Robots are widely used in industries and services. Traditional robots have been used to perform repetitive tasks in a fixed environment, and it is very difficult to solve a problem in which the physical interaction of the surrounding environment or other objects is complicated with the existing control method. Reinforcement learning has been actively studied as a method of machine learning to solve such problems, and provides answers to problems that robots have not solved in the conventional way. Studies on the learning of all physical robots are commonly affected by noise. Complex noises, such as control errors of robots, limitations in performance of measurement equipment, and complexity of physical interactions with surrounding environments and objects, can act as factors that degrade learning. A learning method that works well in a virtual environment may not very effective in a real robot. Therefore, this paper proposes a weighted sum method and a linear regression method as an effective and accurate learning method in a noisy environment. In addition, the bottle flipping was trained on a robot and compared with the existing learning method, the validity of the proposed method was verified.
When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.1083-1090
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2003
Web-based learning is currently an active area of research and a considerable number of studies have been conducted on its application in the learning environment. However, in spite of many advances in the research and development of the educational contents, questions about how the environment affects learning remains largely unanswered. In this article, we propose a Web-based learning environment to improve the educational effect. The goal of this article is not to provide a complete system to support Web-based learning but rather to describe some meaningful strategies and fundamental design concepts that utilize information technologies to support teaching and learning.
본 연구는 어린이집 전문성지원환경과 보육교사의 이직의도 및 전직의도의 관계에서 보육 효능감의 매개효과를 검증하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해, 보육교사 237명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이집이 보육교사의 전문성을 지원할수록 보육교사의 보육효능감이 높고, 이직 및 전직의도가 낮았다. 둘째, 보육교사의 이직의도는 교사 및 원장과의 관계, 교사의 자율성과 의사결정이 낮을수록 높았다. 전직의도는 교사와 유아에 대한 기대가 낮을수록 높았다. 셋째, 전문성지원 환경과 전직의도와의 관계에서 보육효능감의 매개효과가 나타났다. 근무하는 어린이집의 전문성지원환경이 열악하다고 인식하는 보육교사는 낮은 보육효능감을 갖게 되며, 이는 다른 직업으로의 전직의도를 높이는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to analyze the association between educational environment (physical environment of cooking institutes and curriculum) and satisfaction with learning of students at local cooking institutes. Self-administered questionnaires were distributed to 300 student enrolled at cooking institutes located in Pohang and Gyeongju, and a total of 265 were usable. Collected data were statistically analyzed using SPSS 12.0 by frequency, factor, reliability, t-test and Duncan's multiple range test. The results can be summarized as follows. Most of the subjects were enrolled at cooking institutes to learn Korean and Western cuisine. There were significant differences in learning according to institution, facility, method and instructor. There were also significant differences in learning according to gender, age, education, and attended classes. Based on the results, the physical environment of cooking institutes contributed to learning in the students, but the operation system also needs to be improved. However, study was limited in sample size and area, the results can-not be generalized.
The solution of the environment problem is the common issue all over the world, for this reason the necessity of the environmental education of school has emphasized. On this a variety method for environmental education is needed, this paper planned and applied the 'ecology & environment' for high school which are based on GBS theory and presented a new model of environment education. GBS(Goal-Based Scenario) is that learners are presented with an end goal that is motivating and challenging. This goal is structured such that, in order to successfully meet it learners are required to build a predetermined core set of skills and knowledge by process mission and scenario. GBS is an active learning environment in which learners are trained in study that have a real-world context. When they are back in real-world they have increased ability to apply what was learned by reflecting on the GBS learning experience. This study was designed on GBS theory and taught a class by using internet Blog. As a result, when carefully reviewing the materials such as final presentation reflect journal, we conclude that the students' awareness of a learning environment is improved and the students seems to try to apply the learning outcome to a real life.
Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of the teaching effectiveness and clinical learning environment on the clinical practice competency in nursing students. Method: Undergraduate nursing students (268) enrolled in one of 4 universities in 2 cities completed a survey questionnaire. Collected data were analyzed using descriptive statistics, Pearson's correlation coefficient and multiple regression with the SPSS/Win 11.0 program. Results: The mean score for teaching effectiveness was 3.09 (${\pm}.53$) on a 5-point scale, for clinical learning environment, 3.09 (${\pm}.50$) on a 5-point scale, and for clinical practice competency, 3.94 (${\pm}.52$) on a 6-point scale. Significant positive correlations were found between teaching effectiveness and clinical learning environment, and clinical practice competency. The regression model explained 8.8% of clinical practice competency. Teaching effectiveness and clinical learning environment were significant predictors of clinical practice competency. Conclusion: The findings of the study suggest that teaching effectiveness and clinical learning environment be considered when developing strategies to increase clinical practice competency in nursing students.
Purpose: This study attempted to discern the factors that influence nursing professionalism, learning agility, and the nursing practice environment on the performance of nurses. Methods: Data were collected from 202 clinical nurses who both consented to participate and who have worked for more than one year in one of five small- and medium-sized hospitals located in three regions of Korea. The data were analyzed using the SPSS/WIN 26.0 statistical programs. Results: The nurses' performance showed a statistically significant correlation with nursing professionalism (r=.50, p<.001), learning agility (r=.54, p<.001), and nursing practice environment (r=.37, p<.001). Factors affecting the results of nurses' performance in relation to the subjects are those of learning agility (β=.33, p<.001), nursing professionalism (β=.25, p<.001), clinical career (β=.24, p=.001), education level (β=.16, p=.011), and nursing practice environment (β=.15, p=.016). Conclusion: To improve the performance of nurses in medium-sized hospitals, it is necessary to develop a nursing practice environment, programs, and strategies for enhancing nursing professionalism and learning agility.
본 연구는 e-Learning 협력학습 기술 개발 지원을 위한 기반 연구로서, e-Learning 에서의 협력학습을 위한 기본모형 개발과 협력학습 활동에서 발생하는 학습자들의 학습행위요소를 세부적으로 분석 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 면대면 교실수업에서 이루어져 온 다양한 협동학습 모형들을 분석하였으며, 면대면과 온라인 환경에서 협력학습 및 커뮤니케이션 활동을 강조하는 문제중심학습, 프로젝트 학습, 탐구학습, 토론학습 등 교수모형에 기초한 주요 학습모형들의 절차와 단계, 학습활동 등도 분석하였다. 연구 결과 e-Learning에서의 협력학습을 위한 일반 모형과 세부 학습행위요소들, 그리고 시스템적 지원기능들이 제시되었으며, 추후 연구를 위한 과제가 제안되었다.
The purpose of this study supports the establishment of national e-learning policy by analyzing e-learning status and current status of higher education. Enhance the competitiveness of higher education through sharing information between universities. And to improve e-learning quality management. We surveyed the current status of e-learning in 341 universities and questionnaires about e-learning content, e-learning application form, e-learning platform status was surveyed through each school's learning management system. As a result, the infrastructure of e-learning, the rate of platforms secured, and the contents are increasing gradually each year; however, still, not all students can receive the services equally. Dedicated servers and learning management systems were secured by more than 70% of general universities. In the current development status of e-learning content, multimedia, animation, and text forms are gradually decreasing, but video contents are increasing every year. Most of the online contents were used in the e-learning contents by application type, and blended learning, flipped learning, and mooc is not yet actively used since they are still in the beginning stage. Learning analysis techniques should be supported in order to easily use online learning contents such as flipped learning and mooc. We suggest that the effectiveness of e-learning should be measured and the current state of learning analysis for customized learning should be done. This study aims to contribute to the improvement of competitiveness of higher education by sharing information about e-learning among universities as a basis for improvement of e-learning policy. Future tasks are to improve the customized learning environment by adding whether the system environment for learning analysis is provided at the time of the survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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