓨터의 기능은 빠르게 발전했습니다. 비디오 스트리밍, CD 및 DVD는 교육 목적으로 컴퓨터와 함께 일반적으로 사용됩니다(Hannafin & Peck, 1988; Roblyer, 2006).

멀티미디어와 하이퍼미디어는 기술을 교육에 주입할 수 있는 많은 가능성을 제공하므로 교육에 중요한 의미를 갖습니다(Roblyer, 2006). 연구 증거는 학습을 위한 멀티미디어의 이점을 어느 정도 뒷받침합니다. Mayer(1997)는 연구 연구 검토에서 멀티미디어가 학생들의 문제 해결 및 전이를 향상시킨다는 것을 발견했습니다. 그러나 효과는 사전 지식이 거의 없고 공간 능력이 높은 학생들에게서 가장 강력했습니다. Dillon과 Gabbard(1998)도 검토 결과 효과가 부분적으로 능력에 따라 다르다는 결론을 내렸습니다. 일반 능력이 낮은 학생들은 멀티미디어에 가장 큰 어려움을 겪었습니다. 학습 스타일이 중요했습니다. 탐구하려는 학생들은 가장 큰 이점을 얻었습니다. 멀티미디어는 정보를 빠르게 검색해야 하는 특정 작업에서 특히 유리해 보입니다.

연구자들은 멀티미디어 학습에 유리한 조건을 조사했습니다. 구두 및 시각적(예: 해설 및 애니메이션) 정보가 교육 중에 결합되면 학생들은 이중 코딩의 이점을 얻습니다(Paivio, 1986). 동시 프레젠테이션은 학습자가 단어와 그림이 동시에 WM에 있기 때문에 단어와 그림 간의 연결을 형성하는 데 도움이 됩니다(Mayer, Moreno, Boire, & Vagge, 1999). 멀티미디어는 개별 학생의 차이에 맞게 미디어를 조정하는 것보다 학습을 더 잘 촉진할 수 있습니다(Reed, 2006). 교사는 다양한 미디어를 사용하여 적어도 한 가지 유형이 모든 학생에게 효과적일 가능성을 높입니다. 멀티미디어 학습을 지원하는 몇 가지 교육 장치는 다음과 같습니다. 콘텐츠 구조와 다른 자료와의 관계를 강조하는 텍스트 신호(Mautone & Mayer, 2001); 학생들에게 말을 걸고 수업에 참여하는 것처럼 느끼게 하는 개인화된 메시지(Mayer, Fennell, Farmer, & Campbell, 2004; Moreno & Mayer, 2000); 학습자가 교육 속도를 제어할 수 있도록 허용(Mayer & Chandler, 2001); 움직임과 시뮬레이션을 포함하는 애니메이션(Mayer & Moreno, 2002); 화면상의 발표자와 상호 작용할 수 있음(Mayer, Dow, & Mayer, 2003); 자료에 대한 연습 시험 보기(Johnson & Mayer, 2009); 기계 생성 발표자보다는 사람 발표자에 노출됨(Mayer, Sobko, & Mantone, 2003).

멀티미디어의 최대 이점을 얻으려면 몇 가지 물류 및 관리 문제를 해결해야 합니다. 상호 작용 기능은 개발 및 생산하는 데 비용이 많이 들지만 매우 효과적입니다(Moreno & Mayer, 2007). 비용 때문에 많은 학교 시스템에서 구성 요소를 구매하지 못할 수 있습니다. 상호 작용 비디오는 더 많은 자료를 제공하고 더 많은 학생 시간을 필요로 하므로 추가 교육 시간이 필요할 수 있습니다. 그러나 상호 작용적인 다중 모드 학습 환경은 학생들의 동기 부여를 높이는 데 큰 잠재력을 제공합니다(Scheiter & Gerjets, 2007). 가능한 학습자 제어량이 많을수록 학습에 더 나은 이점을 제공하고 자기 조절을 촉진할 수 있습니다(Azevedo, 2005b).

비용 및 필요한 기술 기술과 관련된 잠재적인 문제에도 불구하고 멀티미디어 및 하이퍼미디어는 학생 학습에 도움이 되는 것으로 보이며 연구에 따르면 이 기술이 학생들의 자기 조절 학습을 개발하는 데 도움이 될 수 있다는 사실이 점점 더 많이 밝혀지고 있습니다(Azevedo, 2005a, 2005b; Azevedo & Cromley, 2004; Azevedo, Guthrie, & Siebert, 2004). 기술이 발전함에 따라 응용 프로그램은 계속 개발될 것입니다(Roblyer, 2006). 멀티미디어의 동기 부여에 미치는 영향과 자기 조절 기술 습득 순서(예: 사회적 영향에서 자기 영향으로; Zimmerman & Tsikalas, 2005)와 연결하는 방법에 대한 추가 연구가 필요합니다.

E-러닝

E-러닝은 전자적으로 전달되는 수단을 통한 학습을 의미합니다. 이 용어는 종종 모든 유형의 전자 통신(예: 화상 회의, 이메일)을 지칭하는 데 사용되지만, 여기서는 인터넷(웹 기반) 교육이라는 더 좁은 의미로 사용됩니다.

인터넷(국제적인 컴퓨터 네트워크 모음)은 누구도 소유하지 않는 공유 자원 시스템입니다. 인터넷은 이메일과 컨퍼런스(채팅방), 파일, 그리고 멀티 컴퓨터 대화형 멀티미디어 리소스인 월드 와이드 웹(WWW)을 통해 다른 사람(사용자)에게 접근을 제공합니다. 또한 개인적인 용도로 복사할 수 있는 정보를 저장합니다.

인터넷은 정보에 대한 훌륭한 자원이지만, 여기서 중요한 문제는 학습에서의 역할입니다. 표면적으로 인터넷은 장점이 있습니다. 웹 기반 교육은 학생들이 전통적인 방식보다 더 짧은 시간에 더 많은 자원에 접근할 수 있도록 제공합니다. 그러나 더 많은 자원이 자동으로 더 나은 학습을 의미하지는 않습니다. 후자는 학생들이 특정 주제에 대한 연구 방법이나 웹상의 자료 정확성에 대한 비판적 사고와 같은 새로운 기술을 습득할 때만 달성됩니다. 웹 자원은 또한 학생들이 웹에서 정보를 가져와 교실 활동(예: 발견 학습)에 통합할 때 학습을 촉진할 수 있습니다.

교사는 스캐폴딩을 통해 학생들의 인터넷 기술 개발을 지원할 수 있습니다. 학생들은 검색 전략(예: 브라우저 사용 방법)을 배워야 하지만, 교사는 초기 웹 검색을 수행하고 유용한 웹사이트 이름을 제공할 수도 있습니다. Grabe and Grabe(1998)는 다른 제안을 제공합니다.

학생들이 인터넷을 사용할 때의 위험은 사용 가능한 많은 정보가 모든 것이 중요하고 신뢰할 수 있다는 믿음을 심어줄 수 있다는 것입니다. 그러면 학생들은 보고서와 논문에 너무 많은 정보를 포함하려고 함으로써 “연상적 글쓰기”에 참여할 수 있습니다. E-러닝이 학생들에게 분석 및 종합의 더 높은 수준의 기술을 가르치는 데 도움이 된다면, 그들은 무엇이 중요한지 판단하고 정보를 일관성 있는 제품으로 병합하는 전략을 습득할 것입니다.

원격 학습(원격 교육)은 한 장소에서 시작된 교육이 하나 이상의 원격지에 있는 학생들에게 전달될 때 발생합니다. 상호 작용 기능은 양방향 피드백과 토론이 학습 경험의 일부가 되도록 합니다. 원격 학습은 강사와 학생이 수업에 참여하기 위해 먼 거리를 이동할 필요가 없기 때문에 시간, 노력 및 비용을 절약합니다. 예를 들어 대학은 넓은 지리적 영역에서 학생을 모집할 수 있습니다. 학생들이 수업에 참석하기 위해 먼 거리를 이동하는 것에 대한 우려가 적습니다. 학군은 중앙 위치에서 모든 학교로 전송하여 현직 프로그램(in-service program)을 수행할 수 있습니다. 원격 학습은 강사와의 대면 접촉을 희생하지만 양방향 상호 작용 비디오가 사용되는 경우 상호 작용은 실시간(동기식)입니다. Bernard et al.(2004)은 원격 교육 프로그램에 대한 검토에서 학생 학습 및 유지에 미치는 영향이 전통적인 교육과 비슷하다는 것을 발견했습니다. 동기식 교육의 효과는 교실 교육에 유리한 반면, 원격 교육은 비동기식 응용(지연 시간 포함)에 더 효과적이었습니다.

또 다른 네트워킹 응용 프로그램은 전자 게시판(컨퍼런스)입니다. 컴퓨터로 네트워크에 연결된 사람들은 메시지를 게시할 수 있지만 학습에 더 중요한 것은 토론(채팅) 그룹의 일부가 될 수 있다는 것입니다. 참가자는 질문을 하고 문제를 제기할 뿐만 아니라 다른 사람의 의견에 응답합니다. 상당한 양의 연구에서 이러한 교환이 작문 기술 습득을 촉진하는지 여부를 조사했습니다(Fabos & Young, 1999). 이러한 비동기식 원격 통신 교환 수단이 대면 상호 작용보다 학습을 더 잘 촉진하는지 여부는 많은 연구가 상충되거나 결론이 나지 않기 때문에 문제가 있습니다(Fabos & Young, 1999). 그러나 Bernard et al.(2004)의 검토에서는 원격 교육이 비동기식 학습에 더 효과적일 수 있다고 제안합니다. 원격 통신은 사람들이 모일 때뿐만 아니라 언제든지 응답할 수 있다는 점에서 편리함이라는 이점이 있습니다. 수용적인 학습 환경은 간접적으로 학습을 촉진할 수 있습니다.

컴퓨터 매개 통신(CMC) 형태인 원격 학습 및 컴퓨터 회의는 사회적 상호 작용을 통한 학습 가능성을 크게 확장합니다. 학습자의 개인적 특성과 교육 내용 유형이 학생의 학습 및 동기에 영향을 미칠 수 있는지 여부를 결정하기 위해서는 추가 연구가 필요합니다.

웹 기반(온라인) 학습은 일반적으로 전통적인 교육에 혼합형 교육 모델(예: 일부 대면 교육과 나머지 온라인 교육)로 통합됩니다. 웹 기반 학습은 멀티미디어 프로젝트와 함께 사용하는 데에도 유용합니다. 많은 교사 양성 프로그램에서 예비 교사는 웹을 사용하여 자료를 얻은 다음 레슨 디자인의 일부로 선택적으로 이러한 자료를 멀티미디어 프로젝트에 통합합니다.

Tallent-Runnels et al.(2006)은 온라인 강좌에 대한 검토에서 학생들이 자신의 속도로 이동하는 것을 좋아하고, 컴퓨터 경험이 많은 학생들이 더 큰 만족감을 표현했으며, 비동기 통신이 심층적인 토론을 촉진한다는 것을 발견했습니다. 상호 작용(학생-학생, 학생-교사, 학생-콘텐츠)을 통합하는 원격 교육은 학생 성취도를 높이는 데 도움이 됩니다(Bernard et al., 2009). 다른 유형의 상호 작용(예: 위키, 블로그)도 유용할 수 있습니다. 멀티미디어 프레젠테이션을 원격 교육에 주입하면 개인화가 증가하여 대면 교육과 유사해지며(Larreamendy-Joerns & Leinhardt, 2006), 학생 동기를 높일 수 있습니다.

온라인 강좌와 전통적인 강좌를 비교하는 것은 매우 어렵습니다. 왜냐하면 너무나 많은 차이점이 있는데, 그 중 하나는 현재까지 대부분의 온라인 강좌가 주로 비전통적이고 백인 미국인 학생들을 등록했다는 것입니다. 온라인 강좌가 더욱 보편화됨에 따라 이러한 인구 통계가 변경되어 온라인 학습 결과와 학습을 촉진하는 환경적 특성을 더 잘 평가할 수 있게 될 것입니다.

앞서 제시된 증거들을 통해 기술이 학습을 향상시킬 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. 기술적으로 강화된 교육이 전통적인 교육과 어떻게 비교되는지 평가하는 것은 어렵고, 비교는 오해의 소지가 있는 결과를 제시할 수 있습니다(Oppenheimer, 1997). 어떤 교수 매체도 내용, 학습자, 환경에 관계없이 다른 매체보다 일관되게 우수하지 않습니다(Clark & Salomon, 1986). 기술은 학습의 원인이 아니라 효과적인 교수 및 학습 원리를 적용하는 수단입니다.

Clark과 Salomon(1986)은 연구자들이 컴퓨터가 교수 및 학습을 촉진하는 조건을 파악할 것을 권고했습니다. 이는 오늘날에도 여전히 유효하며 일반적으로 기술에 대해서도 마찬가지라고 할 수 있습니다. 기술 사용은 학습 목표에 따라 달라져야 합니다. 기술은 다양한 학습 목표를 육성할 잠재력이 있지만, 동료 교수, 그룹 토론 또는 협력 학습을 통해 학생 상호 작용을 촉진하는 데 가장 좋은 방법이 아닐 수 있습니다.

컴퓨터 기반 학습 환경 및 원격 교육의 효과를 평가하는 더 많은 연구가 분명히 필요합니다. 일부 연구에서는 컴퓨터 기반 문제 해결이 남학생과 여학생에게 차별적으로 효과적이라는 것을 보여줍니다(Littleton, Light, Joiner, Messer, & Barnes, 1998). 성별 및 민족적 차이를 탐구하는 것이 연구의 우선 순위가 되어야 합니다.

또 다른 해결해야 할 영역은 교사와 학생에게 미치는 기술의 동기 부여 효과입니다(Ertmer, 1999; Lepper & Gurtner, 1989). Lepper와 Malone(1987)은 컴퓨터가 동기 부여 강화를 통해 과제에 주의를 집중시키고, 최적 수준으로 각성 수준을 유지하며, 학생들이 관련 없는 과제 측면에 주의를 기울이기보다는 과제 지향적 정보 처리에 참여하도록 유도할 수 있다고 언급했습니다. 핵심은 효과적인 동기 부여 원리가 얕은 처리보다는 깊은 처리를 향상시킬 수 있다는 것입니다(Hooper & Hannafin, 1991).

교육 분야에서 기술의 미래를 예측하는 것은 어렵습니다. 몇 년 전만 해도 랩톱이 데스크톱을 대체하거나 휴대용 장치가 결국 랩톱을 대체할 것이라고 예측한 사람은 거의 없었을 것입니다. 기술이 더욱 정교해짐에 따라 훨씬 더 광범위한 교육 가능성을 제공할 것입니다(Brown, 2006). 우리는 새롭고 정교한 방식으로 지식에 접근하고 창조할 수 있을 것입니다. 연구는 이러한 발전이 학생 학습에 미치는 영향과 기술을 교육에 효과적으로 주입하는 방법을 탐구할 것입니다.

여러 분야에서 흥미로운 발전이 있을 것입니다(Roblyer, 2006). 무선 연결은 이제 일반적이므로 교육에서 랩톱을 사용하는 편리성이 크게 향상되었습니다. 무선 및 장치(예: 랩톱, 휴대용 장치)의 휴대성은 강사가 기술을 교육에 주입하는 데 도움이 됩니다. 기술 융합은 계속될 것이며(예: 여러 기능을 수행할 수 있는 휴대폰), 궁극적으로 학생들이 다양한 애플리케이션을 수행하는 데 최소한의 하드웨어만 필요하게 될 수 있습니다. 기술 발전은 장애인의 접근성을 계속 향상시킬 것이며, 보조 기술은 학교에서 더 흔해질 것입니다. 원격 교육 및 온라인 학습 기회가 증가할 것입니다. 오늘날 우리는 가상 대학과 고등학교를 가지고 있으며, 이는 더 낮은 단계(예: 중학교, 초등학교)로 확장될 수 있습니다. 마지막으로, 기술의 편리성이 계속 향상됨에 따라 전통적인 교육에서 점차 벗어나 수업 횟수가 적고 전자 통신이 더 많은 모델로 이동하는 것을 볼 수 있습니다.

기초 연구 수준에서 인공 지능(AI)에 대한 연구는 인간의 학습, 사고 및 문제 해결에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 인공 지능은 추론, 평가, 추론, 문제 해결, 음성 이해 및 학습에 대한 인간 능력을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램을 의미합니다(Trappl, 1985). John McCarthy는 1956년에 컨퍼런스 주제로 이 용어를 만들었습니다.

전문가 시스템은 AI의 응용 프로그램입니다. 전문가 시스템은 하나 이상의 전문가의 지식과 문제 해결 프로세스를 제공하는 대규모 컴퓨터 프로그램입니다(Anderson, 1990; Fischler & Firschein, 1987). 인간 컨설턴트와 유사하게 전문가 시스템은 의학, 화학, 전자 및 법률과 같은 다양한 분야에 적용되었습니다. 전문가 시스템은 선언적 지식(사실)과 절차적 지식(추론을 도출하는 데 사용되는 규칙 시스템)으로 구성된 방대한 지식 기반을 가지고 있습니다. 인터페이스는 사용자에게 질문을 하고 권장 사항이나 솔루션을 제공합니다. 전문가 시스템의 일반적인 응용 프로그램은 학생들에게 전문 지식을 제공하여 가르치는 것입니다. 교육은 종종 안내된 발견을 사용합니다. 학생들은 가설을 세우고 테스트하며 결과를 경험합니다.

미래의 전문가 시스템은 더 넓은 범위의 도메인에 적용될 것입니다. 한 가지 과제는 자연어, 특히 음성을 이해하는 시스템의 기능을 개선하는 것입니다. 전문가 시스템은 패턴 인식 작업을 수행할 수 있지만 이러한 작업의 대부분은 시각적 자극만 포함합니다. 그러나 음성 인식 시스템은 계속 개선되고 있습니다. 장애 학생이 가능한 한 정규 수업에 통합됨에 따라 교육에서 보조 기술 사용이 확대되고 있습니다. 전문가 시스템은 모든 학습자(예: 청각, 시각, 다중 장애)가 접근할 수 있도록 컴퓨터의 기능을 향상시켜야 합니다.

AI는 인간 사고 과정을 이해하는 데 도움이 되는 흥미로운 가능성을 가지고 있습니다. 이 응용 프로그램에는 컴퓨터에 일부 지식과 규칙을 프로그래밍하여 경험을 바탕으로 새로운 지식과 규칙을 변경하고 습득할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 개념 학습에서 컴퓨터는 기본 규칙으로 프로그래밍한 다음 개념의 인스턴스와 비인스턴스에 노출될 수 있습니다. 프로그램은 새로운 정보를 메모리에 저장하고 규칙을 변경하여 스스로 수정합니다. 학습은 사례 기록에 대한 노출로 인해 발생할 수도 있습니다. 컴퓨터는 질병의 사실과 사례 기록으로 프로그래밍할 수 있습니다. 컴퓨터가 이러한 기록을 분석함에 따라 기억을 변경하여 질병의 병인, 증상 및 경과를 통합합니다. 컴퓨터가 특정 질병에 대한 광범위한 지식 기반을 획득하면 미래의 사례를 정확하게 진단할 수 있습니다.