• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.435-444
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• 2014

최근 외국어 학습에 있어 어휘 학습의 중요성이 부각되며 어휘학습전략 교육에 대한 관심이 급증하였다. 하지만 어휘학습전략 연구는 아직 미비한 상태로, 특히 어휘 학습이 필수적인 어린이 영어 학습자 대상의 연구가 필요하겠다. 따라서 본 연구는 초등학교 영어 교과서에 수록되어 있는 어휘학습 활동과 전략을 분석하여, 전반적인 사용 실태를 알아보고 어린이 영어어휘 지도에 주는 시사점을 논의하고자 한다. 이를 위해 초등학교 5학년 영어 교과서 중 총 3개의 교과서와 교사지도서를 선택하고, 수록된 어휘관련 학습활동들을 Schmitt(1997)의 어휘학습전략 분류표로 분석하였다. 연구 결과, 분석에 사용된 교과서 3종 모두 다양한 어휘학습전략의 종류를 포함하지 않았다. 3종의 교과서에서 사용된 전략은 상위전략인 발견전략과 강화전략 중 Y사 교과서에서 발견된 '영한사전을 이용한다'를 제외하고는 모두 강화전략이었으며, 암시적인 학습방법이 사용되었다. 우리나라 학습자들이 제한된 어휘학습전략을 선호하고 사용한다는 국내 선행연구 [2][4][23]의 결과를 고려해볼 때, 영어교육현장에서는 앞으로 보다 다양한 어휘학습전략을 여러 가지 방법으로 소개하고 활용해볼 수 있는 기회를 제공할 필요성이 있겠다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권2호
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• pp.411-425
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• 2004

본 연구에서는 수학학습 부진아 지도에서 테크놀로지의 활용이 가지는 의미를 분석해 보고, 테크놀로지가 공평성의 원리에 입각하여 구체적 조작물로서 부진아의 수학 학습지도에 어떠한 영향을 미치는가, 부진아의 개별지도에 긍정적인 영향이 있는가, 부진아의 수학에 대한 관심과 흥미의 제고 및 학습 개념과 원리를 이해하는 데에 도움이 되는가에 대하여 살펴봄으로써 수학학습 부진아들에게 테크놀로지의 활용 가능성을 탐색하고자 한다. 또한 선행연구의 분석을 통하여 수학학습 부진아들의 발생요인을 종합하였으며, 선정된 대상의 사전조사에 의거해, 수학학습 부진의 원인을 학습자 요인의 인지적 요인인 학습방법 미숙과 교과 요인 가운데 수업 요인인 직접적 개별학습의 부재에 초점을 맞추었다. 연구반에 대한 총 40시간의 수업 실시 후의 연구결과에 의해 테크놀로지가 수학학습 부진아의 치유에 긍정적인 영향이 있다는 가능성을 탐색하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제8권
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• pp.179-188
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• 1999

필자들은 제37회 교육자료전시회(1997)와 제38회 교육자료전시회(1998)에 작품을 출품하였다. 이들 교육자료전시회에 참가하게 된 동기는 다음과 같다. 입문기 아동의 수학교육은 학습내용에 대한 흥미를 가지도록 해야 하며 구체적인 조작활동을 통하여 수량에 대한 기초적인 개념과 원리, 그리고 법칙을 바르게 이해시켜 논리적 사고력을 기르도록 해야 한다. 그러나 대부분의 아동들을 목표수준에서 보면 만족스럽지 못하고, 시간이 지날수록 학습결손아가 늘고 있는 현실이다. 특히 오름길 학습지를 해결할 때는 우수한 아동에게도 조작활동을 시켜보면 뜻밖에 조작 활동을 제대로 못하고 당황하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이것은 개념 형성과 개인간의 차에 관심을 둔 지도가 이루어지지 않은 상태에서, 자기능력과 수준에 맞는 학습을 하지 못하고 다음 단계로 넘어가기 때문이라 판단하였다. 이에 필자들은 교과서에 예시한 활동이나 그림 자료들을 실제로 관찰하고 조작해 볼 수 있도록 구체적인 자료로 대체하여, 수학에서 요구하는 학습지도 원리에 적합하도록 하였다. 또 교실 수업에서 야기되는 개인차에 대한 학습지도상의 문제점을 해결하는 한편, 급우간 인간관계에 바탕을 둔 소그룹 협동 학습을 위한 자료로 수와 가감산의 원리를 쉽게 체득 시킬 수 있도록 하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.703-716
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• 2012

본 연구에서는 교사의 학습이 일어날 수 있는 반성을 Davis(2006)의 '생산적 반성'으로 개념화하고 생산적 반성의 관점에서 초등 예비교사의 반성 저널 44개를 분석하였다. '생산적 반성'이란 한마디로 교사의 학습을 증진시킬 수 있는 반성을 말하며 반대로 '비생산적인 반성'이란 수업의 여러 측면들을 단순히 기술하며 분석이 거의 없고, 여러 아이디어를 연관시키기보다는 나열만 하는 경우를 말한다. 생산적 반성이 일어나고 있는지의 여부는 수업의 제 측면('지도', '내용 지식', '학습자/학습', '평가')을 얼마나 연결지어 생각하는지(통합), 그리고 얼마나 분석적으로 생각하는지(분석)로 살펴볼 수 있다. 분석 결과 초등 예비교사는 자신의 수업에 대한 반성에서 대부분 '지도', '내용 지식', '학습자/학습'의 세 측면을 포함하고 있지만(86.4%) '학습자/학습'이나 '내용 지식'의 측면을 강조하는 경우(각각 36.4%, 15.9%)보다는 '지도'측면을 강조하는 경우가 훨씬 많았다(86.4%). 이에 반해 '평가'측면은 반성 저널에서 언급된 경우가 거의 없으며 전혀 강조되고 있지도 않았다. 수업의 제 측면을 연관 지어 생각하거나 분석적으로 생각하는 생산적 반성의 수준은 다소 낮은 것으로 나타났다(4점 만점에 1.8점). 반성 저널의 대부분은 '학습자/학습'과 '지도'두 가지 측면에서만 통합을 보였으며(72.7%) 전혀 통합이 없는 저널도 22.7%나 되었다. 이러한 결과는 예비교사가 수업에서 일어난 일을 해석하고 수업의 대안을 모색하는 과정에서 평가 측면을 보다 주목하고 고려할 수 있도록 하고, 피드백이나 토론 등을 통하여 수업의 제 측면을 연관시키고 통합시킬 수 있도록 안내하는 것이 필요함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.649-658
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• 2005

네트워크 기반의 공격은 그 위험성과 피해의 규모가 크기 때문에 공격 초기에 빨리 탐지하는 것이 중요하다. 그러나 지도학습 데이터 마이닝을 이용한 네트워크상의 비정상 트래픽을 탐지하는 방법은 방대한 양의 데이터 전처리와 관리자의 분석이 요구되며 관리자의 분석이 정확하다는 보장이 없을 뿐만 아니라 각 네트워크의 실시간 특성을 고려하지 못하기 때문에 탐지의 어려움이 크다. 본 논문에서는 실시간 침입 탐지와 점진적 학습을 위해 비지도학습의 데이터마이닝 기법중 하나인 자기 조직화 지도를 기반으로 트래픽 속성 상관관계 메커니즘을 제안한다. 이는 세 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 초기 학습이 이루어지는 단계로 비지도 학습을 통하여 성격이 비슷한 트래픽끼리 클러스터링 한 맵을 생성시킨다. 두 번째 단계는 맵의 각 클러스터가 정상과 비정상 트래픽의 클러스터로 구분되기 위해 각 공격별로 추출된 규칙(rule)을 적용하여 맵을 분석한다. 이 규칙은 지도 학습을 통한 규칙 기반의 방법으로, 각 데이터 항목마다 SOM을 이용한 속성별 맵의 상관관계(correlation) 분석을 통해 생성되었다. 마지막으로 분석된 맵을 이용하여 실시간 탐지와 함께 점진적 학습이 이루어지게 된다. 여러 실험을 통하여 비지도 학습과 지도 학습을 결합한 SOM 기반 트래픽 속성 상관관계 메커니즘이 지도 학습에 비해 실시간 탐지에 우수함을 증명하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권4호
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• pp.213-229
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• 2011

이 연구의 목적은 초등학생들이 선호하는 학습만화에 대한 독서지도의 필요성을 제기하고, 학습만화 독서지도 방안을 제시하는 데 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위하여 초등학교 4학년 학생을 대상으로 2차에 걸쳐 총 8차시의 학습만화 독서지도프로그램을 개발하여 실행하였다. 프로그램 실행은 1차와 2차로 나누어 실시하였고, 1차 프로그램 실행 후 문제점을 보완하여 2차 프로그램을 설계 하여 실시하였다. 연구결과 독서부진아 및 학습부진아에 대한 교육 시 학습만화를 적절히 활용한다면 학습 집중력이 떨어져 있는 아동들의 독서의욕과 학습능력을 증진 시킬 수 있는 것으로 나타났다. 또한 초등학생들이 학습만화를 통해 갖게 된 관련 분야에 대한 관심과 흥미를 독서의욕과 학습능력을 높일 수 있는 동기로 활용할 수 있도록 적극적으로 학습만화 독서지도 방안을 개발할 필요가 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.9-17
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• 2021

본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.268-273
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• 2000

기존의 웹 기반 학습 평가 시스템은 학습자의 선택 기회가 없는 상태에서 일방적으로 제시된 문제지로 평가하게 되거나, 문제 은행에서 임의로 추출한 문제도 단순히 무작위로나 난이도만을 고려하여 문제지를 구성하였고, 그 결과에 대한 성취도의 분석도 한 문제지에 대한 정오표 또는 점수로 단순하게 제시하기 때문에 학습자의 지속적인 학습 관리가 이루어지지 못하고 있다. 본 논문에서는 문제유형, 과목 및 단원 난이도, 문항 형태, 문항당 배점, 문항당 배당 시간등의 다양한 정보를 가진 유형별 문제 은행을 구축하였다. 학습자는 마치 문제집을 풀고 싶은 유형의 문제를 선택하듯이 문제 은행에서 문제를 자율적으로 구성하여 평가할 수 있는 유형별 문제지나 대학수학능력시험의 기준에 맞추어 자동 구성되는 종합 문제지로 다양하게 평가할 수 있다. 또한, 한문제지에 대한 결과뿐만 아니라 유형별, 월별 성취도 분석을 통하여 평가한 총점에 대한 획득한 점수의 누적 통계를 그래프로 일목요연하게 보여주어 한 학습자에 대한 지속적인 성취도 분석이 가능하도록 구축하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.