본 연구는 학습 성취도 예측을 통한 완전학습 시스템을 연구하는데 그 목적이 있다. 학급 내의 95%의 학생들이 학습 과제의 90% 이상을 완전히 학습해 내는 것이 완전학습이다. 그러나 개인의 수준차로 인한 완전학습 도달 시간이 상이하고, 그 도달 시간을 파악하기가 어려우므로 현실적으로 완전학습에 도달하기란 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 이러한 현실적인 어려움을 극복하고자 학생들의 과거 현재 학습 성취 데이터를 분석하여, 미래 학습 성취도를 예측함으로써 보충학습이 필요한 학생을 미리 선별하고, 학생별 특성과 수준에 맞는 보충학습 자료 제공을 통한 재학습 유도로 정해진 기간 내에 단계별(단원별, 학기별)로 완전학습에 도달할 수 있도록 하였다.
온라인 가상강의는 전형적인 오프라인 강좌에 비해 많은 장점을 가지고 있는 반면에 교수자의 학습감독권과 교수자가 학습자의 상태를 파악하여 능동적으로 강의내용을 변경할 수 있는 기능을 갖지 못하기 때문에 학습자의 결연한 학습의지가 전제되지 않으면 기대하는 학습효율을 얻을 수 없다는 문제점들이 교육공학적인 측면에서 거론되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 온라인 가상강좌에서 해결되지 않은 학습감독원을 부여하기 위해서 눈꺼플 움직임과 머리의 상하움직임만으로 학습자의 학습태도를 평가하고, 이에 따라 능동적으로 강좌가 진행될 수 있는 교수-학습모델을 제안한다.
본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
강의 중심적인 공학교육은 공학기피라는 사회현상과 더불어 관련 기술 및 이론의 습득에 어려움을 초래하고 있다. 따라서 학습자의 흥미를 유도할 수 있고, 보다 효율적인 교육방법의 도입이 필요하다. 교수방법의 보조 수단으로서 자바 기술을 이용한 CAI형 웹 기반 전자계 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이션 모듈은 자바 애플릿으로 개발하였으며, 학습자가 직접 문제에 대한 물리적 파라메터를 설정할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 계산결과는 컴퓨터 애니메이션을 통하여 학습자의 흥미와 이해를 도울 수 있도록 배려하였다. 또한 시뮬레이션 모듈의 통합과 효율적 관리 및 학습자원의 재활용성을 고려하여 e-Learning 기술 표준인 SCORM의 적용 가능성도 검토하였다.
본 논문에서는 심층적 강화학습 기반 GOP (Group of Picture) 크기를 선택하여 HEVC/H.265의 인코더를 제어하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 현재 비디오 신호를 부호화 하는 과정에서 이미 부호화한 정보를 사용해야하는 부호화 의존성에 관한 문제가 있었다. 제안 방법은 강화학습 방식을 도입하여 이러한 문제를 극복하고 입력 비디오의 시간적 상관도에 따라 GOP의 크기를 적응적으로 선택하여 부호화 한다. 본 논문에서는 GOP 선택을 위한 강화학습 환경을 새롭게 정의하고 부호화 성능에 따른 보상을 부여하는 방식으로 학습을 수행한다. 제안된 적응적 GOP 선택에 따라 인코더 제어 시, 부호화 방법의 부호화 효율이 -6.07% BD-rate 향상된 실험 결과를 보이며 본 방법의 우수성을 입증한다.
Edge computing 환경에서는 노드끼리 직접 또는 간접적으로 전송되는 많은 수의 데이터가 Computing 노드에 의해 수집된다. Computing 노드에 실시간 적으로 전송되어지는 데이터의 저장 및 처리를 위해 기계학습(Machine learning) 기법이 사용된다. 기존의 기계학습 모델의 학습방법의 경우 Edge computing 노드의 지능화에 다소 맞지 않는 방법이며 노드들 간의 협업 시스템을 기계학습 모델에 구축하는 것 또한 중요개선사항 중 하나이다. 본 논문에서는 Edge computing 환경에서 적용 가능한 기계학습 모델을 조사하였다. 본 조사를 통하여 향후 edge computing 환경에서의 제약사항에 대해 더 구체적이며 다양한 연구방향을 제시할 수 있으며 효율적인 모델 적용을 목표로 한다.
정보기술의 발달과 교육분야의 적용은 다양한 교수-학습 방법 개선의 가능성을 제시해 주고 있다. 교육의 방법으로 새롭게 제시되고 있는 열린교육이나 자기주도적 학습 그리고 학생중심은 모두 학생들의 능동적인 정보이용과 정보소양의 중요성을 강조하고 있다. 또한 오늘날의 학교도서관은 단순한 정보제공에서 교수-학습과정과의 연계성 그리고 종합 정보센터로서 학교 전자 도서관의 필요성이 제기 되고 있다. 본고에서는 교수-학습 과정을 직 간접적으로 지원할 수 있는 학교 전자도서관의 물리적 구성요소와 정보시스템의 모형 그리고 이러한 학교 전자도서관이나 정보시스템을 통해서 교수-학습 과정에 어떻게 참여할 수 있는지 그 방안을 제시하고자 한다.
기존 CAI(Computer Assisted Instruction) 학습방법에서의 문제점은 학습자의 개인적 특성을 충분히 고려하지 못한 채 교수설계자가 정한 학습 경로에 따라 학습하도록 구현되었다는 점이다. 이런 점을 해결하기 위해서는 시스템 설계 시 누적된 개인자료를 통하여 개인차를 지능적으로 판단하고, 결손 된 부분을 처방할 수 있는 인공지능을 갖춘 ITS(Intelligent Tutoring System)가 필요하다. 본 연구에서는 향후 시스템 설계자가 전자계산기구조 학습을 위한 시스템 설계 시 학습자가 학습과정에서 범할 수 있는 오류와 성취능력수준을 파악하여 수준별 학습이 가능토록 할 수 있는 학습자 모델링을 설계하는데 있어 고려하여야 할 요소들을 제시하였다.
단계형, 수준별 교육과정의 효율적인 운영을 위해서는 개별화 학습이 가능하도록 자기 주도적 학습 시스템이 구축되어야 한다, 이러한 시스템 구축을 통한 교육과정의 효과적 운영과 교수-학습의 질적 향상을 도모할 수 있는 방안의 하나로 초등수학 전자 교과서 개발은 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 초등 수학 전자 교과서의 구성 및 개발 전략에 대한 기본 방향을 설정하고, 이러한 기본 방향에 기초하여 유사 자료 사례 분석, 내용 분석, 기능 분석을 통해 종합적인 초등 수학 전자 교과서의 구성 모델을 제시하였다. 또한 실제적인 개발 전략의 일환으로 단계적 개발 모형과 컨텐트 확보 방안도 함께 제시하였다.
이 연구는 전자교육에서 성인여성 학습자를 중도탈락에 이르게 하는 요인을 도출하고, 이 중에서 가장 큰 영향을 주는 요인을 찾음으로써, 궁극적으로는 수료율을 제고하는데 목적이 있다. 이를 위해, 선행연구 분석을 통해 도출된 9가지 요인 중 어떤 요인이 중도탈락에 영향을 미치고, 그 영향력은 얼마인지 알아보기 위해 16개의 설문문항을 구성하여 K 기관의 교육생을 대상으로 설문을 실시하였다. 연구결과, 전자교육에서 성인여성 학습자의 중도탈락에 영향을 주는 요인은 결혼 여부, 내적 동기, 교육기관의 지원, 가사와 육아, 학습가능 시간 등 5가지로, 내적 동기, 학습가능 시간, 결혼 여부, 교육기관의 지원, 가사와 육아 순으로 중도탈락에 대한 영향을 미쳤다. 즉, 학습진행 시 내적 동기의 만족도가 높을수록, 학습 시간의 부담이 적을수록, 미혼이며, 교육기관의 지원에 만족도가 높을수록, 또 가사와 육아에 부담이 적을수록 수료를 할 가능성이 더 큰 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 전자교육에서 성인여성 학습자의 수료율을 제고하기 위해서는 성인여성을 대상으로 한 전자교육 과정 운영 시 결혼 여부, 내적 동기, 교육기관의 지원, 가사와 육아, 학습가능 시간의 요인을 고려해야하며, 그 중 결혼 여부, 가사와 육아부담 등의 여성학습자의 일반적인 특성에 따른 중도탈락을 줄이기 위해서는 교육기관의 역할이 중요하다. 또한, 성인여성 학습자의 중도탈락에 가장 큰 영향을 미치는 내적 동기 향상을 위해 과정설계 시 여성학습자 위주의 맞춤형 교수설계전략을 세우는 것이 중요하다. 성인여성 대상 전자교육에서의 학습자 중도탈락 요인들의 인과관계 및 그에 따른 영향력을 분석하는 연구를 통해 도출된 결과를 바탕으로 성인여성 학습자의 중도탈락을 줄일 수 있는 실증적인 방법론에 대한 연구를 통해 중도탈락률을 줄이는 것은 물론, 학업성취도 및 만족도를 높이고 나아가서는 여성의 사회진출을 도울 수 있는 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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