• Title/Summary/Keyword: 학습자료 부족

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Students' Perception on K-MOOC Utilizing and Academic Achievement as a Higher Education Innovation Mechanism (대학교육혁신기제로서의 K-MOOC 활용과 학습성과에 대한 학생인식조사)

  • Cho, Jin-Suk;Jeon, Young-Mee
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.21 no.3
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    • pp.232-243
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    • 2021
  • This study analyzed how K-MOOC was used and identify the academic achievements in higher education. The participants who completed the survey questionnaire were composed of 379 students who were in curriculum-related extra-curriculum using K-MOOC. Results show that the participation rate in individual learning activities was high, thus indicating the activities were perceived positively. In addition, students perceived positively their academic achievements of receiving, valuing, and responding in affective area, as well as synthesis and evaluation of knowledge in cognitive area. Students were also satisfied that they had no psychological burden to the credit of the course and they could take a course from another college. By contrast, platform instability, too much online content, and tedious activities in the lessons were perceived negatively. Nonetheless, the group assessment results suggested that the students taking a course related to their major had further engagement in discussions, and their academic achievement was higher. Based on the foregoing findings, the study proposed developing a subject matter with various theme, utilization plans, interaction reinforcement, and quality management by supporting instructional design strategies in order to expand the use of K-MOOC both as a general education and a major curriculum. The results obtained in this study represent baseline data that may assist in the decision making for university system and operation plan.

An Analysis of Cases of Real-time Online Class Design by Pre-service Science Teachers (예비 과학 교사의 실시간 온라인 수업 설계 사례 분석)

  • Hwa-Jung Han
    • Journal of The Korean Association For Science Education
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    • v.43 no.6
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    • pp.563-572
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    • 2023
  • This study aimed to analyze cases of online class design by pre-service science teachers to identify the teaching strategies employed for online classes. For this purpose, the real-time online class lesson plans of 12 pre-service science teachers, who had experienced education utilizing online teaching tools for a semester, were collected and analyzed. The pre-service science teachers considered all the elements that were essential in traditional face-to-face class designs, including prerequisites, statements of learning objectives, stimulating motivation, teaching and learning methods, wrapping up, teacher-student interaction, and assessment. They devised teaching strategies that could overcome the limitations of online teaching and were not feasible in face-to-face classes for each element. Additionally, they were considering new instructional strategies tailored to the online teaching environment, such as creating a conducive environment for using online teaching tools and strategies related to checking the online teaching environment. However, for statements of learning objectives, stimulating motivation, and wrapping up, most of the pre-service science teachers predominantly utilized teaching strategies from traditional face-to-face classes, especially those involving the presentation of visual materials through online tools. Student-centered approaches were rarely implemented in stimulating motivation or wrapping up. These findings imply that one semester of exposure to the utilization of online teaching tools may be insufficient in teacher education. Thus, there is a need for a continuous and expanded educational program on the utilization of online teaching tools as part of pre-service teacher education.

Linkage of Hydrological Model and Machine Learning for Real-time Prediction of River Flood (수문모형과 기계학습을 연계한 실시간 하천홍수 예측)

  • Lee, Jae Yeong;Kim, Hyun Il;Han, Kun Yeun
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.40 no.3
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    • pp.303-314
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    • 2020
  • The hydrological characteristics of watersheds and hydraulic systems of urban and river floods are highly nonlinear and contain uncertain variables. Therefore, the predicted time series of rainfall-runoff data in flood analysis is not suitable for existing neural networks. To overcome the challenge of prediction, a NARX (Nonlinear Autoregressive Exogenous Model), which is a kind of recurrent dynamic neural network that maximizes the learning ability of a neural network, was applied to forecast a flood in real-time. At the same time, NARX has the characteristics of a time-delay neural network. In this study, a hydrological model was constructed for the Taehwa river basin, and the NARX time-delay parameter was adjusted 10 to 120 minutes. As a result, we found that precise prediction is possible as the time-delay parameter was increased by confirming that the NSE increased from 0.530 to 0.988 and the RMSE decreased from 379.9 ㎥/s to 16.1 ㎥/s. The machine learning technique with NARX will contribute to the accurate prediction of flow rate with an unexpected extreme flood condition.

Development of Return flow rate Prediction Algorithm with Data Variation based on LSTM (LSTM기반의 자료 변동성을 고려한 하천수 회귀수량 예측 알고리즘 개발연구)

  • Lee, Seung Yeon;Yoo, Hyung Ju;Lee, Seung Oh
    • Journal of Korean Society of Disaster and Security
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    • v.15 no.2
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    • pp.45-56
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    • 2022
  • The countermeasure for the shortage of water during dry season and drought period has not been considered with return flowrate in detail. In this study, the outflow of STP was predicted through a data-based machine learning model, LSTM. As the first step, outflow, inflow, precipitation and water elevation were utilized as input data, and the distribution of variance was additionally considered to improve the accuracy of the prediction. When considering the variability of the outflow data, the residual between the observed value and the distribution was assumed to be in the form of a complex trigonometric function and presented in the form of the optimal distribution of the outflow along with the theoretical probability distribution. It was apparently found that the degree of error was reduced when compared to the case not considering where the variance distribution. Therefore, it is expected that the outflow prediction model constructed in this study can be used as basic data for establishing an efficient river management system as more accurate prediction is possible.

Development of Scratch Learning Contents using Webcam for Enhancing Interest in Programming (프로그래밍 흥미 향상을 위한 웹캠 기반 스크래치 교육 콘텐츠 개발)

  • Kim, Ji-Yun;Lee, Tae-Wuk
    • Proceedings of The KACE
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    • 2017.08a
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    • pp.121-124
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    • 2017
  • 초등 교육과정에 소프트웨어 교육 내용이 포함되는 2015 개정 교육과정의 시행을 앞두고, 학교 현장의 교사들은 이에 대한 지도 준비 수준이 낮으며 소프트웨어 교육 관련 교수 학습 자료도 부족하다고 느끼고 있었다. 이에 본 논문에서는 체험을 주 내용으로 하는 초등학교 프로그래밍 영역에 활용이 가능한 웹캠 기반 스크래치 프로그래밍 교육 콘텐츠를 개발하였다. 이 때 프로그래밍 흥미를 높일 수 있는 방법으로 웹캠을 사용하여 사용자의 움직임과 상호작용이 가능한 콘텐츠를 제작하였으며 총 10차시로 구성하였다. 추후 본 논문에서 제안한 교육 콘텐츠를 초등학생들에게 적용하여 교육적 효과를 검토할 것이다.

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Web Course Ware Design and Development for Learning about Safety Education for upper Graders in the Elementary School (초등학교 고학년 아동들의 안전 교육을 위한 웹 코스웨어 설계 및 구현)

  • Kim, Mi-Ju;Moon, Wae-Shik
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2005.08a
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    • pp.161-170
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    • 2005
  • 의학의 발달과 산업화로 인한 생활환경의 향상은 인류에게 질병으로 인한 고통이나 사망의 위험에서 벗어나게 해 주었다. 그러나 최근 우리사회에서 일어나고 있는 대형 안전사고로 인한 사망이나 부상피해는 갈수록 높아지고 있다. 이는 사회 전반에 퍼져있는 안전의식의 결여가 낳은 결과로, 사고를 사전에 예방하고, 사고로 인한 인명피해를 줄이기 위해서 모든 국민은 안전교육의 중요성을 인지하고, 교육의 활성화를 위해 노력해야 한다. 특히, 감수성이 예민하고 지식이나 가치관, 태도의 형성과정에 있는 어린이들에게 안전의식을 체계적으로 형성하고 관련지식을 갖도록 하는 것은 중요하다. 일선 학교 교사들도 안전교육의 필요성은 느끼지만, 교육적으로 활용할 수 있는 자료는 많이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학생을 위한 안전교육 코스웨어를 연구하여 이를 아동들이 언제 어디서나 웹을 통하여 학습할 수 있는 장을 마련함으로써 아동들에게 안전에 대한 경각심과 안전의식을 심어주는데 목적이 있다.

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컴퓨터 교육의 문제점에 대한 실증적 연구

  • 하태현
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.585-600
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    • 1998
  • 정보화 시대에 살고있는 우리는 교육의 패러다임 변화요청에 부응하여 교사 중심의 교육 환경을 학습자 중심의 선택에 강조점을 두고 교육을 실시하여야 한다. 그리고 양질의 교육환경이 좋은 교육효과를 낳을 수 있다는 점에서 컴퓨터 교육 환경의 현황을 파악하고 그 개선 방향을 제시하는 것이 시의 적절한 연구라 할 것이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 전북 지역에 있는 고등학교를 대상으로 컴퓨터 교육의 환경과 그 실효성에 대한 자료조사를 설문지와 면접법을 통해 실시하고 그 결과를 분석하였다. 분석 결과는 수업 만족도 , 전산실 사용 만족도를 중심으로 전체를 분석하고 인문계 고교와 실업계 고교 ,그리고 남학생과 여학생의 의견도 각각 분석하였다. 그 결과는 모든학생들이 컴퓨터 수업과 전산실 사용에 불만족을 느끼고 있었으며 주요한 이유는 컴퓨터 시설의 미흡과 컴퓨터를 전공한 전문 교사의 부족함등으로 나타났다. 결론으로 컴퓨터 교육을 활성화하기 위해서 정부는 교육용 컴퓨터보급, 교사용 컴퓨터보급, 교육용 소프트웨어 개발 보급영역, 컴퓨터 교육을 대학에서 4년동안 전공한 전문 교사의 현장배치의 시급함등 네 가지 부분에 주력해야 함을 제시한다.

Design of a Web-based Career Education System for Elementary School Students (초등학생을 위한 웹 기반 진로교육 시스템 설계)

  • Song, Young-Ha;Lee, Jae-Inn
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 2004.01a
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    • pp.252-259
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    • 2004
  • 고도의 산업화로 직업의 전문화 세분화 현상이 가속화되면서 개인으로 하여금 자신의 진로를 계획하고 준비하여 진로를 선택하게 하고, 선택한 진로를 계속 발전시켜 나갈 수 있도록 도와주는 과정인 진로교육의 필요성이 날로 증가하고 있다. 특히 진로 인식의 단계에 해당하는 초등학교 시기의 진로교육은 진로교육의 출발점에 해당하며 다음 단계의 진로교육에 영향을 미친다는 점에서 중요성을 가진다. 하지만 그 중요성에도 불구하고 시간과 자료의 부족으로 일선 초등학교에서는 지속적이며 체계적인 지도가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제를 체결하기 위하여 본 연구에서는 진로교육에 인터넷을 도입하여 시간과 공간의 제약이 업고, 개별 학습이 가능한 인터넷의 장점을 지니면서 초등학생들의 진로교육 단계와 진로 발달 수준에 적합한 웹 기반 진로교육 시스템을 설계해 보았다.

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Named Entity Boundary Recognition Using Hidden Markov Model and Hierarchical Information (은닉 마르코프 모델과 계층 정보를 이용한 개체명 경계 인식)

  • Lim, Heui-Seok
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.182-187
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    • 2006
  • This paper proposes a method for boundary recognition of named entity using hidden markov model and ontology information of biological named entity. We uses smoothing method using 31 feature information of word and hierarchical information to alleviate sparse data problem in HMM. The GENIA corpus version 2.1 was used to train and to experiment the proposed boundary recognition system. The experimental results show that the proposed system outperform the previous system which did not use ontology information of hierarchical information and smoothing technique. Also the system shows improvement of execution time of boundary recognition.

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A study on pollutant loads prediction using a convolution neural networks (합성곱 신경망을 이용한 오염부하량 예측에 관한 연구)

  • Song, Chul Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.444-444
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    • 2021
  • 하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

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