액션러닝은 팀기반으로 실제의 문제를 해결하는 교수-학습방법이다. 최근 대학에서 액션러닝을 도입하여 대학의 현장적합성을 반영하고, 이론과 실제를 겸비한 교육으로의 변화를 추구하는 움직임이 일어나고 있다. 그러나 학습자들이 강의식 수업 또는 다른 팀기반 학습에 비하여 많은 학습노력에 대한 부담감을 느끼고 있으며 교수자들이 이에 대한 수업의 불성실한 참여 및 불만족을 우려하고 있다. 이에 이 연구에서는 학습자들의 성취목표지향성이 학습과정의 개인 노력과 팀노력 그리고 결과만족을 설명할 수 있을 것이라 보고 이들의 관계를 탐색하였다. 분석 결과 숙달접근의 학습자들은 학습노력을 많이 기울이며 결과에도 만족하는 것으로 나타났으며 회피접근보다는 수행접근의 학습자들이 학습 노력을 많이 기울이며 학습결과도 만족하는 것으로 해석되었다. 따라서 액션러닝을 설계하고 운영할 때, 수업방법의 의미와 학습노력 및 결과에 대한 의미부여와 공감을 충분히 하여 숙달접근이 아닌 다른 성취 목표지향성을 보이는 학습자들을 독려할 수 있어야 하겠다.
수학 학업성취도에 영향을 미치는 요인들은 끊임없이 변화하면서 수학 학업성취도에 직·간접적인 영향을 미치고 있기 때문에 그 성장을 예측하고 분석할 수 있는 종단연구가 필요하다. 본 연구는 서울교육종단연구의 2011년도(초등학교 5학년)부터 2014년(중학교 2학년)까지 학생들에 대한 종단자료를 활용하여 수학 학업성취도의 종단적인 변화양상이 유사한 그룹으로 분류하여 그룹별 학습노력과 학습태도, 성취목표의 직·간접적인 영향을 살펴보았다. 연구결과 1그룹(2277명, 67.7%)의 수학 학업성취도에는 학습노력과 학습태도가 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 3그룹(958명, 28.5%)의 수학 학업성취도에는 학습태도가 직접적인 영향, 학습노력은 학습태도를 매개로 하여 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 2그룹(127명, 3.8%)의 수학 학업성취도에는 학습태도와 학습노력, 성취목표 모두 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
학습에 있어서 게임 요소의 도입은 학습동기 유발의 측면에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 이러한 학습컨텐츠 개발에 있어서 중복적인 개발 노력을 배제하여 경제적·시간적 효율성을 높일 수 있는 컴포넌트들과 저작도구를 개발하였다. 이 컴포넌트들은 게임 제작에 필요한 기능을 캡슐화하여 제공하고 있으므로 이용하기 편리하고 학습 컨텐츠를 적은 노력으로 손쉽게 개발할 수 있다. 또한 컴포넌트가 조립된 학습도구는 ActiveX 컨트롤로 변환되므로 네트웍 기반 학습에도 이용될 수 있으며, 일반적인 어플리케이션에도 이용될 수 있다. 이 컴포넌트들을 이용한 개발의 예로서 역할놀이용 시뮬레이터를 제작하였다.
최근 IT 기술의 발전으로 인해 조직의 업무 생산성과 품질을 향상시키기 위한 프로세스 개선 연구와 노력이 활발히 진행되고 있다. 그러나 상당수의 프로세스 개선 활동이 기대만큼의 성과를 올리지 못하고 있다. 그 이유는 조직의 프로세스 개선 노력이 개인의 업무 수행 역량의 차이를 고려하지 않기 때문이다. 조직의 성과는 조직을 구성하고 있는 개인의 성과로부터 기인한다. 그러므로 조직의 업무 프로세스 개선노력이 보다 실효를 거두기 위해서는 개인의 업무 프로세스 개선 노력이 병행되어야 하며 이를 효과적으로 지원할 수 있는 학습 체계와 성과에 관한 연구가 필요하다. 소프트웨어 개발 분야에서 개발자의 업무 프로세스를 분석하고 개선하기 위한 PSP 방법론(Personal Software Process)을 활용하고 있다. 본 연구는 PSP 방법론을 활용하여 일반 사무 근로자의 업무 프로세스를 개선 모형을 제시하기 위한 선행 연구로서 대학 수업을 듣는 학생들이 활용할 수 있는 개인 학습 프로세스 개선 방법과 성과 측정 기준을 제시하였다.
컴퓨터를 이용한 인터넷의 급속한 발전에 따라 이를 교육에 응용하려는 노력은 최근 몇 년 동안 지속적으로 진행되어 왔다. 이는 인터넷 이용인구의 급속한 증가로 인하여 웹 상에서의 가상교육 및 원격교육에 관한 필요성이 증대되었고, 이를 실용화하려는 노력은 여러 가지 방법을 통하여 논의되어 왔다. 따라서, 웹 코스웨어는 인터넷을 통한 원거리 학습자들에 대하여 학습욕구를 충족시키기 위한 목적으로 구현 및 개발되었다. 그러나, 이를 이용하려면 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보교환을 위하여 온라인 상태를 유지하였으며, 학습자가 서버에서 갱신되는 학습정보를 받아 보려면 온라인 상에서 학습자의 시스템이 서버로 접속이 이루어져야만 확인이 가능하였다. 본 논문은 이에 관하여 XML(eXtensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅 기법으로 웹 코스웨어를 구현하였으며 이를 위하여 CDF(Channel Definition Format) 형식을 이용하였다. 즉, 채널을 용하여 학습자가 자율적으로 채널을 선택하면, 학습자가 원하는 정보를 자동적으로 갱신되도록 하였다. 또한, 기존의 웹 코스웨어는 정보를 제공하는 서버의 학습내용이 변화될 때다 일일이 확인을 하여야 하는 반면 본 논문에서는 갱신되어진 내용을 학습자에게 자동적으로 업데이트되도록 하였다.
본 연구에서는 실질적 학습자가 교수자로 착각을 한 상태에서 아바타를 학습시키는 과정을 통해 학습이 되게 하는 구조를 설계하고 제안하였다. 시스템 관리자와 교육자료 형성자를 제외하면, 교수자로 착각하고 있는 '학습자'와 학습자의 공부를 위해 노력하는 학습 가이드 역할을 '학습 관찰자', 학습이 되는 아바타로 구성된다. '학습 관찰자'는 학습 방향을 제시하여 아바타가 활동하는 방향을 지시하게 되며, 아바타는 지시된 방향에서 1:1 학습과 같은 형태로 교수자 입장 학습자에게 공부도움을 요청하게 된다. 아바타의 학습은 인공지능 지도 학습 방법을 이용하여 학습되도록 하며, 교수자로 착각하는 학습자는 아바타 학습 시 아바타에 의해 슬며시 제공되는 학습 자료를 참고하며 아바타를 공부시키게 되는 데 아바타를 공부시킨다고 노력하는 과정이 교수자로 착각된 학습자가 공부가 되는 것이다. 또한 이렇게 학습하는 과정을 거쳐 지식이 성장한 아바타는 아바타들이 경쟁하는 경진 대회에 참가하게 되며 교육자로 착각하는 학습자는 관전 또는 코치를 하며 학습을 하게 된다. 이러한 방법을 통해 교육자로 착각하는 학습자는 부모의 마음으로 적극적으로 공부를 하게 유도하며, 흥미를 갖고 공부를 하게 할 뿐 아니라, 가르치는 사람에 준하는 깊이 있는 지식을 갖도록 유도하며, 본 시스템과 온라인 오프라인을 통해 연결 되게 한 운동 기구 및 운동 환경을 이용하여 운동 하도록 유도하고 파워가 되도록 하여 운동 활동을 유도하며, 단계 마다 적당한 보상 점수들이 제공되도록 하여 지덕체가 성장되도록 하는 설계이다.
현재 인공신경망은 단일 작업에 대해선 뛰어난 성능을 보이나, 다른 종류의 작업을 학습하면 이전 학습 내용을 잊어버리는 단점이 있다. 이를 catastrophic forgetting이라고 한다. 인공신경망의 활용도를 높이긴 위해선 이 현상을 극복해야 한다. catastrophic forgetting을 극복하기 위한 여러 노력이 있다. 하지만 많은 노력이 있었음에도 완벽하게 catastrophic forgetting을 극복하지는 못하였다. 본 논문에서는 여러 노력 중 elastic weight consolidation(EWC)에 사용되는 핵심 개념을 이용하여, 순차적 반복학습을 제시한다. 인공신경망 학습에 많이 쓰이는 MNIST를 확장한 EMNIST 데이터 셋을 이용하여 catastrophic forgetting 현상을 재현하고 이를 순차적 반복학습을 통해 극복하는 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 작업에 대해서 학습이 가능하였다.
본 연구에서는 학습자의 동기적 특성이 불일치 사례를 이용한 밀도 개념 학습 과정에 미지는 영향을 조사하였다. 두 개의 중학교 1학년 학생 642명이 연구에 참여하였으며, 사전 검사로 실패에 대한 인내, 자아효능감, 과제 목표 지향과 수행 목표 지향 검사를 실시한 뒤, 선개념 검사를 실시하였다. 개념 변화 학습의 주요 단계를 포함한 학습지를 이용하여 밀도 학습에 대한 개별적인 학습을 실시한 뒤, 사후 검사로 주의집중, 노력, 개념 이해도 검사를 실시하였다. 목표 오개념을 지닌 203명의 학생들의 응답을 경로 분석한 결과, 동기적 특성 변인들은 인지 갈등에 영향을 주지 않았다. 그러나 실패에 대한 인내와 과제 목표 지향은 상황 흥미와 주의집중, 노력을 매개로 개념 이해도에 영향을 주었다. 자아효능감은 노력을 매개로 개념 이해도에 영향을 주었다. 수행 목표 지향은 주의집중과 노력을 매개로 개념 이해도에 부적인 영향을 주었다. 인지 갈등은 상황 흥미를 매개로 간접적으로뿐 아니라 직접적으로도 개념 이해도에 영향을 주었다.
본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.
본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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