• Journal of Engineering Education Research
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• v.10 no.1
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• pp.34-59
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• 2007

The purpose of this study was to analyse the correlation between students' perceptions on the achievement of program outcomes and grades. The subjects of this study were 4 programs at two engineering universities in Seoul. As a result, there is no significant correlation between students' self-assessment of the achievement of program outcomes and grades. Therefore, engineering colleges have to improve the way of assessing the students' achievement of program outcomes.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.1
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• pp.85-94
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• 2010

One of the most significant changes is the paradigm shift from teacher-centered learning to learner-centered learning. Along with this paradigm shift, understanding of characteristics of e-learners who are both system users and learners is needed. Before suggesting a comprehensive framework, this study proposes research model that can improve a learning performance using the flow theory. The results show that intrinsic interest and focused attention are significant predictors of learning performance. Especially, intrinsic interest is more important on learning performance than focused attention. Information quality and skill are found to be strong predictors of the intrinsic interest. Also, perceived ease of use, skill and computer self-efficacy are strong predictors of the focused attention.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.08a
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• pp.148-1-148-7
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• 2006

학습에 동기부여를 위한 도전들이 있는 상황을 증진시키는데 효과적이고 도움이 되는 정보에는 어떠한 종류들이 있는지 조사되고 있다. 특히 Keller(1998)의 동기유발 요소 중에서도 학습자들의 요구나 흥미, 학습할 내용과의 관련성을 제시하는 것이 학습 동기와 학업성취를 높인다고 밝히고 있다. 그러나 이런 동기유발 요소만으로 학업성취가 높아지는 과정을 모두 설명하기는 부족하다. 웹기반 학습에서는 학습에 대한 의지를 지속시키지 않으면 학습자들이 학습에 대한 인지적 과부하와 방향상실을 경험하게 되어 오히려 학습의 효과가 떨어지게 된다. 이러한 관련성과 학습 의지적 요소에 관한 선행연구들을 바탕으로 웹 기반 학습에서 관련성과 학습 의지 요소 전략의 사용이 학습 동기 및 학업성취에 미치는 영향을 밝히고자 한다.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.22 no.4
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• pp.239-259
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• 2019

The 2015 revised mathematics curriculum specified software education as a mandatory curriculum amid a trend in which the software environment was extended to daily life due to the fourth industrial revolution. It also calls for a paradigm shift in lessons that incorporate learning and evaluation by specifying a process-oriented assessment. This study focused on addition and subtraction classes based on computational thinking skills that integrate mathematics learning and evaluation. Two fourth grade classes of elementary schools in Seoul were selected to conduct a pre- and post- test of metacognition and mathematics achievement through quantitative research. Also, a mixed study was conducted to analyze students' activities and opinions in parallel. The results of the study confirmed that the computational thinking-based classes, which incorporate mathematics learning and evaluation, had a positive effect on the metacognition of elementary school students and the improvement of their achievement scores. In addition to those identified in this study, further studies on other factors are proposed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.11
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• pp.53-63
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• 2023

This study developed a cognitive impairment predictive model as one of the screening tests for preventing dementia in the elderly by using Automated Machine Learning(AutoML). We used 'Wearable lifelog data for high-risk dementia patients' of National Information Society Agency, then conducted using PyCaret 3.0.0 in the Google Colaboratory environment. This study analysis steps are as follows; first, selecting five models demonstrating excellent classification performance for the model development and lifelog data analysis. Next, using ensemble learning to integrate these models and assess their performance. It was found that Voting Classifier, Gradient Boosting Classifier, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier, and Random Forest Classifier model showed high predictive performance in that order. This study findings, furthermore, emphasized on the the crucial importance of 'Average respiration per minute during sleep' and 'Average heart rate per minute during sleep' as the most critical feature variables for accurate predictions. Finally, these study results suggest that consideration of the possibility of using machine learning and lifelog as a means to more effectively manage and prevent cognitive impairment in the elderly.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.132-140
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• 2001

야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.112-121
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• 2005

평가는 교수와 함께 교육 목표를 이루는데 있어 핵심적인 역할을 한다. 그렇지만 평가는 교수법의 발전 속도에 비교하면 상당히 느릴 뿐만 아니라, 교사는 물론 학생들에게 부정적으로 비추어지고 있다. 본 논문에서는 시험이 학생들을 동기화시킬 뿐만 아니라 그 자체로 중요한 학습 경험임을 강조하면서, 학습을 위한 평가를 활성화시키기 위해 테크놀러지를 이용한 평가 방식들을 소개하였다. 개발을 물론 어느 정도 연구가 이루어진 테크놀러지를 활용한 평가 기법을, 수행평가와 선다형의 개선안으로 대별하였다. 수행평가를 위한 기법에서는 논술채점, 지식 지도 제작법, 그리고 학습자 모형을 이용한 평가기법이, 선다형의 개선안으로 적응형 컴퓨터화 검사, 다중평가 및 변형선다형 방식이 각각 상술되었다. 결론에서는 평가를 통한 교육 효과를 극대화하기 위해서는, 교사는 물론 학생들의 평가에 대한 태도 변화 교육과 실제 교육 현장에서 쉽게 활용될 수 있는 컴퓨터를 이용한 평가기법의 개발과 보급의 중요성이 강조되었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.5
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• pp.33-42
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• 2005

In this paper, we propose a new training algorithm for improving pattern classification performance of ART neural network. The proposed train algorithm restricts unnecessary cluster generation and transition, applies the location extraction algorithm, and operates the reset system based on the agreement between the present learning pattern and the initial pattern. As a result, repetitive input of a pattern does not generate a new cluster and mis-recognition rate decreases.

• Communications of Mathematical Education
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• v.15
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• pp.207-214
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• 2003

수학교육에서 학생들이 학습을 통하여 습득하여할 중요한 주제는 수학 지식과 수학을 다루는 인지적 조작 기술일 것이다. 특히 수학지식과 지식의 활용은 문제해결을 통한 학습에서 의미 있게 학생에게 나타나며 이를 통하여 수학 학습 동기를 강화하고 수학의 가치를 느끼게 한다는 점에서 중요한 의의를 갖는다. 대학수준의 수학교육과정에서도 문제해결은 중요한 수학교육의 중심 수단으로서 목적으로서 선언되어 있지만 실제 수업에서 잘 다루고 있지 못하다. 문제해결 지도에 대한 접근 방식으로 1950년대의 문제해결전략을 다룬 Polya, 1990년대의 메타인지적 접근을 강조한 Schoenfeld 및 최근의 여러 연구자들의 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서 대학 수준의 문제해결 수업의 접근 방법을 소개함으로 문제해결 수업을 구현할 수 있는 지식을 제공한다. 특히 Schoenfeld의 문제해결 수업 모델은 수학 교육의 교실 수업으로의 구현 측면에서 갖는 다양한 함의를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.602-604
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• 2021

최근 자연어 처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델은 다양한 응용 태스크에 적용되어 성능을 향상시켰다. 하지만 일반적인 말뭉치로 사전 학습된 언어 모델의 경우 중공업 분야처럼 전문적인 분야의 응용 태스크에서 좋은 성능을 나타내지 못한다. 때문에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중공업 말뭉치를 이용한 RoBERTa 기반의 중공업 분야에 특화된 언어 모델 HeavyRoBERTa를 제안하고 이를 통해 중공업 말뭉치 상에서 Perplexity와 zero-shot 유의어 추출 태스크에서 성능을 개선시켰다.