• 제목/요약/키워드: 학습 환경 평가

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웹-플래시 기반 원격 교육에서 학습 성실도 평가 모델 제시 (A Studying Attitude Evaluation Model For Web-Flash based in Distance Education)

  • 정진욱;최병도;최용준;김종근
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.203-206
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    • 2003
  • 인터넷의 등장과 통신기술의 발달로 인해 여러 분야에서 원격 교육이 이루어지고 있다. 이러한 결과로 인해 다양한 멀티미디어 기술을 활용한 컨텐츠의 저작이 일반화되고 있다. 이러한 컨텐츠는 전통적인 교실 수업과 같은 학습 효과를 얻기 위해 상호작용 적인 멀티미디어 컨텐츠를 도입하는 노력을 기울이고 있지만 학습자의 학습 활동과 학습 성실도를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 웹-플래시를 기반으로 한 원격교육 환경에서의 학습 상황 평가 기법과 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 학습자가 학습하는 행동을 트래킹함으로써 학습자에 대한 수업 성실도를 판단하여 학습자 평가에 이용한다.

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콘텐츠 인터페이스에 대한 학습자의 평가 요인분석 (Analysis of Learner's Evaluation Factors about Contents of Interface)

  • 김세영;서순식
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2009년도 하계학술대회
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    • pp.283-288
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    • 2009
  • 본 연구는 사이버가정학습 콘텐츠의 인터페이스에 대한 학습자의 평가 요인을 분석하는데 목적이 있으며, 이는 콘텐츠의 제작단계에서 바람직한 매체의 환경을 조성하고, 궁극적으로는 학생들에게 우수한 학습 매체를 제공하여 능동적이고 자발적인 학습을 하는데 도움을 주기 위함이다.

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구성주의에 기반한 이용자교육 교수학습지도안 개발에 관한 연구: 공공도서관 어린이 이용자를 대상으로 (A Study on the Development of Lesson Plan for User Education Based on Constructivist Learning Environments: Focused on Children Using Public Libraries)

  • 박현정;박성재
    • 정보관리학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.97-114
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    • 2017
  • 본 연구는 이용자교육의 활성화를 위하여 공공도서관 어린이 이용자교육 교수학습지도안을 개발하는데 목적이 있다. 교수학습지도안 개발을 위해 문헌조사를 통하여 초등학교 3, 4학년을 이용자교육 대상으로 선정하고 이용자교육 내용으로 오리엔테이션 교육을 도출하였다. 교수학습지도안에 적용할 학습모형으로 학습자의 자발적이고 주체적인 교육 참여와 교수자의 역할을 구체적으로 설계할 수 있는 Jonassen의 구성주의 학습환경 모형을 선정하였다. 교수학습지도안 개발을 위해 먼저 구성주의 학습환경 모형을 분석하고 이용자교육에 적용하여 이용자교육 학습환경과 교수활동을 설계하였다. 이를 바탕으로 교수학습지도안을 작성하여 유용성과 적합성 평가를 진행하였으며 평가에서 제안된 사항을 반영하여 공공도서관 어린이 이용자교육 교수학습지도안을 개발하였다.

온라인 교육 환경에서 효율적 학습자 문제추천을 위한 스마트 컨트랙트 연구 (Smart contract research for efficient learner problem recommendation in online education environment)

  • 민연아
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.195-201
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    • 2022
  • 학습자 주도의 지속적 원격교육 환경을 위하여 학습자의 정확한 학습 패턴을 고려한 올바른 문제 추천 가이드에 대한 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 원격교육환경에서 수집되는 학습자의 문제패턴에 대하여 상황별 가중치를 부여하여 해당 데이터를 기반의 개별 학습자의 최적 문제추천 경로를 제시하는 방법으로 블록체인 기반 스마트 컨트랙트 기술을 연구하였다. 본 연구의 성능평가를 위하여 기존 유사 학습 환경과의 학습만족도 및 문제추천가이드의 유용성과 학습자 데이터 처리속도를 분석하였으며 본 연구를 통하여 15% 이상 학습 만족도 향상과 기존 학습 환경 대비 20% 이상의 학습데이터 처리속도향상을 확인하였다.

미로 환경에서 최단 경로 탐색을 위한 실시간 강화 학습 (Online Reinforcement Learning to Search the Shortest Path in Maze Environments)

  • 김병천;김삼근;윤병주
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권2호
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    • pp.155-162
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    • 2002
  • 강화 학습(reinforcement teaming)은 시행-착오(trial-and-er개r)를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로, 실시간 강화 학습(online reinforcement learning)과 지연 강화 학습(delayed reinforcement teaming)으로 분류된다. 본 논문에서는 미로 환경에서 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있는 실시간 강화 학습 시스템(ONRELS : Outline REinforcement Learning System)을 제안한다. ONRELS는 현재 상태에서 상태전이를 하기 전에 선택 가능한 모든 (상태-행동) 쌍에 대한 평가 값을 갱신하고 나서 상태전이를 한다. ONRELS는 미로 환경의 상태 공간을 압축(compression)하고 나서 압축된 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 실험을 통해 미로 환경에서 ONRELS는 TD -오류를 이용한 Q-학습과 $TD(\lambda{)}$를 이용한 $Q(\lambda{)}$-학습보다 최단 경로를 빠르게 탐색할 수 있음을 알 수 있었다.

웹 에이전트를 이용한 웹기반 교수-학습 시스템의 설계 및 개발 (An Implementation and Design Web-Based Instruction-Learning System Using Web Agent)

  • 김갑수;이건민
    • 정보교육학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.69-78
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    • 2001
  • 최근에, 컴퓨터를 이용한 학습은 CAI 환경에서 WBI 학습 환경으로 옮아가고 있다. WBI 학습에 필요한 대부분의 웹 문서는 검색 엔진을 이용하여 얻는다. 교수자는 검색한 웹 문서의 사용가능성을 평가한 후 학습 자료로 사용한다. 그러나 이런 교수-학습 과정은 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째, 교수자에 의해 선정된 웹 문서를 반복해서 검색한다. 둘째, 웹 문서를 학습자에게 제시하기 위한 별도의 교수 설계 과정이 필요하다. 셋째, 학습자의 평가 결과와 웹 문서 사이의 관련성 분석이 매우 어렵다. 본 연구에서는 WBI 학습에 필요한 웹 문서를 검색하고 학습자에게 학습 과정을 안내하는 WAILS(Web Agent Instruction Learning System)를 제안한다. WAILS는 웹 에이전트를 이용하여 WBI 학습에 필요한 웹 문서를 수집한다. 교수자는 수집한 웹 문서를 평가하고 교수-학습 생성기를 통해 학습자에게 제시한다. 교수자는 WAILS를 이용하여 웹 문서의 검색과 교수-학습 설계를 동시에 하게 된다. 이는 WBI 학습을 더욱 촉진시키게 된다.

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강화학습을 이용한 주제별 웹 탐색 (Topic directed Web Spidering using Reinforcement Learning)

  • 임수연
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.395-399
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    • 2005
  • 본 논문에서는 특정 주제에 관한 웹 문서들을 더욱 빠르고 정확하게 탐색하기 위하여 강화학습을 이용한 HIGH-Q 학습 알고리즘을 제안한다. 강화학습의 목적은 환경으로부터 주어지는 보상(reward)을 최대화하는 것이며 강화학습 에이전트는 외부에 존재하는 환경과 시행착오를 통하여 상호작용하면서 학습한다. 제안한 알고리즘이 주어진 환경에서 빠르고 효율적임을 보이기 위하여 넓이 우선 탐색과 비교하는 실험을 수행하고 이를 평가하였다. 실험한 결과로부터 우리는 미래의 할인된 보상을 이용하는 강화학습 방법이 정답을 찾기 위한 탐색 페이지의 수를 줄여줌으로써 더욱 정확하고 빠른 검색을 수행할 수 있음을 알 수 있었다.

현행 사이버가정학습 콘텐츠의 분석 및 평가 -고등학교 1학년 과학과정의 지구과학 영역을 중심으로- (An Analysis and Evaluation of Current Cyber Home Learning Contents - Focused on the Earth Science Area of Science Course for the 10th Grade-)

  • 나재준
    • 과학교육연구지
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    • 제34권2호
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    • pp.225-236
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 고등학교 1학년 과학과정의 사이버가정학습 콘텐츠 중 지구과학영역에 대한 콘텐츠 분석 및 평가를 하는 것이다. 이를 위해 한국교육학술정보원(2008)의 '초 중등교육 e-러닝 품질관리 가이드라인(Ver.2.0)'에서 제시한 '사이버가정학습 콘텐츠 품질관리도구'를 적용하였다. 사이버가정학습 콘텐츠 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습 안내는 학생들이 한 차시에 학습하게 될 내용들을 간략히 소개하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 선수학습에서는 진단평가가 이루어지지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 본 학습에서는 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 선택하여 학습할 수 있었고, 본 학습시간은 10분 내외로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 셋째, 평가에서는 학습자가 오답에 대한 피드백은 이루어지지 않고, 틀린 문항 수만 제시되어 있었다. 그리고 학습 정리는 그 차시에 배운 중요한 내용에 대해서는 다시 요약 정리하여 제시하고 있다. 사이버가정학습 콘텐츠 평가에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 교수설계 평가영역에서는 학습자가 읽기에 불편한 많은 텍스트 자료를 제시하여 내용들을 설명하였다. 또한 학습자의 학습경험, 학습내용, 학습 환경을 고려한 체계적인 구성들이 미흡하였다. 그리고 학습내용 평가영역에서는 콘텐츠 에러로 학습내용이 나타나지 않았고, 각 차시마다 학습 분량이 너무 많은 것으로 나타났다. 둘째, 교수 학습전략 평가영역에서 자기주도적 학습전략은 학습자의 자유로운 정보 탐색 및 스스로 학습할 수 있는 환경이 제대로 갖추어져 있지 않았다. 그리고 상호작용 평가영역에서는 단순 클릭으로 학습이 진행되었다. 셋째, 평가에 대한 평가영역에서 학습목표, 학습내용 및 평가내용에 대해 일관성이 없는 것으로 평가되었다. 또한 콘텐츠는 수준별 콘텐츠로 구성이 되어 있지 않은 것으로 나타났다.

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무선 학습 도구를 이용한 학습평가결과 안내시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Learning Evaluation Announce Systems using Mobile Learning Device)

  • 김형석;한선관
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.81-88
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    • 2006
  • 본 연구는 정보화 시대를 맞게 이러닝 학습을 실시하고, 그 평가 결과를 모바일 기기를 이용하여 실시간으로 전송하는 학습 평가 결과 전송 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 시스템으로 학부모와 교사의 효과적이며 유동적인 커뮤니케이션을 할 수 있다. 구현한 시스템은 단순하게 학습 결과만 제시하는 것이 아니라 인터넷학습 문제에 따른 이원 목적 분류표로 연계하여 틀린 문제에 대한 보충 학습 부분을 학부모에게 전송할 수 있도록 하였다. 제안된 시스템을 통하여 학부모가 아동에 대한 학습 상태를 정확히 인지할 수 있는 통합적인 학습 솔루션 환경을 마련하였다.

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Monte Carlo 알고리즘에 의한 주가 추세의 평가 (Evaluating stock price trends by Monte Carlo algorithm)

  • 이재원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.235-237
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    • 2000
  • 본 논문에서는 환경의 변화에 민감한 시계열 데이터인 주가의 변동과정을 보다 효과적으로 설명하기 위한 방안의 하나로 강화 학습 모형의 도입을 제안하며, 특정 시점의 주가 추세를 평가하는 기준으로 가치도 함수를 채택한다. 가치도 함수의 계산에는 강화 학습 알고리즘의 일종인 Monte Carlo 알고리즘을 적용하고, 신경망 구현에 의해 구한 근사 가치도의 적절성을 평가하였다. 실험 결과로 볼 때, 여타 강화 학습 알고리즘을 추가적으로 적용할 경우, 주가 변동의 시계열적 특성을 더욱 잘 반영할 수 있을 것으로 판단된다.

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