• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.14 no.3
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• pp.291-300
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• 2010

Group-based learning is known to be an effective means to improve scholastic achievement in online learning. Therefore, there are some previous researches for the group-based learning. A lot of previous researches define factors for grouping from the characteristics of classes, teacher's decision and students' preferences and then generate a group based on the defined factors. However, many algorithms proposed by previous researches depend on a specific class and is not a general approach since there exist several differences in terms of the need of courses, learners, and teachers. Moreover it is hard to find a automatic system for group generation. This paper proposes a grouping system which automatically generate a learner group according to characteristics of various classes. the proposed system automatically generates a learner group by using basic information for a class or additional factors inputted from a user. The proposed system defines a set of rules for learner grouping which enables automatic selection of a learner grouping algorithm tailored to the characteristics of a given class. This rule based approach allows the proposed system to accommodate various learner grouping algorithms for a later use. Also we show the usability of our system by serviceability evaluation.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.6 no.1
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• pp.77-96
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• 2002

This study aims at checking up influences imposed on mathematics learning abilities in communication teaching through small group leaning for the sixth grade pupils of elementary schools. Results obtained through the study are as follow: The communication teaching through small group cooperative learning showed an affirmative reaction in terms of mathematics learning achievement degree and mathematical tendency. However, the pupils of the lower group showed a meager effect in terms of mathematics learning achievement degree. It means that such an effect is required to a sustained teaching for a long time by teachers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.63-65
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• 1999

인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2005.08a
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• pp.13-20
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• 2005

본 논문에서는 on-line을 통한 교육방법의 하나인 e-learning(Web Based Instruction)을 활용한 음악과 수업모형을 개발하여 교육적 활용 효과를 검증하였다. 웹 기반 교수학습 자료를 구축하고 각종 학습 자료를 탑재하여 수업에 활용하였으며, 교육 효과를 보다 정확히 알아보기 위해 수준별(상,중,하) 3개 그룹으로 나누어 e-learning 기법을 적용 사전평가 및 사후평가를 통하여 얻어진 결과를 통계 처리하여 검증하였다. 본 논문에서는 학습자의 능력과 필요에 따라 능동적인 학습이 이루어지도록 하였다. 개별학습, 반복학습 및 자기주도적 학습을 진행할 수 있도록 구성하였으며, 그 결과 구체적이고 실질적인 학습 효과를 얻을 수 있었다. e-learning 활용수업을 실시한 실험 집단 전체에서 off-line 수업을 실시한 통제집단보다 학습 성취도에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 상위, 중위 그룹의 학생들에게는 웹 기반 교수학습 활용수업이 학습효과에 있어서 큰 차이가 없었지만 하위 그룹의 학생들에게는 크게 효과적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.391-392
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• 2014

본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 수업에 형성 평가를 여러 차례 적용하여 가산점을 부여하는 경우 학습자들의 학습 의욕과 성적 향상도에 어떤 영향을 미치는지를 연구하였다. 비교 분석을 위해 형성 평가를 적용한 그룹과 적용하지 않은 학습자 그룹의 성적 향상도를 비교하였으며, 그 결과 이와 같은 평가 방법을 통해 형성 평가를 적용한 그룹 중 중위권 이상의 성적을 갖는 학습자들의 성적이 상대적으로 더 크게 향상된 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.457-458
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• 2012

본 논문에서는 실시간 원격 수업(Real-Time Distance Education) 환경 하에서 학생들의 수업 집중 및 효율적인 교수를 위한 버즈학습(Buzz Learning)의 필요성을 제안한다. 이 학습법은 실시간 원격 수업에서 일어날 수 있는 집중력 저하 및 수업참가율 저조를 최소화하고, 학습자 간의 협동 및 상호작용을 향상시킨다. 또한 버즈법에 의한 그룹 편성 및 학습형태는 각 그룹에서 토의한 결과를 다시 전체가 모여 토의함으로써 소집단의 토의결과를 종합 정리하고 결론을 도출해 내는 집단 토의 형태를 띤다. 토의학습은 흔히 몇몇 학생의 경우 토의에 참가하지 않거나 또는 한 명이 독무대화하는 경향이 있는데 여기서는 그룹 전원이 토론에 적극 참여할 수 있게 한다. 본 논문에서는 실시간 원격 수업을 통하여 이뤄지는 실제 강의에 적용된 버즈 학습이 학생들의 수업참여도 및 학습 향상 면에서 우수함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.19-20
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• 2023

영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.223-224
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• 2018

기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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• v.3 no.1
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• pp.40-44
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• 2011

In the engineering education, the difference of student's achievements is one of the problems to make teaching more difficult. To solve this problem, cooperative learning can be adopted to make students study automatically and cooperatively in the small study group. However, it is not easy to achieve substantial cooperation in the study group. In this paper, we propose a method to achieve substantial cooperative learning in the engineering subject requiring mathematical practice. we can vitalize the cooperative learning and improve the student's achievements by using the both of individual and group assessment.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.77-86
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• 2005

컨테이너 터미널에서는 장치장으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 $5{\sim}7%$ 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.