본 연구의 목적은 웹상에서 활동하는 학습자를 식별하기 위한 학습자 모델링 엔진을 설계하고 개발하는데 있다. 학습자 모델링 엔진은 학습자에게 적응적인 학습 환경을 제공함으로써 웹상에서 개인차를 고려한 학습이 가능하도록 해 주는 역할을 수행한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 먼저, ``학습자 모델링``과 관련한 이론 고찰과 ``웹상에서의 학습자 식별이 가지는 교육적 의미``에 대해서 살펴보았다. 둘째, 웹상의 학습자 식별(분석)을 위한 변인을 추출하였다. 셋째, 학습자 모델링 엔진을 설계하였다. 넷째, 학습자 모델링 엔진을 개발하였다. 다섯째, 학습자 모델링 엔진을 초등학교, 중학교, 고등학교 그리고 대학교 학습자를 대상으로 시험 적용하였다. 본 연구의 결과, 분석한 많은 변인 중에서 특히 ``인터페이스 선호``, ``콘텐츠 유형 선호``, 그리고 ``학습 진도`` 변인은 웹상의 학습자를 식별하는데 의미 있는 변인이라는 결론을 얻었다. 아울러 이와 같은 결론은 적응적 맞춤 학습 시스템이나 자기 주도적 학습 시스템 등에 적용될 수 있을 것으로 본다.

The purpose of this study was to design and develop the student modeling engine for discriminating a student on the web. It was able to give him/her an adaptive learning environment for their learning on the web. And it gave students the differentiated learning environment based on the student modeling. For the purpose of this study first, reviewed the concerned theory about ``the student modeling`` and ``the educational mean about the discrimination of a student on the web``. Second, extracted the variable for discriminating a student on the web. Third, designed the student modeling engine. Forth, developed the student modeling engine. Fifth, applied it to the elementary school student, the middle school student, the high school student, and the undergraduate for testing it. The results of this study were as follows: First, specially ``interface``, ``contents type``, and ``sequence of learning`` of many variables were suitable to discriminate the student on the web. Second, ``favorite interface``, favorite contents type`, and ``sequence of learning`` was able to give learners to an adaptive learning environment or a self-directed learning system.