이 연구는 사이버농업기술교육 참여자의 학습특성과 효과를 분석하여, 적절한 지원방안을 제언하고자 수행되었다. 이를 위하여 문헌연구와 인터넷 조사를 통하여 수행되었다. 이 연구를 통하여 밝혀진 결과는 다음과 같다. 사이버농업기술교육을 수강하는 학생들은 50대와 40대의 대졸수준의 도시출신으로 농업분야 전공자가 아닌 사람들이 다수로서, 월 200-300만원미만의 소득을 올리고 있고, 주로 남성이 농사지식, 개인적능력개발, 담당업무처리능력 개발 목적으로 주로 참여하고 있고, 사이버교육이나 농업에 대한 선행학습경험이 약간 부족한 수준이었고, 학습양식은 구체적-순차적형, 두 가지 이상 복합형이 많았다. 사이버 농업기술교육에서 전반적으로 만족도나 학업성취는 우수하고, 내용구성이나 현업적응도는 비교적 적절한 수준이며, 운영지원과 영향력, 학습과정은 보통수준이었다. 한과목이하 이수집단보다 두과목이상 이수집단이 영향력 평가가 긍정적이었고, 수료증과정과 공개과정 모두를 이수한 집단이 공개과정만 이수한 집단보다 만족도가 더 높았다. 이상의 연구결과를 통하여 농촌진흥청 사이버 농업기술과정에 대한 지원방안을 특성화 프로그램으로의 확대, 지원인력의 확대, 온라인과 오프라인 모임공간 제공, 교육생지역의 농업기술센터와의 연계를 통한 blended learning system 도입, 학습자들의 이해를 돕기 위한 용어와 사전 제시, 흥미유발과 지원을 도울 사이버 튜터 및 인터넷 전화 활용을 제안하였다.
본 연구는 한국 영어교육 상황에 정보통신기술을 활용하는 것의 효율성을 입증하는 것이 목표이다. 이러한 목적을 달성하기 위해서 본 연구는 2015년 봄 학기 동안에 진행된 남서울-와세다대학교 문화간원거리수업의 자료를 토대로 이루어졌다. 이 프로젝트는 한국의 N대학교와 일본의 W대학교 간의 문화간원거리수업으로서, 이 프로젝트의 가장 중요한 점은 정보통신기술을 활용하여 한국과 일본 사이의 수업을 진행하였다는 점이다. 이 연구 논문은 두 부분으로 구성되어 있는데, 첫 번째 부분은 문화간원거리수업을 소개하는 것인데, 참여자의 정보, 프로그램의 내용과 절차를 소개한다. 두 번째 부분은 이 프로젝트와 영어교육상황에 정보통신기술을 활용하는 방안의 효율성에 대한 학습자들의 만족도를 제시하는 것이다. 설문조사 결과는 이 프로젝트에 참여한 학습자들의 대부분은 문화간원거리수업 프로젝트에 만족하며 영어교육 상황에 정보통신기술을 활용하는 것은 영어교육에 매우 효과적이라는 사실에 동의하는 것을 입증하였다.
최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.
인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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