• Journal of Creative Information Culture
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• v.7 no.3
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• pp.177-185
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• 2021

In future education, the paradigm of education is changing due to changes in learner-led and assessment methods. In addition, AI-based learning infrastructure and software education are increasingly needed. Thus, this study aims to examine the effectiveness of AI-based evaluation in future education by combining it with learner-led assessment. Using AI education and evaluation literature and Step 7 of the Learner-Driven Software Assessment Method, we sought to extract evaluation elements tailored to elementary school level in conjunction with the 2015 revised elementary practical course content elements, software understanding, procedural problem solving, and structural evaluation elements. In the future, we will develop a grading system that applies AI-based learner-led evaluation elements in software education and continuously demonstrate its effectiveness, and help the school site prepare for future education independently through AI-based learner-led assessment in software education.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.3
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• pp.343-348
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• 2013

The purpose of this paper is to explore how effectively can learners improve their written skills in English language classrooms with the application of internet tools and software. First, the study compares and analyzes existing research on English writing and describes research background. Second, the study describes how internet tools can be used effectively in the English writing classrooms. For example, learners pick up vocabulary on the internet bulletin board and create sentences using the vocabulary. Third, the study analyzed changes in learners' in-class attitudes towards software and internet tools using comparative measures of performance. Unlike with offline instrumented classes, the in-class application of diverse software and internet tools such as websites and IRC (Internet Relay Chat) had a major impact on the improvement of learners' writing skills.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.97-98
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• 2021

학습에 대한 적극적인 참여는 학업에서 중요한 행동이며 높은 학업 참여는 성공적인 학업성취와 밀접한 관계가 있다. 학업 참여는 학자들의 관점에 따라 행동적 참여, 정서적 참여, 인지적 참여로 구분된다. 행동적 참여는 학생들이 실제 학습활동과 과제 수행에 어떻게 참여하는가로 정의한다. 그러나 온라인 학습 환경에서는 학생들의 학습활동을 평가하는 데 어려움이 존재하여 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 영상 분석을 이용한 양방향 Convolutional LSTM 모델을 기반으로 온라인 수업 상에서 학습활동 중 하나인 손들기 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 학습활동 중 하나인 손들기 행동의 인식 정확도는 88%이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.314-315
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• 2021

최근 딥러닝 분야에서 모델 학습을 가속화하기 위해, 실수 표현 시 사용하는 비트 수를 줄이는 양자화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 추천 시스템 모델 중 하나인 행렬 분해 모델(Matrix Factorization, MF)에 대한 양자화 수행 시, 발생할 수 있는 학습 정확도 손실을 방지하기 위한 정밀도 변환 방안을 제시한다. 우리는 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 적용된 MF 모델은 양자화 기법이 적용되지 않은 모델과 비슷한 추천 정확도를 보이며, 약 30% 개선된 속도로 학습됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.499-502
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• 2009

7차 교육과정은 응용소프트웨어를 얼마나 잘 다루는지와 같은 컴퓨터를 도구적 활용을 중점으로 구성되었다. 컴퓨터 과학의 기본원리를 적용하여 문제해결능력을 신장시키고 이를 구현하기 이한 체계적인 교육의 필요성이 제기되어 2007년 개정 교육과정에서 문제해결방법과 절차라는 대영역이 포함되었다. 정보과목 문제해결방법과 절차 영역에서 다양한 문제를 이해 분석하여 알고리즘을 설계하고 구현하는데 있어 원활한 교수학습을 위한 다양한 방법과 도구들에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 연구는 창의적 문제해결 향상에 효과적인 프로그래밍 언어들은 상용소프트웨어들의 비용부담과 언어적 문법, 에러발생에 대한 해결에 비중이 높아 학습자가 겪는 인지적 부담을 감소 할 수 있는 EPl(Educational Programming Language)인 Scratch 프로그래밍으로 창의적 문제해결력 향상을 위한 교수학습 모형을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.247-249
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• 2006

프로그래밍 언어 실습을 위해 일반적으로 실습 소프트웨어를 여러 대의 PC에 개별적으로 설치하거나, 실습 소프트웨어를 특정 서버에 설치한 후 라이센스를 받아 운영하고 있는 경우에는 접속자의 수를 제한 받게 되는데, 이러한 모든 경우들에는 지정된 장소에서만 실습을 해야 하는 문제점과 실습자 수의 제한 문제점이 있다. 본 논문에서는 실습 소프트웨어 1본을 서버에 설치한 후 인터넷이 가능한 어떠한 장소에서 다수의 학습자가 프로그래밍 실습을 할 수 있도록 웹기반 학습시스템을 개발하였다. 이 웹기반 학습시스템에서 학습자가 인터프리팅 또는 컴파일링, 실행 등을 요청할 때에만 실습 소프트웨어를 점유하기 때문에 접속자 수의 제한 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 이 웹기반 학습시스템은 실습 효과를 증진시키기 위하여, 예제 프로그램과 그에 대한 동영상 설명, 학습자의 학습 이력, 오류가 발생하였을 때 그에 대한 참고자료 등을 이용할 수 있도록 개발되었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.3
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• pp.25-33
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• 2019

Recently, universities have been strengthening software basic education to be active in the era of the fourth industrial revolution. Non-majored students need a variety of teaching methods because they have low knowledge of programming or a lack of connectivity with major courses. Therefore, in this paper, a learning model applying the step-by-step blind programming practice based on the Demonstration Modeling Making model was designed and applied to the actual lecture. As a result of analyzing the problem solving ability of the learner, it was confirmed that the learner's self - solving ratio increased as parking progressed. In the following study, it is necessary to analyze the learner's learning results in various aspects and to study effective teaching methods according to the difficulty of the learning contents.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.777-780
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• 2009

학교의 컴퓨터 실습실 환경에서 컴퓨터들의 교육용 관리, 제어 시스템으로 교육의 질적 성장욕구에 적극적으로 대응하고, 교육환경을 효과적으로 지원하여 보다 관리하기 편리한 실습실 환경을 구축하기 위한 강의지원 시스템을 구현한다. 시스템의 기능으로 학습자의 화면을 실시간으로 모니터링할 수 있어 수업상황을 관리, 감독할 수 있다. 그리고 원격제어를 이용하여 특정 학습자와 1:1 개별학습이 가능하다. 또한, 강사의 실습화면을 학습자 컴퓨터로 전송, 전원제어, 채팅, 실습 컴퓨터 Lock 기능 등이 있다. 이 시스템으로 인한 기대효과로 수업의 집중화, 인적자원의 낭비 최소화, 시간적 자원의 낭비 최소화, 편의성 증대 등을 들 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.29-30
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• 2022

Curriculum learning은 딥러닝의 성능을 향상시키기 위해 사람의 학습 과정과 유사하게 일종의 'curriculum'을 도입해 모델을 학습시키는 방법이다. 대부분의 연구는 학습 데이터 중 개별 샘플의 난이도를 기반으로 점진적으로 모델을 학습시키는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나, coarse-to-fine 메카니즘은 데이터의 난이도보다 학습에 사용되는 class의 유사도가 더욱 중요하다고 주장하며, 여러 난이도의 auxiliary task를 차례로 학습하는 방법을 제안했다. 그러나, 이 방법은 혼동행렬 기반으로 class의 유사성을 판단해 auxiliary task를 생성함으로 다중 레이블 분류에는 적용하기 어렵다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 multi-label 환경에서 multi-class와 binary task를 생성하는 방법을 제안해 coarse-to-fine 메카니즘 적용을 위한 방안을 제시하고, 그 결과를 분석한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.319-326
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• 2013

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. It is shown that it is possible to do asymptotic likelihood inference for software reliability models based on infinite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, we proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of logarithmic hazard learning effects property.