Park, Jae-Pyo;Yoo, Kwang-Hyoung;Lee, Jong-Hee;Jeon, Moon-Seok
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.1
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pp.97-106
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2004
Recently, the demand for the customized courseware which is required from the learners is increased. Therefore the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. In this paper we propose a multi-agent system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm. At first proposed system analyze learner's result of evaluation and calculates learning accomplishment. From this accomplishment the multi-agent schedules the suitable course for the learner. The learner achieves an active and complete learning from the repeated and suitable course.
In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.
The appearnace of web technology has accelerated the development of the multimedia technology, the computer communication technology and the multimedia application contents. Researches on WBI(Web-based Instruction) system have combined the technology of the digital library and LOD,. REcently WBI(Web-based Instruction) model which is based on web has been proposed in the part of the new activity model of teaching-learning. As the demand of the customized coursewares from the lwarners is increased, the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. In this paper we propose a system monitors learner's behaviors constantly, evaluates them, and calculates his accomplishment. And the system offers suitable course to learner applying this accomplishment degree to agent's schedules. Therefore, the learner achieves an active and complete learning from the repeated and suitable course semantic-based retrieval.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.6
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pp.1476-1481
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2010
Cyber education community in the digital era is going on across all areas of knowledge accumulation rate of acceleration of the demand for retraining and lifelong learning can effectively accommodate. Therefore, new teaching methods in the future as consumer-driven 21st century is expected to settle into the main education system. However, to properly interact with people due to lack of feedback delay, reading and writing intensive courses is detrimental to the environment caused by a particular student, and Computer skills are based on computer-related technology to disadvantage poor students, and many have problems. In this paper, recent university education and cyber education requires a paradigm shift is required in an environment that factors affecting students' satisfaction were evaluated, and Improvement of cyber education will be studied.
Recently various new model of teaching-learning as web based education system has been proposed. The demand for the customized courseware which is required from the learners is increased, the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the teaming weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose a multi-agent system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm. First proposed system analyze learner's result of evaluation and calculates teaming accomplishment. From this accomplishment the multi-agent schedules the suitable course for the learner The learner achieves an active and complete learning from the repeated and suitable course.
Recently, WBI model which is based on web has been proposed in the part of the new activity model of teaching-learning. The demand for the customized coursewares which is required from the learners is increased, the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the learning weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose design of multi-agent system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm. First, proposed system monitors learner's behaviors constantly, evaluates them, and calculates his accomplishment. From this accomplishment, the multi-agent schedules the suitable course for the learner. The learner achieves an active and complete learning from the repeated and suitable course.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.365-373
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2005
Ubiquitous learning environment needs various new model of e-learning as web based education system has been proposed. The demand for the customized courseware which is required from the learners is increased. the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the learning weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose a multi-agent system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm via personalized ubiquitous environment factors. First proposed system analyze learner's result of evaluation and calculates learning accomplishment. From this accomplishment the multi-agent schedules the suitable course for the learner. The learner achieves an active and complete learning from the repeated and suitable course.
Due to the growth of digital media technology, there is increasing demand of personalized education based on context data of learners throughout overall education area. For music education, several studies have been conducted for providing appropriate educational contents to learners by considering some factors such as the proficiency, the amount of practice, and their capability. In this paper, a technique has been defined to recommend the appropriate music scores to learners by extracting and analyzing the practice data and chord data. Concretely, several meaningful relationships among chords patterns and learners were analyzed and visualized by constructing the learners' profiles of proficiency, extracting the chord sequences from music scores. In addition, we showed the potential for use in personalized education by analyzing music similarity, learner's proficiency similarity, learner's proficiency of music and chord, mastered chords and chords sequence patterns. After that, the chord practice programs can be effectively generated considering various music scores using the synthetically summarized chord sequence graphs for the music scores that the learners selected.
Kim, Tae-Seog;Lee, Jong-Hee;Lee, Keun-Wang;Oh, Hae-Seok
The KIPS Transactions:PartA
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v.8A
no.4
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pp.517-522
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2001
The appearance of web technology has accelerated a role of the development of the multimedia technology, the computer communication technology and the multimedia application contents. And serveral researches of WBI (Web-based Instruction) system have combined the technology of the digital library and LOD. Recently WBI (Web-based Instruction) model which is based on web has been proposed in the part of the new activity model of teaching-learning. And the demand of the customized coursewares which is required from the learners is increased, the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction are recognized. But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the learning weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose "Design of Multi-agent System for Course Scheduling of Learner-oriented using Weakness Analysis Algorithm". First proposed system monitors learner's behaviors constantly, evaluates them, and calculates his accomplishment. From this accomplishment the multi-agent schedules the suitable course for the learner. And the learner achieves a active and complete learning from the repeated and suitable course.le course.
Clear analysis and diagnosis of various characteristic factors of individual students is the most important in order to realize individual customized teaching and learning, which is considered the most essential function of math artificial intelligence-based digital textbooks. In this study, analysis factors and tools for individual customized learning diagnosis and construction models for data collection and analysis were derived from mathematical AI digital textbooks. To this end, according to the Ministry of Education's recent plan to apply AI digital textbooks, the demand for AI digital textbooks in mathematics, personalized learning and prior research on data for it, and factors for learner analysis in mathematics digital platforms were reviewed. As a result of the study, the researcher summarized the factors for learning analysis as factors for learning readiness, process and performance, achievement, weakness, and propensity analysis as factors for learning duration, problem solving time, concentration, math learning habits, and emotional analysis as factors for confidence, interest, anxiety, learning motivation, value perception, and attitude analysis as factors for learning analysis. In addition, the researcher proposed noon data on the problem, learning progress rate, screen recording data on student activities, event data, eye tracking device, and self-response questionnaires as data collection tools for these factors. Finally, a data collection model was proposed that time-series these factors before, during, and after learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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