본 연구는 인지 부하 이론에서 도출된 설계 원리를 적용하여 PDA를 활용한 학습 프로그램을 개발하는데 목적이 있다. 인지 부하 이론에 따르면, 학습 프로그램은 학습자의 활성기억고 내의 인지 부하를 최적화하도록 설계되어야 한다. 최적화란 학습자의 활성기억고 내에 있는 인지 부하 중에서 학습에 효과적인 인지 부하를 높이거나 비효과적인 인지 부하를 낮춘 상태이다. 본 연구에서는 비효과적인 인지 부하 중 하나인 외재적 인지 부하를 낮추는 양식, 중복, 주의 분산 멀티미디어, 해결된 예 원리를 적용하여 PDA 기반 학습 프로그램을 개발함으로써 효과적인 모바일 학습 프로그램을 위한 가능성을 탐색해보았다.
빅데이터의 병렬분산처리 시스템을 위한 아파치 하둡 환경을 구축하기 위해서는 다수의 컴퓨터를 연결하여 노드를 구성하거나, 하나의 컴퓨터에 다수의 가상 노드 구성을 통해 클라우딩 환경을 구축하여야 한다. 그러나 이러한 시스템을 교육 환경에서 실습용으로 구축하는 것은 복잡한 시스템 구성과 비용적인 측면에서 많은 제약이 따른다. 따라서 빅데이터 처리 분야의 입문자들과 교육기관의 실습용으로 사용할 수 있는 실용적이고 저렴한 학습 시스템의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 라즈베리파이 보드를 기반으로 하둡과 NoSQL과 같은 빅데이터 처리 및 분석 실습이 가능한 빅데이터 병렬분산처리 학습시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 빅데이터 병렬분산처리시스템은 교육현장과 빅데이터를 시작하는 입문자들에게 유용한 시스템이 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 연역적 형태 초점 교수법과 귀납적 형태 초점 교수법이 제2 언어학습자의 문법 성취도에 미치는 영향을 분석하고, 문법 학습에 대한 반응의 변화를 파악하는 것이다. 연구 참여자들은 84명의 대학생으로 연역적 방법을 적용한 집단 29명, 귀납적 방법의 집단 28명과 전통적 방법의 집단 27명이었다. 이들을 대상으로 사전평가 및 사전설문조사 실시하였고, 수업 처치 후 사후평가와 사후설문조사를 진행하였으며 9주 후에 지연 사후평가를 수행하였다. 모든 양적 자료의 통계 처리를 위해 일원배치 분산분석, 대응표본 T-검정, 반복측정 분산분석을 실시하였다. 연구 결과, 두 가지 형태 초점 교수법은 학습자의 문법 성취도 향상에 영향을 미쳤으며 이들의 장기적 지속 효과도 있었던 것으로 나타났다. 한편, 연역적 방법이 성취도에 더 효과적이었던 반면 문법 학습에 대한 반응에 있어서는 귀납적 방법이 더 긍정적인 변화를 보였다. 본 연구 결과는 형태 초점 교수법이 한국의 EFL 상황에서도 충분히 활용할 가치가 있음을 함의한다. 따라서 형태 초점 교수법의 지속 효과에 대해 더 장기적인 변화과정을 관찰하는 후속 연구가 이루어져야 할 것이다.
이 연구의 목적은 4년제 공과대학 학생들의 자기조절학습능력과 학습유형을 조사하고, 자기조절학습능력과 학습유형간의 관계를 분석하며, 이들이 온라인 학습환경에서 학습자들의 참여도, 만족도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하는 것이다. 연구의 대상으로 4년제 대학교 정규과정 1개반을 선정하여 온라인 학습 환경을 설계한 후 한학기 동안 운영하고 학습참여도를 확인하기 위해 시스템 로그 파일과 게시판 게시횟수를 분석하였다. 연구 결과로서 자기 주도 학습 능력과 학습 참여도간에는 정적인 상관관계가 나타나고 학습양식과 학습참여도간에는 통계적으로 유의하지 않았다. 또한 자기조절학습 능력과 학습양식 사이에는 통계적으로 유의미 하지 않았다. 학습양식은 연구자가 기대한 수렴자와는 달리 분산자가 63.4%로 높게 나타났다. 결론적으로, 온라인 학습을 설계할 때 더 나은 학업성취도를 위해 적절한 자기조절 학습 전략을 고려한 설계가 요구된다.
게임 서버는 분산 서버를 기본으로 하고 있다. 분산 게임서버는 서버의 작업 부하를 분산하기 위한 일련의 알고리즘에 의해 각 게임 서버의 부하를 일정하게 나누어서 클라이언트들의 요청에 대한 서버의 응답시간 및 서버의 가용성을 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 기존 연구 방식인 Greedy 알고리즘과, Reinforcement Learning의 한 줄기인 Policy Gradient 중 PPO(Proximal Policy Optimazation)을 이용한 부하 분산 Agent를 제안하고, 시뮬레이션 한 후 기존 연구들과의 비교 분석을 통해 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 망각곡선을 응용한 반복학습시기 설정 및 학습자 수준과 단어 난이도 자동계산 방법이 적용된 영어단어 암기시스템을 소개한다. 우리 시스템은 망각곡선을 사용해서 학습자의 단어암기 횟수에 따라 적절한 반복 주기를 정하고 그 시기에 복습을 요구한다. 학습자가 알고 있는 단어들에 대한 복습시간을 없애고 잊어버릴 확률이 가장 높은 단어들을 우선 적으로 복습하는 것으로 시간을 절약 할 수 있는 것이다. 또 수준에 맞는 난이도의 단어들을 제공함으로써 학습 흥미와 성취도 유지에 기여할 수 있다. 학습자의 수준을 고려하지 않은 난이도의 단어를 무작위로 제공하거나 이미 다른 사람들의 평가에 맞춰진 난이도의 단어들을 제공하는 기존의 시스템과 차별되도록 학습자와 단어 난이도 설정에 온라인 체스게임 랭킹시스템에서 사용하고 있는 "Glicko" 시스템을 적용시켰다. 플레이어간의 대결을 통해서 서로의 실력이 결정되고 매칭되는 이 시스템을 우리는 단어와 사람간의 대결로 시스템에 적용하였다. 그것으로 인해 학습하는 사람의 수준과 단어들의 난이도가 실시간으로 측정되고 학습과정에 반영이 된다. 이 외에 부가적으로 분산학습, 시험형식의 문제풀이의 즉각적인 피드백을 활용하여 영어 단어 암기의 효율성을 극대화 한다.
본 논문은 학교현장에서 학습자의 창의력 신장을 위해 멀티미디어 교육을 지원하는 웹 기반 실시간 교육 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 교수·학습자간의 실시간 상호작용과 개별학습, 학습자의 학습일탈을 방지하기 위한 강제화면 분배를 지원할 수 있게 설계되었다. 본 시스템은 UML을 적용하여 다중 사용자 환경에서의 실시간 메시지 교환과 관리를 위한 모듈을 두어 효율적인 상호작용이 가능하게 하였으며, 학습자의 실험·실습을 위한 시뮬레이션이 이루어지고 실험의 방법과 결과분석 등에 대한 질의 응답을 지원한다. 학습자의 학습진행과 지식형성을 위해 시스템의 교육적 기반을 구성주의에 두었다.
본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.
웹 기반 교육(WBI)이 많은 장점을 가지고 있으나 한편으로는 웹 기반 수업 혹은 웹 기반 교육의 초기에는 교수자의 개인적인 수준에서 교육 시스템이 개발 운영되어 체계적으로 개발 관리되지 못하였고 교수-학습자의 요구사항을 충분히 반영하지 못하였다. 그리고 분산되어 있는 자료의 적절한 활용과 검색이 용이하지 못하여 중복 개발되고 신뢰성이 떨어지는 문제점등을 내포한다. 이 논문에서는 WBSE(Web Based Software Engineering)개념을 웹 기반 교육시스템에 도입하여 요구사항을 반영하고 기존에 개발되어 사용되고 있는 소프트웨어를 컴포넌트화 하는 작업을 시도하여 이를 재사용 통합함으로써 새로운 교육 소프트웨어 개발에 사용되는 일련의 과정에 대하여 연구 기술하였다.
학습자가 인터넷을 이용하여 자신의 수준에 적합한 교육을 자가학습 방법에 의해 습득할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 기존의 이론 습득 후 문제해결 방식이 아니라 문제 해결을 통해 기술적인 내용을 습득하는 형식을 취하였다. 이는 학습자에게 불필요한 부분을 제거하고 반드시 필요한 부분이나 문제를 통해 원하는 기술을 빠르게 습득할 수 있기 위함이다. 이 시스템은 인터넷 환경 및 분산 환경에서 동작하며 웹 서버와 서버 컴포넌트간의 결합에 의해 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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