The Web-based instruction on the internet provides lots of learners with the related information and knowledge beyond time and space. But in the Web-based instruction, there is a problem that the teaming process statuses for learners can be known only through an exam. This paper introduces a web monitoring method to check whether the learner has some problems in learning process and to be able to find out the students with the problems. In the method this paper proposes a learning time prediction model for predicting the proper next study time intervals based on the learner`s learning times and grades on Previous learning units. This method provides the educator with the learning Process statuses for learners. The Loaming prediction model for web-based monitoring can be used to stimulate learners to take the good teaming processes by sending automatically alerting messages if their real teaming times exceeds on his predicted learning time interval. The results of the estimation through case study on the web-based monitoring to use the teaming time prediction model show that most of on-line learners with Poor teaming process statuses get poor grades. In addition, the results show that learner`s poor habits keep going on without change.
Computer based teaming system has considerable influence upon teaching technique and teaming efficiency. It is possible to make a learner-oriented teaching in the online learning system. In this case, it can provide easily and immediately learner with various information that relate to class status, for example, attendance, examination score and so on. In the case of conventional off-line education, however, it is inefficient to provide the information of class status for learners compared with on-line system. In this paper, we propose a monitoring system of class status which can provide various information of teaming status for learners, instructors and advisors. It is useful to advise student's course work and job. The main purpose of this system is to prepare a monitoring system of class status on a web based e-class system. It achieves self-monitoring systems which provide a feedback data as a result of class for students.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.669-672
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2002
인터넷 교육 시스템에서 학습자와 교사간의 상호작용을 위한 도구들이 다양하게 지원되고 있지만, 교과과정을 개설하고 이를 운영하는 교사의 입장에서 볼 때, 등록한 모든 학생들이 대면하게 되는 상황을 모두 접수하고, 그들의 학습 상태를 분석하여 학습자에게 가장 적합한 코스 구성 및 스케줄을 제공한다는 것은 어려운 일이다. 따라서, 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 학습자에게 효과적인 학습 방법과 코스 구성, 그리고 코스 스케줄 등의 피드백을 제공할 수 있는 에이전트가 필요하게 되었다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습 평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도록 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케쥴을 제공해 주는 인터넷 반복 학습 시스템을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.719-723
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2001
웹기반 교육시스템을 이용한 온라인 강좌는 인터넷의 발달과 더불어 컴퓨터 교육 시스템 분야의 이슈로 부각되고 있으며 이러한 웹기반 교육시스템의 보급과 더불어 사용자의 다양한 교육 서비스에 대한 욕구 증대에 따른 교육서비스를 응용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 학습자와 교사간의 상호작용을 위한 도구들이 다양하게 지원되고 있지만, 교과과정을 개설하고 이를 운영하는 교사의 입장에서 볼 때, 등록한 모든 학생들이 대면하게 되는 상황을 모두 접수하고, 그들의 학습 상태를 분석하여 학습자에게 가장 적합한 코스 구성 및 스케줄을 제공한다는 것은 어려운 일이다. 따라서, 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 학습자에게 효과적인 학습 방법과 코스 구성, 그리고 코스 스케줄 등의 피드백을 제공할 수 있는 에이전트가 필요하게 되었다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습 평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케쥴을 제공해 주는 코스 스케쥴링 멀티 에이전트를 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.583-585
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2001
최근 들어 인터넷의 발달로 웹기반 교육시스템을 이용한 온라인 강좌는 컴퓨터 교육 시스템 분야의 이슈로 부각되고 있으며 이러한 웹기반 교육시스템의 보급과 더불어 사용자의 다양한 교육 서비스에 대한 욕구 증대에 따른 교육서비스를 응용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 학습자와 교사간의 상호작용을 위한 도구들이 다양하게 지원되고 있지만, 교과과정을 개설하고 이를 운영하는 교사의 입장에서 볼 때 등록한 모든 학생들이 대면하게 되는 상황을 모두 접수하고, 그들의 학습 상태를 분석하여 학습자에게 가장 적합한 코스 구성 및 스케줄을 제공한다는 것은 어려운 일이다. 따라서, 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 학습자에게 효과적인 학습 방법과 코스 구성, 그리고 코스 스케줄 등의 피드백을 제공할 수 있는 에이전트가 필요하게 되었다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습 평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케줄을 제공해 주는 코스 스케줄링 멀티 에이전트를 제안하고자 한다.
This paper proposes the design of a personalized learning support system for students with learning disabilities, utilizing biometric signals. The system leverages EEG (electroencephalography) and eye-tracking data to monitor the learner's state in real-time, identifying signs of decreased concentration, boredom, or diminished interest. By providing customized feedback and an adaptive learning environment, the system aims to enhance the learning experience and effectiveness. Key components of the system include data collection using Emotiv Epoc X and eye-tracking devices, data preprocessing, and the application of AI models such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Additionally, Random Forest and Gradient Boosting techniques are employed to predict learner characteristics and optimize feedback, while Decision Trees are used to analyze learning outcomes and deliver individualized recommendations. The proposed system aims to provide an optimal learning environment for students with learning disabilities, with the ultimate goal of improving educational performance and motivation.
This paper proposes an agent-based adaptive tutoring system that monitors learning process of learners' and provides learning materials dynamically according to the analyzed learning character. Furthermore, it uses fuzzy concept to evaluate learners' ability and to provide learning materials appropriate to the level of learners'. For this, we design a courseware knowledge structure systematically and then construct a fuzzy level set on the basis of it considering importance of learning targets, difficulty of learning materials and relation degree between learning targets and learning materials. Using agent, monitoring continually the learning process of learners 'inferencing to offer proper hints in case of incorrect answer in learning assesment, composing dynamically learning materials according to the learning feature and the evaluation of assesment, our system implements effectively adaptive instruction system. Moreover, appling the fuzzy concept to the system could naturally consider and ideal with various and uncertain items of learning environment thus could offer more flexible and effective instruction-learning methods.
오피니언 마이닝은 객관적인 정보를 필요로 하는 많은 분야에서 쓰이는 기법이다. 그러나 표현의 자유도가 높은 한글 Text를 분석하는 것은 상당히 어려운 일이다. 또한 한글 파괴 현상도 하나의 원인으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Text를 음소단위로 분할하는 Trigrarn-Signature 기법과 구문태그 패턴 기법을 통합한 새로운 상태 분류 기법을 제안했고, 만족, 불만, 낙담, 의문, 흥분 5가지 감정 분류를 시도했다. 이를 토대로 사용자의 정보를 그래프로 보여주는 시각화 시스템을 제안한다.
u-러닝(u-learning) 체제의 도입은, 다양한 형태의 원격교육을 지원하기 위한 교수-학습 시스템 및 모형을 요구하며, 이에 따라 유무선 인터넷을 이용한 u-러닝 시스템이 지속적으로 개발 적용되어 왔다. 하지만, 현재 운영되고 있는 대부분의 원격교육시스템은 교수자와 학습자간의 지속적인 쌍방향 상호작용 유지의 어려움, 시스템 구축을 위한 경제적 부담, 시스템 운영에 투입되는 교수자의 기술적 소양 부족 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 다음 항목에 대한 제고가 필요하다. 첫째, 효율적인 쌍방향 상호작용은 학습자 행동에 대한 지속적인 모니터링 및 피드백, 그리고 교수자의 상시 접속 상태 유지를 전제로 한다. 이는 사이버 교사(cyber tutor)를 이용하는 지능형 학습에 대한 논의로 이어진다. 둘째, 구현될 시스템은 경제성과 재사용성 측면이 고려되어야 하며, 이는 기존의 학교 현장의 인프라를 활용하는 u-러닝 개념의 학습 환경, 즉 이동성 네트워크 구조에 대한 설계가 요구된다. 셋째, 시스템의 직접적인 운영 주체인 일선 교사들의 기술적 소양을 고려할 때, 시스템 구축 및 사용상의 편리성, 학습 진행을 위한 보조적 지원 장치 등이 충분히 전제되어야 한다. 이에 본 연구에서는, 이동성과 내재성의 u-러닝 개념을 포함하고, 지능형 가상 교수자(cyber tutor)에 의한 블랜디드 학습(blended learning)을 도입하며, 사용자의 기술적, 경제적 부담의 제거가 가능한 지능형 u-러닝시스템을 개발하였다. 본 연구에 의해 개발된 시스템은 기존의 네트워크 인프라와 u-러닝의 개념을 통합하는 네트워크 구조, 원격학습을 지원하는 네트워크 화이트보드, 학습 과정의 저장과 해석을 지원하는 스크립트 인터프리터, 학습자 반응에 대한 피드백을 자동 제공할 수 있는 지능형 인터프리터로 구성되었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.836-839
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2003
컴퓨터 교육은 2000년부터 실시되고 있는 7차 교육과정에 따라 그 중요성이 높아지고 있다. 컴퓨터 교육은 컴퓨터를 가지고 수업을 실시하는 실기 위주의 수업이지만, 교사가 모든 아동의 수업상태를 체크하거나, 효과적으로 학생들의 학업 진행을 제어 한 수가 없다. 이에 컴퓨터 수업제어 시스템을 도입하여 수업시간의 집중성과 능률을 높이는데 본 연구의 목적이 있다. 수업 제어 시스템은 모니터링 기능으로 학생들의 화면을 실시간으로 교사화면에 전송되며, 주목 기능으로 주어진 수업 이외의 다른 내용을 할 경우 해당 학생의 컴퓨터를 사용하지 못하도록 하는 잠금 기능을 사용할 수 있다. 본 연구는 수업제어 시스템을 적용하기전과 적용후의 수업 종류별, 성별, 학년별로 어떠한 차이가 있는지를 연구하였다. 수업제어 시스템을 도입하면 도입하기 전보다 학습자는 수업에 더 집중할 수 있으며 수업의 내용을 더 흥미롭게 여기고, 교사는 학생들을 효율적으로 관리 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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