Applying Reinforcement Learning in everyday applications and varied environments has proved the potential of the of the field and revealed pitfalls along the way. In robotics, a learning agent takes over gradually the control of a robot by abstracting the navigation model of the robot with its inputs and outputs, thus reducing the human intervention. The challenge for the agent is how to implement a feedback function that facilitates the learning process of an MDP problem in an environment while reducing the time of convergence for the method. In this paper we will implement a reward shaping system avoiding sparse rewards which gives fewer data for the learning agent in a ROS environment. Reward shaping prioritizes behaviours that brings the robot closer to the goal by giving intermediate rewards and helps the algorithm converge quickly. We will use a pseudocode implementation as an illustration of the method.
Recent advancement in data gathering technique improves the capability of information collecting, thus allowing the learning process between gathered data patterns and application sub-tasks. A pattern can be associated with multiple labels, demanding multi-label learning capability, resulting in significant attention to multi-label feature selection since it can improve multi-label learning accuracy. However, existing evolutionary multi-label feature selection methods suffer from ineffective search process. In this study, we propose a evolutionary search process for the task of multi-label feature selection problem. The proposed method creates large set of offspring or new feature subsets and then retains the most promising feature subset. Experimental results demonstrate that the proposed method can identify feature subsets giving good multi-label classification accuracy much faster than conventional methods.
오늘날 웹 기반 학습 관리 정보시스템은 학습자의 개인 특성에 부응하는 많은 맞춤형 학습 정보시스템들이 개발되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 일방적인 푸쉬(push)방식이거나 혹은 컨텐츠를 재사용 하고 있어 시스템간 상호 운용성 및 유지 보수가 되지 않으며, 서로 이질적인 학습관리 시스템으로 학습관리 정보 체계가 상이하여 통합 관리가 되지 않았다. 이에 본 논문에서는 기존 시스템들의 단점을 보안하고 국제표준 SCORM 기반 맞춤형 학습 관리 정보 구현하였다. 시퀀싱한 컨텐츠를 적용하여 강의, 문항풀이를 하며 학습자를 평가하는 시스템과 그 결과를 바탕으로 계속적인 맞춤형 학습 기능을 제공한다.
Reaction of people is importantly considered about specific case as a social network service grows. In the previous research on analysis of social network service, they predicted tendency of interesting topic by giving scores to sentences written by user. Based on previous study we proceeded research of sentiment analysis for social network service's sentences, which predict the result as positive or negative for movie reviews. In this study, we used movie review to get high accuracy. We classify the movie review into positive or negative based on the score for learning. Also, we performed embedding and morpheme analysis on movie review. We could predict learning result as positive or negative with a number 0 and 1 by applying the model based on learning result to social network service. Experimental result show accuracy of about 80% in predicting sentence as positive or negative.
The objective of this study is to identify the impacts of communication reinforcement on performance of learning in Web-PBL. Communication reinforcement is defined as the combination of information sharing and co-construction. As factors facilitating communication reinforcement, we propose learner's characteristics, task characteristics, and group characteristics. Learner's characteristics are collaboration-orientation, openness, holistic approach, and online community-orientation which reflects e-learning environment. Collaboration-oriented tasks as group projects were developed and given to groups with 5-6 members. The group characteristics are categorized into 'horizontal' and 'vertical', according to the patterns of communication between a group leader and members. To verify empirically the proposed research model, an experimental design was performed to learners who took on-line and off-line courses with group projects. We found important results as follows; First, field dependence has positive impacts on information sharing, and online community-orientation has positive impacts on co-construction. These results correspond with prior studies on relationship between field dependence and collaborative learning. Second, collaboration-oriented task directly impacts on information sharing, and indirectly affects co-construction, This result implicates that information sharing is pre-requisite of co-construction. Third, 'horizontal' was identified as a factor giving positive effects on information sharing and co-construction. This result implies that horizontal communication is very important to facilitate communication reinforcement.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권1호
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pp.45-64
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2018
The global information economy is transforming the way people connect with each other, learn new things, and contribute to the knowledge society. With the online platform, library services have also expanded beyond face to face interaction. Although studies of virtual reference services have been made in different parts of the world, a case study discussing various forms of online reference engagement in Kazakhstan has not been written. While most of the theories on connectivism emphasize the context of instruction, the researchers of this paper discussed the tenets as they relate to online engagement. Applying the theory of connectivism, this paper explores through a mixed method the use of various online platforms to enhance engagement connecting library users to information. Findings revealed that differences in patterns of interactions as to platforms, types of queries, and users reveal that students, faculty, and other members of the academic community served by the library have various preferences for communication. The case study further showed that respondents have not maximized the use of VLS but interest in using both synchronous and asynchronous services is clear. Finding connections between sources of information, creating useful information patterns, is essential in learning. Amplifying awareness on the use of VLS giving emphasis to the unique features of each service is useful in order to enable students to see how this platform facilitates learning.
본 연구에서는 협동학습에서의 언어적 행동과 화학문제 해결력 사이의 관계를 조사하였다. 고등학교 2학년 학생을 대상으로 사전 화학 성취도의 측면에서 이질적인 3인 1조의 소집단을 구성한 후, 협동학습 환경에서 4단계 문제 해결 전략을 사용하도록 하였다.이러한 소집단 문제 해결 과정에 대해 녹화 및 녹음을 실시하였다. 학생들의 화학 문제 해결력은 문제 해결 전략 수행 능력 검사로 측정하였다. 언어적 행동은 크게 정보 주기, 정보 받기, 질문하기, 부정하기로 유형화하였고 총 16개 하위 범주로 세분하였다. 학생들이 가장 많이 나타내는 언어적 행동은 정보 제공하기의 하위 범주인 제공이었다. 언어적 행동과 문제 해결력 사이의 부분 상관을 조사한 결과, 7개 범주에서 유의미한 정적 상관이 나타났으며, 제공 범주가 문제 해결력과 가장 밀접하게 관련 있는 것으로 조사되었다. 그러나 선행 연구에서 보고되지 않은 교정, 정당화, 제공 명료화, 명료화 등에서의 상관도 유의미하였다. 하위 수준 학생들은 정보를 주거나 받는 언어적 행동과 문제 해결력 사이의 관련성이 높았으나, 상위나 중위 수준의 경우 언어적 행동이 문제 해결력을 향상시키지 못하는 경향이 있었다.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 개개인의 학생들에게 맞는 효율적인 웹 기반 비디오 학습 평가 시스템을 제시한다. 비디오 기반 문제들이 주어지면, 키 프레임들은 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 추출되고, 문제 출제 구간은 시간 윈도우와 그레이-레벨 히스토그램의 차이에 의해 추출된다 게다가, 카테고리-기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제 출제가 효율적인 평가를 확실해 하도록 주어진다. 따라서 학생들은 관심 영역을 유지하면서 부족한 영역을 보충함으로서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
The problem of promoting instructional effect using reorganizing the content of textbook is one of the major concerns of many education theorists and teachers. The results of many researches about above problem reveal that reorganizing the content of textbook promotes the ability of recall and problem solving of learners. The content structure of current navigation textbook revealed a categorical structure as its basic framework, though it seems to be a poor one. A categorical structure is known as providing an inferior information processing mechanism for learners than a learning hierarchy content structure is. Furthermore current content structure hasn't given any considerations to navigation in practice, spatial contexts and sequential events of ships from a harbor to another harbor. The learning hierarchy content structure has an advantage of giving learners more systematic and stronger knowledge networks than a categorical structure.
최근 컴퓨터 보급의 대중화와 초고속 통신망 사용의 보편화는 전통적인 교육형식에 많은 변화를 주는 계기가 되었다. 그 중에서도 웹 기반의 다양한 멀티미디어 매체 기술, 컴퓨터 네트워크를 통한 정보의 상호작용 등은 시 공간을 초월한 가상교육 등장에 촉진제 역할을 하고 있다. 이러한 가상교육은 교수자와 학습자간의 상호작용이 가상공간에서 이루어져 학습지도, 학습평가, 피드백 등의 학습수행 측면에서 문제점이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 가상강좌의 학습평가요수 중 하나인 출석평가에 대해 학습자 참여도를 기반으로 평가하는 모델을 제안한다. 학습자 참여도란 개설된 가상교육에 학습자의 자발적인 참여 정도를 말한다. 본 논문에서 제안한 학습자 참여도 기반 출석 평가모델은 교수자에게는 자동화된 출석평가 기능을 제공하며, 학습자에게는 가상강좌의 능동적인 참여 동기유발 효과를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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