본 연구에서는 교실에서의 교사와 학생을 대상으로 한 기록정보서비스에 대해서 살펴보았다. 이 연구의 목적은 기록물을 자원기반학습에 적용하여 실제로 교육현장에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고, 그 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 교사집단과의 협력작업을 통해 기록-자원기반학습 모형을 개발하였다. 그리고 이를 적용한 교수학습안과 일반적인 교수학습안을 개발하여 초등학교 6학년 수업에 적용함으로써 그 효과를 알아보았다. 기록-자원기반학습의 효과에 대한 검증은 SPSS WIN 12.0을 사용하여 t-검증을 실시하였다.
독서능력은 학생의 문제해결능력과 자기주도 학습능력 그리고 평생학습능력을 위한 핵심능력이며, 학습독서는 자원기반학습이나 탐구기반학습을 통해서 이루어진다. 본 연구에서는 학습독서의 한 방법으로서 통합교육과정을 제시하고 있는데, 이 방법은 교과교사와의 협력을 통해서 완성된다. 특히 본 연구에서는 통합교육과정과 협동수업을 위한 구체적인 학습모형으로서 독서기반 정보문제 해결모형을 소개한다.
사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 클러스터 기반 엣지 모델에서 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 지능형 엣지 자원 할당 정책 모델을 제안한다. 최근 쿠버네틱스 기반 클러스터 엣지 시스템 개발 연구 다양한 방향에서 진행 중이다. 따라서, 본 논문에서는 클러스터-엣지 모델 구조를 소개하고 이 모델에서 컴퓨팅 자원을 가진 워커에 컴퓨팅 오프로딩 서비스를 효율적으로 사용할 수 있는 최적의 지능형 클러스터-엣지 컴퓨팅 자원 정책을 생성하는 구조 및 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 스마트 사회에 요구되는 핵심역량으로서 디지털리터러시를 제안하고 선행연구에서 다루었던 학습지향성을 자원기반관점의 핵심역량으로 채택하여 기업성과와의 관계를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 중소기업창업지원법상의 기술기반 창업기업 200개 업체를 표본으로 하여 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학습지향성이 기업성과에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 둘째, 디지털리터러시가 기업성과에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 셋째, 디지털리터러시가 높을수록 기업성과에 대한 학습지향성의 영향력이 커질 것이라는 가설은 채택되었다. 본 논문의 이론적 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 스마트 사회의 등장으로 창업 및 기업성과에 대한 디지털리터러시의 영향이 중요해지고 있음에도 불구하고 디지털리터러시와 기업성과 간의 관계에 대한 실증 연구가 많이 부족하였다. 본 연구는 스마트 사회의 창업성공요인으로 디지털리터러시를 제안하여 학습지향성과 기업성과 간의 관계에 대한 디지털리터러시의 조절효과 및 디지털리터러시와 기업성과 간의 관계를 실증적으로 분석함으로써 디지털리터러시 관련 연구의 확산에 기여하고 있다. 둘째, 자원기반관점과 핵심역량이론에 따라 창업기업의 핵심역량으로서 학습지향성과 디지털리터러시를 채택하고 기업성과와의 관련성을 도출함으로써 두 가지 변수 모두 혁신형 창업을 활성화할 수 있는 스마트 사회의 핵심역량임을 확인하였다. 셋째, 연구방법론 측면에서 본 연구는 기업성과의 하위변수로 재무성과와 비재무성과 이외에 지적재산권의 출원이나 등록 등을 통해 측정되는 연구개발성과를 추가함으로써 기술기반 창업기업의 성장성 및 미래관점을 반영하고 있다.
정보소양의 기본이라고 할 수 있는 워드프로세서 기능은 학생들이 갖추어야할 필수요소가 되고 있다. 그러나, 워드프로세서학습의 교수-학습방법에 대한 연구가 미흡하고 학습에 활용할 수 있는 자원이 많지 않아 워드프로세서학습을 위한 학습자원에 대한 요구가 늘고 있다 본 연구에서는 학교 현장에서의 워드프로세서 학습을 지원하기 위한 웹기반 워드프로세서 학습 지원 시스템을 개발하였다. 학생들에게 필요한 워드프로세서의 학습요소를 분석하고, 학생 스스로 수준에 알맞은 학습과제를 선택하여 학습하도록 하였으며, 과제를 해결하기 위한 기능을 알기 쉽게 익힐 수 있게 하는데 중점을 두었다. 또한 교사 및 동료와의 상호작용을 통하여 자신의 기능을 향상시키고 학습결과를 피드백하여 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 자원에의 접근성 측면에서 성인 학습자들의 학습 효율성을 제고하기 위하여 학습자들의 교수-학습 방법, 학습속도, 학습능력, 학습여건 등 개인차가 다른 학습자들에게 다양한 학습선택권을 충분히 보장할 수 있는 e-learning 환경에 대한 고찰과 성인학습이론을 기반으로 성인학습자의 특성에 적합한 교수-학습 전략을 제안 하고자 한다.
학습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 살아 있는 e러닝이 되기 위해서는 컴퓨터가 학습자가 원하는 학습자원의 의미를 이해하고, 적시적(Just-in-time)으로 학습자에게 맞는 형태(Just-for-me)로 학습자원을 제공해 주어 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이뤄질 수 있는 적응적 학습 환경이 필요하다.의미의 웹이라 불리 우고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고, 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 매카니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 애기해 보고자 한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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