본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다 지금까지의 방식은 사람이 관심여부에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서분류정보를 후처리(Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.
본 연구는 한국 대학생이 K-MOOC을 활용하여 학습함에 있어 강좌 선정의 동기, 학습활동 및 기술과 관련한 학습경험 및 그에 따른 교육적 효과를 이해하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 K-MOOC 강좌를 수강하여 학습한 94명의 한국 대학생이 작성한 개인별, 그룹별 성찰일지를 귀납적 내용분석 방법에 따라 수집 및 분석하였다. 연구결과, 학생들의 특정 K-MOOC 선정 및 수강의 주된 동기는 해당 주제에 대한 평소 관심과 흥미에서 비롯되는 것으로 나타났다. 지적호기심, 전공공부 및 진로탐색, 오프라인 강좌와의 비교, 인기도 등이 그 뒤를 따랐다. K-MOOC 학습활동과 관련하여 학생들의 긍정적 경험과 부정적 경험은 주로 동영상 시청과 퀴즈 및 시험에서 야기된 것으로 드러났다. K-MOOC 기술에 대한 학생들의 경험은 대부분 긍정적이었으나 일부 학생들은 기술적 단순오류뿐 아니라 고급 학습분석 플랫폼 기술의 부재로 부정적 경험을 보고하였다. K-MOOC 학습경험을 통한 학습효과에 있어서는 지식(기억, 이해), 태도(감수), 기술 순이었다. 본 연구는 새로운 대중 온라인 학습환경인 K-MOOC 수업에서 나타나는 다양한 학습경험을 비정형화된 자유 서술식 형태의 성찰일지를 통해 실제 학습자의 인식에 근거하여 살펴보았다는 점에서 의미를 갖는다. 추후 학습경험과 학습효과의 직접적인 관계에 대해 실증적인 연구가 수행될 필요가 있다.
본 연구에서는 과학 실천 수업을 위한 교사학습공동체를 형성한 5명의 중학교 과학 교사들이 1년간의 교사학습공동체 활동을 통해 과학 실천 수업에 관한 어떠한 PCK를 구성하였는지 분석하였다. 교사학습공동체에서 교사들은 협력적인 수업 설계, 수업 실행 공유 및 성찰을 반복하였다. 본 연구에서는 사전·사후 설문과 면담을 시행하고, 교사학습공동체 모임에 참여 관찰 및 녹음을 하고, 수업계획안, 과학 실천 수업 녹화 영상, 수업 일기 등의 자료를 수집하였다. PCK 이론적 틀에 기반하여 연역적으로 분석하고 다시 귀납적 분석을 통해 그 범주를 정교화하고 수정하여 본 연구의 교사들이 과학 실천 교육과정, 과학 실천 교수 전략, 학생의 과학 실천 학습, 과학 실천 학습평가의 네 가지 PCK 요소에 포함된 총 11개 하위 요소의 PCK를 구성한 것을 밝혔다. 본 연구의 교사들은 과학 실천 교육과정에 관한 지식으로 과학 실천 교육과정 자료에 관한 지식, 핵심 개념 선정 및 교육과정 구조화에 관한 지식을 구성하였고, 과학 실천 교수 전략에 관한 지식으로 과학 실천 특이적 전략, 과학 실천 활동 선정 및 구조화 전략, 과학 실천 학습 가이드 전략에 관한 지식을 구성하였다. 학생의 과학 실천 학습에 관한 지식으로 과학 실천 선지식, 과학 실천 수행 어려움, 과학 실천 동기, 과학 실천 수행 다양성에 관한 지식을 구성하였고, 과학 실천 학습 평가에 관한 지식으로 과학 실천 학습 평가내용, 과학 실천 학습 평가 방법에 관한 지식을 구성하였다. 본 연구의 교사들이 구성한 과학 실천 수업 PCK는 학생들의 과학 실천을 통한 핵심 개념 학습을 위해 고도로 구조화된 지식으로 사료된다.
본 연구에서는 수학과 학습 개선 방안 탐색을 위하여 본 연구에서는 중학교 3학년 학생을 대상으로 함수 영역과 관련된 과제를 기반으로 하는 심층 면담을 실행하여 우리나라 중학생의 학습양식에서 나타나는 경향성을 탐구하였다. 심층면담에서 학생들이 제시된 과제를 해결한 뒤 해결방법에 대해 설명하는 과정에서 연구자는 학생들이 과제 해결에 활용한 수학적 아이디어가 형성된 배경에 대한 추가 질문을 제기하는 방식으로 그들의 학습양식에 관한 자료를 수집하였다. 면담 자료 분석 결과, 우리나라 중학생들의 대표적인 학습양식으로 '사례 중심의 귀납적 학습', '유형 중심의 문제 풀이 학습', '몰입없는 학습', 그리고 '학습태도의 이중성'을 도출하였고 면담 자료에 기초하여 이들 학습양식의 특징을 서술하였으며 수학과 교수-학습 개선을 위한 시사점을 논의하였다.
본 연구는 초임과학교사학습공동체에서 자연 발생적이며 자발적으로 일어나는 교수학적 추론 과정의 특징을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 A사범대학에서 화학교육을 전공하고 중등학교교사 임용후보자 선정경쟁시험에 합격하여 임용 첫해 중학교 2학년 과학을 가르치는 교사 세 명이 과학 교수-학습 계획을 함께 하려는 목적으로 자율적으로 구성하여 일 년 동안 운영한 교사학습공동체를 연구 대상으로 하였다. 본 연구에서는 교사학습공동체 34회 모임 중 월 1-2회 녹음 및 전 사록을 선정하여 총 11회 모임의 대화를 Shulman의 교수학적 추론 및 실행 모델 즉, 교과 이해, 교수-학습 계획, 수업, 평가, 반성, 새로운 이해의 과정에 기반하여 연역적 접근과 귀납적 접근을 모두 사용하여 분석하였다. 본 연구 교사학습공동체 교사들의 협력적 교수학적 추론에서는 교수-학습 계획 단계에서 준비, 표상, 수업전략, 조정 뿐 아니라 평가, 반성, 새로운 이해가 나타났다. 교수-학습 계획을 하는 과정에서 교사학습공동체 교사들의 협력적 반성은 준비, 표상, 수업전략, 조정, 평가 각 요소의 새로운 이해로 귀결되어 교수-학습 계획에 관한 논의를 활성화하는 것으로 드러났다.
최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.
수학 수업의 질적 향상을 도모하기 위한 교사 연수 및 개별적인 노력의 한계가 보고되며, 대안적인 교사 전문성 체제로 학습공동체가 주목받고 있다. 학습공동체는 공동 목표를 바탕으로 상호 참여를 통해 수학 교과 내용, 교육학, 교육과정에 대한 레퍼토리를 형성하는 하나의 실천공동체(Community of Practice, CoP)이고, 따라서 교사들의 학습은 실천공동체 이론으로 해석할 수 있다. 이에 본 연구는 고등학교 교사 학습공동체에 참여한 수학교사들의 정체성 형성 과정을 실천공동체 이론을 중심으로 탐색하였다. 성찰 저널, 협의록, 수업 영상 전사본의 귀납적 분석을 통해 수학교사들의 학습공동체 참여 경험을 도출하였고, 참여 관찰 기록지를 토대로 개별 인터뷰를 진행한 후 이를 유형적으로 분석하여 각 수학교사의 정체성 형성 과정을 탐색하였다. 연구 결과 수학교사는 학습공동체 참여를 통해 수학 교수·학습에 관한 실천 형성, 지속적인 반성과 성찰을 통한 교수 실행 개선, 공동체 몰입을 통한 함께의 가치 인식을 경험했고, 이 경험을 바탕으로 주변적 궤적, 내부지향 궤적, 내부자 궤적, 경계적 궤적, 외부지향 궤적 등을 보이며 다양하게 정체성을 형성하였다. 이를 바탕으로 학습공동체의 효과적 운영을 위한 시사점이 논의되었고 후속 연구가 제안되었다.
본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.
공간능력 향상을 꾀하는 학교현장에서 도구로써 사용할 수 있는 교구의 효과를 파악하는 것은 현장의 수업을 안내하기 위해 필요하다. 학생의 공간능력을 향상시키기 위한 수업의 구성을 위해 우선 학습 자료와 검사지의 개발 필요성이 제기되었다. 공간능력에 관련된 선행연구를 바탕으로 교구를 활용하는 5차시의 귀납적 수입모형과 공간능력의 하위요소인 공간시각화와 공간방향화에 각각 10문항, 15문항으로 모두 25문항의 검사지가 고안되었다. 경기도에 위치한 중학교에서 중간고사 성적이 동질집단인 4개 반 152명을 대상으로 연구를 수행하여 얻은 자료를 바탕으로 평가문항에 대한 난이도, 변별도, 신뢰도가 조사되었고, 개발된 학습자료의 수정과 보완이 이루어졌다. 차후 공간능력을 다루는 후속연구소에서 그들의 연구목적에 따라 한층 수정 보완된 문항개발이 더욱 다양하게 이루어지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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