Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.681-682
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2023
비실시간 온라인 수업은 학습자가 원하는 시간에 학습을 할 수 있고, 공간의 제약이 없다는 장점이 있다. 그러나 실시간으로 이루어지는 수업이 아니다 보니 수업 콘텐츠에 문제가 있거나, 설명이 부족한 부분에 대한 학습자들의 의견이 교수자에게 전달하는 것에 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 수업 콘텐츠를 듣는 학습자들의 피드백 정보를 교수자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 학습자에게는 온라인 녹화 수업 콘텐츠를 정지했을 시 정지 사유를 조사하고, 정지 사유와 정지한 콘텐츠의 시간 정보를 교수자에게 전달할 수 있고, 교수자에게는 학습자들의 온라인 녹화 수업 영상의 피드백 정보와 정지시간을 교수자에게 그래프로 나타내어 한눈에 수업 콘텐츠의 문제점이 많은 부분을 파악할 수 있게 해서 전달한다. 교수자는 피드백을 반영해 콘텐츠를 재업로드하여 질 높은 수업 콘텐츠로 인해 학습자들은 학업 성취도를 높일 수 있을 것이다.
This study deals with the effect of feedback patterns by instructor's social message in the online discussion environments. Based on these research results, it was suggested feedback patterns by instructor's social message should be utilized in order to improve the discussion participation and satisfaction of online discussion environments.
The purpose of this study was to examine the relations and analyze the mediation effect that exists between the feedback types by professors of university physical education and self-efficacy and sports continuance. The sampling method was used to survey physical education university students from three different universities located in the Greater Seoul Metropolitan Area. 309 samples were ultimately selected as valid samples. Data processing was carried out by using SPSS 18.0 and AMOS 18.0. The fidelity of the whole model was assessed through this process and then the theory was tested. The results were as follows. Firstly, if the perceived feedbacks by the professor were complimentary/encouragement and performance knowledge/positive nonverbal feedbacks it had a positive effect. Negative nonverbal perceived feedback had a negative effect forecast. Secondly, complimentary/encouragement perceived feedbacks by the professor did not have a meaningful impact on sports continuance index. Performance knowledge/positive nonverbal feedback resulted in static effect while negative nonverbal feedback had a negative effect. Lastly, self-efficacy served a meaningful mediation role in the relation between negative nonverbal feedback by the professor and sports continuance.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.1
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pp.89-96
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2004
Formative evaluation is an evaluation activity performed in the process of teaching and learning. The general purpose of formative evaluation is to provide the feedback and correct identified problems in the process of teaching and learning. In this paper, we propose a system which provides each student with individualized feedback in formative evaluation. The evaluation questionnaire in the system are produced on the basis of the section criteria such as knowledge, comprehension, and application. The evaluation result is categorized and evaluated according to the given criteria. Then different feedback is provided for each student advising where he or she should make up for weak areas. Moreover our system offers instructors the itemized correct answer ratio data as well as sets of individualized feedback delivered to students. It gives an additional benefit to ensure the improvement of teaching methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.808-810
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2005
문제중심학습은 학습자 스스로의 통제에 의한 학습자 중심의 자기주도적 학습이 특징이므로 학습자의 적극적인 참여를 유도하기 위하여 학습과점에 적절한 전략이 필요하다. 본 논문의 학습내용은 논리식 간략화이며, 학습자의 적극적인 참여 유도를 위하여 논리식 간략화 과정과 결과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 지능형교수시스템(Intelligent Tutoring Systems)을 구현한다. 피드백에 관련된 알고리즘을 지능적으로 제공하기 위하여 논리식 간략화 알고리즘은 Tabulation Method를 이용한다. 본 논문의 지능형교수시스템(ITS)을 학습에 적용하면 논리식의 간략화 과정식과 결과 식에 대한 정오 판정은 물론 학습 활동에 맞아 떨어지는 즉각적인 피드백이 제공되므로 학습자 스스로 학습내용에 대한 인지도를 확인할 수 있다. 또한 학습 활동에 꼭 필요한 피드백을 제공하므로 학습에 대한 흥미를 유발시키고 지속화하여 적극적이 학습참여와 완전학습이 가능하다.
원격 교육에서 실습 관련 교과목에 대한 이해 접근 방법은 시각적인 학습을 통해 이루어지는 것이 보다 효율적이고 능률적이다. 그러나 사이버 강의에서 실습관련 교과목 피드백 시 직면하게 되는 가장 대표적인 문제점은 설명하기 어렵거나 이해하기 어려운 상황에 대해 학습자는 문자로서만 교수자에게 전달해야 하고, 교수자는 그 상황을 유추해서 응답 해주어야 한다는 사실이다. 따라서 학습 매체로써 탄력적인 수업이 이루어지기 위해서는 다양한 형태의 피드백으로 강의 컨텐츠를 개발하고 이를 적용하여, 교수자가 학습자의 실습 내용을 실시간으로 볼 수 있는 프로그램과 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 여기에 초점을 맞추어 실습과목의 효과적인 피드백을 구현할 수 있는 방법을 제안하고 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.719-721
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2022
본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.225-232
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2024
The Asynchronous indivisual learning offer advantages such as allowing learners to study at their preferred times without spatial constraints. However, since these classes are not conducted in real-time, there are limitations in conveying learners' feedback on problematic or inadequately explained course content to the instructors. This paper proposed a system for relaying feedback information from learners who view course content to the instructors. Learners can investigate the reasons for pausing online recorded class content, and they can transmit these pause reasons along with the time information of the paused content to the instructors. Instructors receive feedback information and pause times of learners' online recorded class videos in graphical form, making it easier to identify areas with numerous issues in the course content at a glance. Instructors can incorporate this feedback to re-upload the content, resulting in higher-quality course materials, which, in turn, can enhance learners' academic achievements.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.20
no.6
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pp.1-15
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2017
The purpose of this study is to design a LMS(Learning Management System) dashboard for instructor feedback support based on learning analytics and to apply a LMS dashboard incorporating such taxonomy which allows an instructor to give a student personalized feedback according to the class content and a student's traits. In the dashboard design phase, usable instructional data were selected from LMS based on feedback taxonomy in terms of learning analytics. Two validity tests were conducted with 8 instructional technologists over 8 years of experience, and were revised accordingly. The final dashboard screen has three parts: A comprehensive analysis screen to provide appropriate feedback based on instructor feedback taxonomy analysis, a summary screen for learner analysis, and a recommended feedback guide screen. Detailed analysis information are provided through other dashboards that are displayed in eight screens: login analysis, learning information confirmation analysis, teaching materials learning analysis, assignment/tests, and posts analysis. All of these dashboards were represented by analysis information and data based on learner analytics through visualization methods including graphs and tables. The implications of educational utilization of the dashboard for instructor feedback support based on learning analytics and the future researches were suggested based on these results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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