The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.15
no.5
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pp.33-41
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2012
Elementary school students should have many opportunities to find their abilities and talents. However, informatics education in Korea does not target the entire elementary school students, opportunities for informatics education are given only to some students. Unlike possibilities to find mathematics gifted students and science gifted students, opportunities to find informatics gifted students are very limited. This study aims to solve current problems through a robot education program based on SEM(Schoolwide Enrichment Model). Using modified curriculum and school enrichment cluster, robot programming education is implemented at the pilot school. The result shows that robot education program based on SEM improved creative potentials of elementary school students.
This study was conducted to compare the learning styles and self-leadership between engineering college students with high and low team performance records. About 70% of students in high team performance group showed learning styles of converger and accommodator, whereas about 67% of students in low team performance group showed learning styles of accommodator and diverger. In regard to self-leadership, high team performance group showed higher level of self-leadership, especially self-observation, self-punishment, natural reward strategies, visualizing successful performance, self-talk, and evaluating beliefs and assumptions. It is recommended to provide the engineering students with the specialized training program to complement their learning styles and self-leadership strategies.
멀티미디어 학습 자료는 학습자에게 다양한 형태의 학습경험을 제공해 줌으로써 학습에 대한 강한 동기유발과 이를 통한 학습목표의 달성에 크게 기여하고 있는 바, 그 교육적 활용가치는 날로 증대되고 있다. 대부분의 교사들은 멀티미디어 편집 관련 애플리케이션을 사용하여 학습자료를 제작하고 있지만 일반적으로 멀티미디어 편집에 있어서, 관련된 주요 기능들이 서로 다른 애플리케이션에서 실행되기 때문에 사용자의 입장에서 여러 개의 애플리케이션을 핸들링해야 하는 불편함이 있다. 또한, 지금까지의 멀티미디어 관련 툴이나 애플리케이션은 사용자의 수준을 고려해보았을 때 상당히 복잡하거나 난해한 부분들이 많아 활용상의 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 멀티미디어 편집 프레임워크의 개발을 목표로 연구범위를 동영상의 캡쳐와 편집으로 제한하고, 지금까지의 사례를 모델링하여 분석하고, 이를 기반으로 새로운 형태의 동영상 캡쳐와 편집을 위한 프레임워크를 설계하였다. 이를 통해 두 작업 사이의 공통적인 구성요소를 추출하여 단순화시킴으로써 애플리케이션에 쉽게 적용할 수 있고, 사용의 용이성과 이식성을 가질 수 있다.
최근 스마트 시대에 디지털 컨버젼스(digital convergence)의 대표기기로 대두되고 있는 태블릿 PC는 휴대전화와 컴퓨터의 기능을 바탕으로 장소의 제한 없이 네트워크에 접속할 수 있다. 이는, 개인의 일상생활에서 큰 영향을 미치고 있는 실정이다. 10년 이상 e러닝이 주도해 온 IT교육시장에서 스마트러닝으로의 변화는 새로운 플랫폼을 구축하는 그 이상의 의미를 가진다. 스마트 러닝은 기존의 수직적인 학습방식을 수평적, 참여적, 지능적, 그리고 상호작용적인 방식으로 전환하여 학습의 효과를 높였다. 이러한 트랜드를 반영하여 스마트러닝의 장점을 극대화 시킬 수 있는 학습자 중심의 컨버젼스 러닝시스템(learning system)을 구현하고자 하였다. 또한, 영어의 중요성이 대두되면서 영어 인증시험에 대한 관심이 날로 커지고 있다. 그리하여 바쁜 일상생활 중에서 시간과 장소에 구애 받지 않고 태블릿 PC를 통하여 영어 인증시험을 공부할 수 있는 어플리케이션을 기획하였다. 본 LEMON(Learn English Mobile ON-air) 앱(application)은 영어 학습 시간이 충분하지 않은 대학생 및 직장인 등을 대상으로 TOEIC, TOEFL, TOEIC SPEAKING 영어 인증시험에 대한 학습이 가능하도록 구현하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.324-328
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2022
기계 독해란 주어진 문서를 이해하고 문서 내의 내용에 대한 질문에 답을 추론하는 연구 분야이며, 기계 독해 문제의 종류 중에는 여러 개의 선택지에서 질문에 대한 답을 선택하는 객관식 형태의 문제가 존재한다. 이러한 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 사전학습된 언어 모델을 미세조정하여 사용하는 방법이 널리 활용되고 있으나, 학습 데이터가 부족한 환경에서는 기존의 일반적인 미세조정 방법으로 모델의 성능을 높이는 것이 제한적이며 사전학습된 의미론적인 정보를 충분히 활용하지 못하여 성능 향상에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 일반적인 미세조정 방법에 템플릿을 적용한 템플릿 기반 미세조정 방법을 통해 사전학습된 의미론적인 정보를 더욱 활용할 수 있도록 한다. 객관식 형태의 기계 독해 문제 중 하나인 토익 문제에 대해 모델을 템플릿 기반 미세조정 방법으로 실험을 진행하여 템플릿이 모델 학습에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.723-724
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2022
지난 코로나 상황 동안 비대면 수업을 진행했고, 학생들은 빠르게 적응했다. 온라인 수업은 학습자가 이해될 때까지 반복 학습이 가능하고, 시간과 공간의 제약 없이 자기 주도적으로 학습할 수 있다는 장점이 있지만, 온라인상이라는 특징 때문에 교수자와 학습자 간 상호작용이 부족하다는 한계점이 존재한다. 하지만 이점은 차후에 비대면 수업의 지속적인 활용 및 확대를 제한하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 상호작용을 높일 수 있는 웹 기반 에듀테크 시스템을 제안한다. 온라인 수업의 강의 영상을 세부적인 내용을 나누는 Section을 통해 다른 학생들이 질문했던 Q&A 데이터를 모아서 생성된 Section-FAQ를 열람할 수 있고, 그 Q&A에 반응해서 상호작용이 가능하다. 또한 교수자에게 Q&A를 보낼 때 영상의 Section 정보와 강의시간 정보를 같이 전송하여 강의 영상을 확인하지 않고, 빠른 답변이 가능하도록 설계했다. 본 논문에서 제안하는 온라인 수업의 상호작용 향상을 위한 웹 기반 에듀테크 시스템을 통해 온라인상에서 교수자의 역할을 대신해주고 비대면 수업의 단점을 해소해주면서, 교수자과 학습자 간의 상호작용을 높여 수업의 이해도를 높이고 학습자들의 학업성취를 높일 수 있을 것이다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.8
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pp.341-354
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2023
The title of a document is the brief summarization of the document. Readers can easily understand a document if we provide them with its title in their preferred styles and the languages. In this research, we propose a cross-lingual and style-based title generation model using multiple adapters. To train the model, we need a parallel corpus in several languages with different styles. It is quite difficult to construct this kind of parallel corpus; however, a monolingual title generation corpus of the same style can be built easily. Therefore, we apply a zero-shot strategy to generate a title in a different language and with a different style for an input document. A baseline model is Transformer consisting of an encoder and a decoder, pre-trained by several languages. The model is then equipped with multiple adapters for translation, languages, and styles. After the model learns a translation task from parallel corpus, it learns a title generation task from monolingual title generation corpus. When training the model with a task, we only activate an adapter that corresponds to the task. When generating a cross-lingual and style-based title, we only activate adapters that correspond to a target language and a target style. An experimental result shows that our proposed model is only as good as a pipeline model that first translates into a target language and then generates a title. There have been significant changes in natural language generation due to the emergence of large-scale language models. However, research to improve the performance of natural language generation using limited resources and limited data needs to continue. In this regard, this study seeks to explore the significance of such research.
Recent research shows that emotion is closely related to memory and learning. Although a growing number of educators have high interest in affective aspects of learning processes and outcomes, there are few studies to investigate systematically instructional strategies and learning environments based on learners' emotion. Despite the efforts to understand the role of emotion and to facilitate positive emotion for meaningful learning in face-to-face and online environments, it is still a challenging issue to measure emotion in a valid and reliable way. To implement emotion-based education, it is essential to overcome the limitation of self-report surveys on emotion, which rely on the memory of learners. The current study surveyed emotion measurement tools, which are recently developed in education and other domains, in terms of self-report, neurophysiology, and behavioral responses. This study also discussed how emotion measurement tools can be used in authentic learning and teaching situations. Particularly, this study focused on cutting-edge technologies that would enable educators to collect and analyze learners' emotion easily in real-world contexts. This study will contribute to the research about the role of emotion in education and the design of adaptive learning environments that consider the change of learners' emotion.
The purpose of study is to comprehend learning satisfaction and academic achievement about the mobile program of nursing English learning constructed as a solution of supporting smart education in J college. The study was conducted from March to December in 2014. The subjects of study are 342 freshmen (39 males, 303 females) of nursing department. Learning satisfaction was analyzed through questionnaires, and academic achievement was investigated through test produced by 3 professors who majored in nursing. Resources analysis was implemented by SPSS 21.0. The study leads to 3 results from the macroscopic perspective. First, there is a difference of satisfaction with whole program between all factors such as mainly used devices, available times, available days, average hours of use per day, available places. Also, items under program satisfaction (subject or content, availability, academic ability) has a difference. Lastly, change of achievement scores by each time was significant.
A web support open environment in which flexibility that allows it to be applied in the education field has gradually evolved but the WBI(Web Based Instruction) which compose it have many limitations and problems, as far as learning efficiency is concerned. In particular, existing web-based estimation systems just give information on whether learner's replies are 'correct' or 'incorrect' and offer the learners evaluations of results in terms of scores. Therefore it is difficult for the learners to get more detailed information about their shortcomings and errors. What is needed for the learners is that web based instruction systems diagnose learner's comprehension status, providing c causes: Why did the learners make the errors\ulcorner In this paper, we propose the development of a web-based instruction system that learners can access with their browsers at any time and no matter where they are. Our system has a facility that analyses learner's weak points and diagnoses error cause, giving advice to learners and more detailed error information than existing systems. By accumulating user behaviors, relevant individualized information on the learners can be given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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