International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.55-60
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2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
소셜 네트워크 서비스의 부각과 다매체 환경에서의 사용자 참여 확대와 같은 최근 IT 기술 환경의 변화로 이러닝 시스템 역시 다양한 환경에서 변화하고 있다. 메타데이터는 시스템 간의 상호운용성을 위한 데이터의 규약이며, 이러닝 메타데이터는 국내외 기판에 의해 표준화가 이루어지고 있으나, 주변 환경의 다양한 변화를 고려하는 메타데이터 요소의 제안이 요구되는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 학습 시스템을 위한 메타데이터 모형을 분석 및 설계하는 방법을 연구 제안하고, 표준 메타데이터인 KEM 3.0을 기반으로 향후 필요할 것으로 예상되는 메타데이터 요소의 요구사항을 도출하였다. 도출된 요구사항을 바탕으로 요구사항을 중요도에 따라 분류할 수 있는 카노 모형에 따라 3-Layer 모델로 설계하였다. 향후 본 논문의 모형 설계를 기반으로 이러닝 기술 환경의 변화를 반영한 지능형 학습 시스템을 개발하여 국제적 표준화로 발전되기를 기대한다.
RHA, Ilju;LIM, Cheolil;CHO, Young Hoan;CHOI, Hyoseon;YUN, Haeseon;YOO, Mina;Jeong Eui-Suk
Educational Technology International
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제18권1호
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pp.1-25
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2017
Educational applications of big data analysis have been of interest in order to improve learning effectiveness and efficiency. As a basic challenge for educational applications, the purpose of this study is to develop a comprehensive data set scheme for learning analytics in the context of digital textbook usage within the K-12 school environments of Korea. On the basis of the literature review, the Start-up Mega Planning model of needs assessment methodology was used as this study sought to come up with negotiated solutions for different stakeholders for a national level of learning metrics framework. The Ministry of Education (MOE), Seoul Metropolitan Office of Education (SMOE), and Korean Education and Research Information Service (KERIS) were involved in the discussion of the learning metrics framework scope. Finally, we suggest a proposal for the national learning metrics framework to reflect such considerations as dynamic education context and feasibility of the metrics into the K-12 Korean schools. The possibilities and limitations of the suggested framework for learning metrics are discussed and future areas of study are suggested.
본 연구의 목적은 중등 수학 예비교사의 신념을 조사하기 위하여 특별히 예비교사의 교수-학습 개념에 대해 알아보고 학년 및 성별의 차이를 알아보는 것이다. 이를 위해 선행 연구를 통해 확인한 Chan & Elliot(2004)의 설문도구를 이용하여 인천 지역의 중등 수학 예비교사 86명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 예비교사들은 교수-학습 개념에 있어 구성주의적인 개념에 매우 동의하는 것으로 나타났다. 학년 비교 결과에서는 전통적인 개념관련 문항들에서 4학년이 3학년에 비해 약간 더 동의하는 것으로 나타났고, 성별 비교 결과로는 남자가 여자에 비해 전통적인 개념에 약간 더 동의하는 것으로 나타났다. 본 연구는 연구 대상과 범위에 있어 제한점을 지니지만, 교사 교육자들에게 예비교사교육의 변화를 위한 기초적인 정보를 제공할 것이다.
분산 클라우드 컴퓨팅에서 자원 할당 알고리즘은 사용자 만족도와 서비스 수용 및 처리 능력과 밀접한 관련을 가지기 때문에 중요하다. 즉, 분산 클라우드에서는 서비스 처리를 위해 이용가능한 자원이 없을 때 발생하는 서비스 거부는 사용자 만족도를 반감시킨다. 따라서 본 논문에서는 서비스 거부를 최소화하기 위하여 데이터센터 자원 상황을 고려한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Q-Learning 기반의 자원 할당량 학습에 의해서 클라우드 데이터센터에서 최대 자원 할당량 만큼 할당을 할 수 있으면 자원 할당량이 증가하고 그렇지 못할 때는 자원 할당량이 감소하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 기존의 두 알고리즘을 평가하고 제안하는 알고리즘이 두 알고리즘 보다 낮은 서비스 거부율을 보임을 증명한다.
Purpose - Although e-learning has this advantage, currently many organizations have failed to recognize the necessity for basic e-learning educational training. It follows that practitioners working in the above organizations face the difficulty of having to find educational training processes of boosting their capabilities by themselves, rather than being able to utilize the educational training processes offered by e-learning. So of their own accord, learners have considered the necessity of information relating to being able to choose between high quality educational training processes. The purpose of this study is to propose opening e-learning content information for enabling an efficient choice of learning processes related to e-learning. Research design, data, and methodology - To pinpoint the items of e-learning content information, the study was initiated according to the following process. First, information relating to e-learning content (offered on e-learning websites) was researched. Second, based on the items of information which emerged from the research, selection and validity verification took place with 5 e-learning specialists as the subjects. Third, the opinions of adult learners at K University were collated relating to the items of information which emerged from the research. Results - The e-learning content information was comprised of 16 items in order to improve the choosing process for learner's e-learning contents. The analysis results showed that when learners were choosing e-learning processes, the most highly considered item was 'mobile support' (4.35). Following this (in order) were 'tuition fees' (4.30), 'certificate issuing' (4.23), and 'awareness of educational institution' (4.18). The least considered items were 'recruiting learners' (3.01) and 'tutor support' (3.18). Conclusions - The 16 items of e-learning content information in this study, were deemed to be helpful to learners in providing them with a choice of desirable e-learning process when this process was offered to them. Following this, there is a need for service institutions offering e-learning processes to make public the information suggested by this study. Research into educational methods additionally points to a necessity for not only e-learning forms, but also offline educational methods and a combination of blended learning to be offered and run parallel to e-learning.
최근 IT기술의 발전, 대학 교육의 글로벌화 등의 추세는 대학의 이러닝(e-learning) 형태의 교육을 촉진하고 있다. 국내향후 연구에서는 17개의 사이버대학은 이러닝 형태의 교육을 제공하고 있는데, 최근 재학생 수가 크게 증가하고 있다. 이에 사이버대학들은 우수한 강의 제공을 위해 학생-교수간의 다양한 상호작용에 대해서 연구하고 있다. 본 연구는 사이버대학의 LMS(Learning Management System)에 온라인 채팅 서비스를 최초로 도입하여, 시스템을 구축하였다. 본 연구에서는 온라인 채팅과 학습만족과의 관계에 대해서 검증하고, 강의질 개선을 위한 전략을 도출하고자 한다.
Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.
As the recent demand for human resources in science, technology, engineering, and mathematics (STEM), the development of professional STEM teacher is called worldwide. It is becoming a critical need in teacher education in order to educate student teachers, and prepare pre-service and beginning teachers for high quality of teaching competency. To promote the competency for $21^{st}$ century STEM teachers, the epistemology of technological pedagogical content knowledge (TPACK) is currently considered as the essential qualities of knowledge for highly qualified teachers. The aim of this study is explore the effect of case-based learning approach on TPACK competency of pre-service STEM teachers. In order to develop the pre-service teachers' competency regarding effective integration of technologies into teaching specific content areas, a series of innovative case study teaching in science and mathematics was presented to 43 participants of pre-service physics, chemistry, biology, mathematics, and computer teachers during a course of information and communication technology (ICT) in Education at Khon Kaen University, Thailand. After finishing a case presentation, the pre-service teachers were encouraged into a forum of critical open discussion by considering the potential impact of the case and the TPACK framework. They were investigated instructional design competency of using ICT tools into student learning process and their personal beliefs about ICT in educational process both before and after. The participant's reactions and learning was evaluated by using a self-reported questionnaire and an implementation log of content-specific learning process design, respectively. Results showed a change of their beliefs and the transformation of their TPACK competency in STEM teaching. In an effort to better serve the needs of high quality STEM teachers, the results of this study illustrated that the competency of TPACK could be particularly considered as a core attributes for future STEM teachers. By the way, case-based learning approach can play an effective part in preparing and professing the TPACK competency for STEM teachers.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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