• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.91-99
• /
• 2011

성인학습자는 일반적으로 자기조절학습이 뛰어나 학업성취도와 학업지속성이 높지만, 온라인 교육 환경에서는 오랜 기간 학습의 중단과 과거 집합교육에 익숙하여 성인학습자의 장점인 자기조절학습이 쉽지 않아 학업저하 및 학업포기 현상이 발생되고 있다. 본 연구에서는 자기조절학습과 UDL설계 학습모형을 개발하고 이것을 적용한 e-멘토링 시스템을 구축하였다. 실험결과를 분석하기 위하여 연구자는 H 사이버대학교 신.편입 학습자를 대상으로 통제집단과 실험집단으로 구분하고 집단별 100명을 대상으로 학습동기전략질문지(MSLQ)를 기반으로 총 36문항의 질문지로 구성된 학업만족도 설문조사를 하였으며, 학업성취도와 학업지속성에 대한 영향을 알고자 1학기의 성적, 재등록률, 학습시간을 추출하였다. 상관분석 결과는 실험집단에서 만족도가 높을수록 학업성취도(성적)와 학업지속성(재등록률, 학습시간)이 높음을 보이고 있다 본 연구의 결과로 원격대학교 성인학습자들에게 새로운 형태의 e-러닝 교육 부적응 문제를 해결을 할 수 있는 방향과 기준을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.893-905
• /
• 2001

Korean students ranked the 3rd out of 32 participating countries in the first cycle of PISA(Programme for International Student Assessment) science field, which assessed 15-years-old students' scientific literacy. PISA developed several variables such as parents' socio-economic status, parents' educational attainment, family wealth, and cultural possession, to investigate the effects of background variables on scientific literacy. On the other hand, motivation and engagement in science study were not given much attention, partly because science was the minor area in the first cycle of PISA. Therefore, PISA Korea developed a series of variables to collect data on students' learning motives and out-of-school activities in science as a national option. The results are as followings. First, Korea was found to be one of the PISA participating countries with the scientific literacy achievement least influenced by parents' socio-economic status, family wealth, and parents' cultural possession. Second, the degree of achievement in scientific literacy according to parents' educational attainment was in a positive correlation, similar to the overall tendency of PISA. Third, the most crucial learning motive for Korean students was their desire to develop scientific thinking abilities or obtain science knowledge. On the other hand, choosing jobs in the field of science or parental expectation was the least important learning motive. In particular, the motive for scientific learning was found to have a positive relationship with the degree of scientific literacy achievement. Therefore, the higher the students achievement, the stronger the motive for scientific learning in order to develop their ability to think scientifically or acquire science knowledge. Fourth, Korean students were shown to participate very little in out-of-school scientific activities other than watching TV programs related to science. Whatever the activities may be, the more actively involved students are in out-of-school scientific activities, the higher their scientific literacy achievement. Fifth, Korean girls were rather passive compared to boys in all areas, including science learning motive and out-of-school scientific activities. The gender difference was especially more pronounced in out-of-school scientific activities with wider gaps in such activities as reading scientific books or articles and visiting science-related web sites.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.479-487
• /
• 2009

현재 우리나라 컴퓨터 교육과정의 성격과 목표 중 가장 강조하는 부분은 정보소양 능력과 문제해결 능력을 배양하여 미래사회를 선도할 수 있는 능력을 키우는 것이다. 그러나 현행의 컴퓨터교육은 응용 프로그램 활용 교육에만 초점이 맞추어져 있어 이 목표를 달성하지 못하고 있으며 문제해결 능력과 논리적 사고력을 높이기 위해 컴퓨터과학 교육에 대한 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 언플러그드 학습 방법을 컴퓨터과학 영역 중의 정보표현 영역에 적용하였다. 그 결과 언플러그드 학습 방법이 강의식 학습 방법에 비해 학업성취도가 통계적으로 유의한 차이를 보이며 높게 나타났다. 또한 정의적 영역에서도 강의식 학습 방법에 비해 긍정적으로 나타났다.

• 산업융합연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.17-23
• /
• 2020

본 연구는 블렌디드 러닝을 위한 자동차 엔진 부품 조립에 대한 증강현실 콘텐츠 개발을 하고 설문을 통해 교육 효과의 유용성을 확인하였다. 자동차 엔진 조립에 대한 커리큘럼을 설계하고, 각 커리큘럼에 따라 조립해야 할 부품의 모양, 위치, 조립 순서 등을 증강현실 콘텐츠로 개발하였다. 개발된 증강현실 시뮬레이션 콘텐츠는 학습자 중심의 협력 활동과 결합하여 학생들이 능동적으로 학습할 수 있도록 하였고, 교사는 촉진자 역할을 수행하도록 설계하였다. 본 콘텐츠와 전통적인 학습을 한 학생들과 비교 실험하여 약 2배의 학습 시간이 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 학생들의 문제해결, 프로세스 기술, 시스템 기술 및 인지 능력 등이 강화되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.145-156
• /
• 2001

본 연구의 목적은 컴퓨터 교육을 실시할 수 있는 상황학습 모형을 정립하고, 상황학습 및 전통적학습이 워드프로세서 학습 시간의 학습태도와 컴퓨터 학습능력 향상에 미치는 효과를 검증하는 것이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 상황학습 및 전통적학습이 워드프로세서 시간의 학습태도에 미치는 효과에 대해서 이해도 흥미도 성취도 집중도 적용도 자발성의 6개 영역에서 살펴보았다. 그 결과, 이해도 면에서는 전통적학습이 상황학습보다 더 나은 효과를 나타내었고, 나머지 5개 면에서는 상황학습이 우세한 결과를 보였다. 다음으로, 상황학습 및 전통적학습이 학습자의 컴퓨터 학습능력 향상에 미치는 효과에 대해서 살펴보았다. 그 결과 전통적학습이 상황학습보다 근소한 차이로 우위를 보였다. 하지만, 컴퓨터 학습에 대한 아동들의 학습태도면에서 상당부분 상황학습이 전통적학습 보다 우세했다는 점은 연구의 큰 성과이자 의미를 찾아볼 수 있는 대목이라고 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.203-208
• /
• 2011

대부분의 온라인 교육 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 동일한 수준의 학습자는 모두 동일한 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 하지만 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 온라인 학습이 제공하는 획일적 학습에서 벗어나 학습자가 학습 도중 학습 콘텐츠의 난이도를 변경할 수 있도록 함으로써, 자기주도적 학습을 지원하기 위한 콘텐츠 재구성 방법을 제시하였다. 학습자는 학습 도중 제시된 콘텐츠가 이해하기 어렵거나 쉽다고 판단되는 경우, 현재 제시된 학습 콘텐츠의 수준을 변경할 수 있다. 이때 변경된 학습 콘텐츠의 수준은 콘텐츠 재구성 모듈로 전달된다. 변경된 수준을 전달받은 콘텐츠 재구성 모듈은 전달된 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠 및 퀴즈 문항을 추출하고, 추출한 콘텐츠와 퀴즈를 기초로 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 학습자는 자신의 수준에 적합한 콘텐츠를 제공받을 수 있기 때문에 학습 이해도를 높일 수 있고, 학습자의 적극적인 학습 참여를 유도함으로써 보다 높은 학습효과와 학습 만족도를 얻을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제18A권6호
• /
• pp.241-248
• /
• 2011

많은 학습시스템이 학습효율을 높이기 위해 자기 주도적 학습을 적용하고 있다. 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 본 논문에서는 런타임시 변화된 학습자의 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 재구성할 수 있도록 SCORM의 기능을 확장하고, 이 확장된 SCORM을 기반으로 DCOS(Differential Contents Organization System)을 설계 및 구현하였다. DCOS는 학습자의 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 효율적으로 재구성하기 위하여, 학습자의 수준 이외에 학습 콘텐츠의 구성단위인 학습객체 간의 관련성 및 학습 목표 달성 정도를 기반으로 콘텐츠를 재구성하도록 하였다. 각 30명의 학생이 기존 시스템과 DCOS에서 학습한 결과, DCOS에서 학습한 학습자들의 평균점수와 시스템 만족도가 전체적으로 높은 것을 알 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
• /
• pp.59-64
• /
• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.366-372
• /
• 2018

전문대학에서 플립드 러닝 수업 교수학습전략 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 효과성 검증은 전문대학생의 자기주도학습능력(인지적 영역, 동기적 영역, 행동적 영역)과 인지적 학습역량(고등사고력과 초인지를 포함한 지식과 사고, 창의역령과 창의 성향을 포함한 창의성, 문제해결과정과 조작과 실천을 포함한 문제해결)으로 살펴보았으며 플립드 러닝을 적용한 교수학습전략은 pre-class, in-class, post-class으로 구분하여 구체적으로 제시하였다. 연구대상은 K 전문대학 2017학년도 2학기에 개설된 '교육평가'를 수강한 재학생 57명을 대상으로 진행하였다. 전체 16주 수업에서 12주를 적용하였으며, 매주 화요일 2시간씩(100분) 주 1회 수업으로 진행되었다. 자료 분석은 유의도 .05수준에서 대응표본 t-검증을 실시하여 교육 전후의 데이터를 대응시켜 비교하였다. 연구결과 플립드 러닝을 적용한 수업이 전문대학생의 자기주도학습능력(동기영역, 행동영역)과 인지적 학습역량(고등사고, 초인지, 창의성 성향, 문제해결과정)에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구 결과는 향후 플립드 러닝을 적용한 교수학습전략과 수업설계 연구에 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 본다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제4권4호
• /
• pp.265-271
• /
• 2015

This study proposes an algorithm for recognizing apple trees in images and detecting apples to measure the number of apples on the trees. The proposed algorithm explores whether there are apple trees or not based on the number of image block-unit edges, and then it detects apple areas. In order to extract colors appropriate for apple areas, the CIE $L^*a^*b^*$ color space is used. In order to extract apple characteristics strong against illumination changes, modified census transform (MCT) is used. Then, using the AdaBoost learning algorithm, characteristics data on the apples are learned and generated. With the generated data, the detection of apple areas is made. The proposed algorithm has a higher detection rate than existing pixel-based image processing algorithms and minimizes false detection.