본 논문에서는 입체도형에 대한 학습을 효과적으로 수행하기 위한 웹 기반 입체 도형 학습 프로그램을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 학습자에게 편리한 사용자 인터페이스와 입체도형 학습에 필요한 기능을 분석하였으며, 학습자의 흥미를 유발 할 수 있는 다양한 입체도형 학습기능을 개발함으로써 실제 수업 현장에서 쓰일 수 있는 유용한 학습프로그램이 될 수 있도록 하였다. 기존 연구와의 비교분석과 초등학교 학생들의 사용 평가를 통해 본 프로그램의 유용함을 확인하였다.
Version space는 목표 개념이 속성 값에 대한 제한조건의 연언(conjunction)으로 표현될 수 있는 귀납적 개념학습에서 가설공간을 표현하기 위해 사용된다. Version space의 크기는 속성 값의 수에 대해 지수적으로 증가하는데, 우리는 DNA 분자를 이용하여 version space를 표현하는 효율적인 방법을 제시한다. 또한 version space를 유지하기 위한 기본 연산과, 이를 DNA 분자를 이용하는 구현 방법이 제시된다. 또한 DNA 분자로 표현된 version space를 활용하여 새로운 example에 대한 분류를 예측하는 방법을 제시한다.
본 논문은 메타버스 플랫폼 중 ZEP을 이용하여 최적화한 수업 공간에 대한 맵을 개발하는 것을 목표로 하였다. 연구 방법으로는 기존의 메타버스의 수업 경험을 바탕으로 학습의 주체가 학습자가 되도록 수업 공간을 구성하고, 초등학교 컴퓨터 수업에 적용하면서 수업 공간을 수정·보완하여 최적화하였다. 연구 내용은 학습자의 메타버스에 대한 사전 인식을 조사하였고, 메타버스 플랫폼의 장단점 들을 비교·분석하였다. 또한, 조사 결과를 반영하여 맵을 설계하였고, 설계된 맵을 수업에 적용한 후 필요한 API와 앱을 설치하여 보완하였다. 그 결과 학습자는 메타버스 공간에서 학습의 주체자가 되어 자유롭게 공간을 파악하고, 수업에 적극적으로 참여하였다. 특히, 오프라인에서 소극적인 학생, 실력이 부족하여 참여율이 저조한 학생은 더 적극적으로 참여하였다. 향후, 학습분석을 할 수 있는 학습자의 로그데이터를 수집할 수 있는 기능들을 API와 자바스크립트 프로그램 추가하여 학습자에게는 실시간 피드백이 가능하게 하고, 교수자에게는 통계 데이터를 가지고 학습자에게 피드백을 할 수 있도록 하는 것이다. 만약 이것이 가능하다면 메타버스 공간이 학습자에게는 학습 보조자 역할과 교수자에는 교수 보조자 역할을 충분히 기대할 수 있다.
Reinforcement learning performs learning through interacting with trial-and-error in dynamic environment. Therefore, in dynamic environment, reinforcement learning method like Q-learning and TD(Temporal Difference)-learning are faster in learning than the conventional stochastic learning method. However, because many of the proposed reinforcement learning algorithms are given the reinforcement value only when the learning agent has reached its goal state, most of the reinforcement algorithms converge to the optimal solution too slowly. In this paper, we present COMREL(COMpressed REinforcement Learning) algorithm for finding the shortest path fast in a maze environment, select the candidate states that can guide the shortest path in compressed maze environment, and learn only the candidate states to find the shortest path. After comparing COMREL algorithm with the already existing Q-learning and Priortized Sweeping algorithm, we could see that the learning time shortened very much.
In this paper, we present an approach to the structure identification based on the input space partition methods and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. The structure identification can automatically estimate the number of membership function and fuzzy rule using grid partition, tree partition, scatter partition from numerical input-output data. And then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and least squares estimate. Finally, we sill show its usefulness for neuro-fuzzy modeling to truck backer-upper control.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.321-324
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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 Beaming is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming 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 space 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.
정보화로 급변하는 사회는 학교 교육이 전통적인 교수-학습 방식에서 탈피하여 수업의 혁신과 효율성을 달성할 것을 요구하고 있다. 효율성 있는 수업이 되기 위해서는 학습자의 사전 지식에 대한 분석과 이에 따른 수업계획이 필요하다. 지식공간론은 학습자의 지식상태에 대한 효과적인 분석 방법을 제공해 준다. 본 연구는 지식공간론을 활용한 학습자 지식상태분석의 여러 방법들을 개발하여 교실수업의 효율성을 높이기 위한 학습과제분석 지원도구를 설계 및 구현하였다.
Information & Communication Technology(ICT), called ubiquitous computing, changes our environment in many ways. It also acts on educational environment in concert with new pedagogy. Korean Government gives an efforts to set up the u-School as the educational environment supported by ICT. This study aims to find efficient uses of ICT to cope with the changing education environment and emerging needs of users. The survey research follows the pilot study on the model of future school. The students and teachers in six schools located in Busan answered the questionnaire and 752 individuals were analyzed by the statistical method including frequencies, crosstabs, ANOVA, and factor analysis. The conclusions are as follows: (1) Highly demanded were the u-School facilities to provide pleasant environment as the teachers and students have to spend most of time in classroom, or school premises. In addition, the infrastructures were so desperately required that students are able to control their textbooks and belongings, and efficiently utilize a variety of data. (2) The classroom volume should be planned a bit smaller than the current number of students so that teachers are relieved from the burden of too many student. The needs of students to interact with more students can be bolstered by utilization of ICT. (3) The respondents feel the high needs of computer for student, electronic blackboard, electronic lecture desk, microphone and computer for teacher as the teaching and learning facilities. This showed high needs for teaching and learning facilities enabling the active and individual learning through the use of ICT at education environment. In conclusion, the study proposes the fundamental data to combine u-School elements proper to the current learning and school environment, from the analysis on the use of school facilities, with the subjects, the users of education environment.
Wong Ngai-Ying;Chiu Ming Ming;Wong Ka-Ming;Lam Chi-Chung
한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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제9권1호
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pp.25-45
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2005
Background Phenomenography suggests that more variation is associated with wider ways of experiencing phenomena. In the discipline of mathematics, broadening the 'lived space' of mathematics learning might enhance students' ability to solve mathematics problems Aims The aim of the present study is to: 1. enhance secondary school students' capabilities for dealing with mathematical problems; and 2. examine if students' conception of mathematics can thereby be broadened. Sample 410 Secondary 1 students from ten schools participated in the study and the reference group consisted of 275 Secondary 1 students. Methods The students were provided with non-routine problems in their normal mathematics classes for one academic year. Their attitudes toward mathematics, their conceptions of mathematics, and their problem-solving performance were measured both at the beginning and at the end of the year. Results and conclusions Hierarchical regression analyses revealed that the problem-solving performance of students receiving non-routine problems improved more than that of other students, but the effect depended on the level of use of the non-routine problems and the academic standards of the students. Thus, use of non-routine mathematical problems that appropriately fits students' ability levels can induce changes in their lived space of mathematics learning and broaden their conceptions of mathematics and of mathematics learning.
As recognition and polices for plans to preserve natural resources and to develop environment-friendly space in school education is developed, not only organization of curriculums related to these is required but also facilities for the education are indispensable. Therefore, this study tries to suggest several standards on matters including kinds and scale of facilities and the introduction of species by facilities required for outdoor teaming spaces for environmental education in the elementary school system. The methods of this study include researching various records related to environmental education in elementary school, researching the present condition of outdoor learning space installed and operating in the existing schools by making an on-the-spot survey, and analyzing appearance frequencies of plants and animals displayed in the text. In addition, the actual conditions of the facility use and management were investigate through a questionnaire, We chose and diagrammed a model of the installed facilities by putting the results together. For analyses the investigated eight schools, were categorized as ‘facilities-arranged type’or ‘connection type with ecological park’. The first type distributed and arranged facilities, including meteorological observatory, rocky park, experience-learning area, ecological pond, animal-breeding farm and field-leaning area into appropriate locations according to the site conditions of the school while the second type created a natural learning place by integrating several facilities and arranging areas such as an animal-breeding farm and experience-learning area into appropriate sites. In this study, essential facilities for outdoor learning are classified into ecological park, experience-loaming area, field loaming area, and for natural learning, meteorological observatory, animal-breeding farm, and greenhouse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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