협조행동이 요구되는 다수의 자율이동로봇 시스템에서 각 개체는 주변환경의 인식뿐만 아니라 지속적인 환경변화에 적응할 수 있는 고도의 추론능력을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 동적으로 변화하는 환경에서 스스로 학습하여 대처할 수 있는 협조행동 방법을 제시하였다. 강화학습은 동물의 학습방법 연구에서 비롯되었으며, 주어진 목표를 수행하는 과정에서 개체의 행동이 목표를 성취하도록 하였을 때는 그 행동에 보상을 주어 환경의 상태에 따른 최적의 행동방법을 찾아내도록 학습하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 포식자들이 협조행동을 통하여 능동적으로 움직이는 먹이를 잡는 까다로운 문제에 제안한 방법을 적용하여 그 성능을 검증하였다.
지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.
발견학습이란 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태로 제공하는 것이 아니라 그 최종 형태를 학습자 스스로 조직하도록 요구되는 상황에서 일어나는 학습이라 한다. 지식과 정보가 끊임없이 창출되고 있는 현실에서 그 많은 지식과 정보를 모두 학습한다는 것은 불가능하며 무모한 일에 지나지 않는다. 그러므로 발견학습이 그 무엇보다도 중요하다고 할 수 있겠다. 그러나 교육 현장에서는 단위 시간의 부족과 발견학습에 적용시킬 자료의 부족함으로 인해 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태(개념 및 원리)를 교사가 전통적인 방법으로 가르치고 있다. 본 연구는 위의 문제점을 해결하고자 플래시를 활용한 자료 제시와 웹을 통해 교사와 상호작용할 수 있는 발견학습모형을 적용한 웹코스웨어를 설계하고자 한다.
온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.
본 논문에서는 스마트 기기로 제어 가능한 교육용 로봇을 활용하여 초등 학습자들의 융합적 사고를 향상 시킬 수 있는 교육방법을 제안하고자 한다. 초등 학습자들을 대상으로 실질적인 융합 교육이 이루어지기 위해서는 융합 과정을 체계적으로 체험하고, 이러한 과정을 통해서 새로운 가치를 발견하고 구체화 할 수 있는 환경이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 융합 과정을 학습자들의 수준에 맞게 세분화하고 학습자들의 흥미와 창의성 발현에 효과적인 스마트 기기 기반의 교육용 로봇을 활용하여 구체화 할 수 있는 교육 방법을 설계하였다.
수요자 중심의 원격 교육 환경에 적응하기 위해서 보다 활발한 상호작용적 교수-학습 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 학습자의 수준에 맞게 교수-학습을 제공하는 적응적이고, 능동적인 교수-학습 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 분산환경에서 협력하여 과제를 처리하는 이동 에이전트의 개념을 도입하여 효율성을 높였으며, 또한 다양한 학습자 특성을 체계적으로 관리하기 위하여 에이전트 기반 학습자 관리 요소를 제안한다. 본 연구를 통하여 획일적인 웹 기반 교수-학습에서 벗어나 학습목표에 적절한 자료를 학습자의 능력에 맞게 제공함으로써 보다 높은 학습 효과를 가져올 것으로 기대된다.
웹의 등장은 멀티미디어 기술과 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이를 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게 되었다. 최근에는 교수-학습 활동에서의 새로운 형태인 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 개별 학습자의 학습 수준을 고려한 학습 및 평가 방식이 요구되고 있으며, 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 학습 과정을 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 학습 과정에 따라 학습을 진행함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케줄링 멀티 모듈 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도 계산을 통해 나온 단원별 취약성을 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 취약한 과목을 재학습 할 수 있는 학습 환경을 제공하고, 학습자는 이러한 학습 환경에 따라 반복된 학습을 통하여 완전학습을 수행하게 된다.
웹 기반 교수-학습 시스템은 학습자 중심의 학습 환경으로 지속적인 변화를 지향해왔으며, 특히 자기 주도적이고 적극적인 학습 형태인 자기조절 학습은 이상적인 학습 형태로서 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 학습자가 시스템과의 계약과정을 거쳐 자신의 요구와 학습 수준에 따른 개인화된 코스웨어를 구성할 수 있다. 시스템에서 분석된 결과를 통해 자신의 학습 진행과 결과를 인지하고, 학습전략을 수립하여 효과적으로 학습목표에 도달할 수 있는 자기조절 학습 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 시스템은 학습자에게 개인의 특성을 고려한 차별화되고 유연성 있는 개인화된 학습 서비스를 자기 주도적으로 진행할 수 있는 학습자 위주의 학습 환경을 제공한다.
프로그래밍 학습은 현대사회가 요구하는 복잡한 문제해결력 향상에 도움이 되지만, 학습자에게 과도한 인지적 부담을 줄 수 있다. 따라서 인지적 부담을 감소시키기 위한 프로그래밍 도구의 선택 및 학습 효과를 최대화하기 교수 학습 전략이 요구된다. 본 연구에서는 중학생의 문제해결력 향상을 위한 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습 프로그램을 개발하고 해당 프로그램이 학습자의 문제해결력에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습을 수행한 집단이 일반적인 스크래치 프로그래밍 학습과 비주얼 베이식 프로그래밍 학습을 실시한 집단에 비해 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 특히 오류를 발견하고 수정하는 능력인 문제점 해결 영역에서 유의한 차이를 더 크게 드러났다.
IT를 기반으로 한 플립러닝(Flipped Learning-온라인으로 선행학습을 한 뒤에 오프라인 수업을 통해 교사와 학생이 토론식으로 진행하는 수업방식) 학습법은 교수자가 아닌 학습자의 요구에 적극 부응할 수 있는 제도이다. 전공 수업뿐만 아니라 교양 수업에도 이에 대한 적극적인 도입이 필요하다. 본 논문에서는 대학 글쓰기 수업에 있어서 플립러닝 학습법을 적용한 사례를 통해 이를 입증하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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