In order to learn in dynamic environments, reinforcement learning algorithms like Q-learning, TD(0)-learning, TD(λ)-learning have been proposed. however, most of them have a drawback of very slow learning because the reinforcement value is given when they reach their goal state. In this thesis, we have proposed a reinforcement learning method that can approximate fast to the goal state in maze environments. The proposed reinforcement learning method is separated into global learning and local learning, and then it executes learning. Global learning is a learning that uses the replacing eligibility trace method to search the goal state. In local learning, it propagates the goal state value that has been searched through global learning to neighboring sates, and then searches goal state in neighboring states. we can show through experiments that the reinforcement learning method proposed in this thesis can find out an optimal solution faster than other reinforcement learning methods like Q-learning, TD(o)learning and TD(λ)-learning.
This paper suggests an e-learning system model, a goal-driven personalized e-learning system, which increase the effectiveness of learning. An e-learning system following this model makes the learner choose the learning goal. The learner's choice would lead learning. Therefore, the system enables a personalized adaptive learning, which will raise the effectiveness of learning. Moreover, this paper proposes a SCORM standard, which modifies SCORM 2004 that has been insufficient to implement the "goal driven personalized e-learning system." We add a data model representing the goal that motivates learning, and propose a standard for statistics on learning objects usage. We propose each standard for contents model and sequencing information model which are parts of "goal driven personalized e-learning system." We also propose that manifest file should be added for the standard for contents model, and the file which represents the information of hierarchical structure and general learning paths should be added for the standard for sequencing information model. As a result, the system could sequence and search learning objects. We proposed an e-learning system and modified SCORM standards by considering the many factors of adaptive learning. We expect that the system enables us to optimally design personalized e-learning system.
Statistics by structural equation modeling techniques were used to assess a model of chemistry learning strategy based on performance goal orientation. In the optimal Model III of this research, Performance-approach goal was positively related to the use of learning strategy(p<.05) and achievement need(p<.05). Performance-avoidance goal was negatively related to learning strategy(p<.05) and was positively related to self-handicapping tendency(p<.15). Performance-approach goal affected learning strategy indirectly through achievement need(p<.05). Use of achievement need was positively related to learning strategy(p<.05) and self-handicapping tendency(p<.35). Self-handicapping tendency affected learning strategy negatively(p<.05). Implications of these findings for learning strategy in chemistry education are discussed.
Research Purpose Advances in digital technology have facilitated the widespread adoption of online learning, which has become a substantial way of learning. Although digital immigrants have become a main group of users of learning online, there is a lack of understanding of their online learning. This study aims to explore digital immigrants' adoption of online learning from the goal-pursuit perspective to gain insight into how they use online learning. Research Method A laddering interview was conducted with 22 Korean adults to elicit their goals in online learning. Then, a means-end chain analysis was used to derive their hierarchical goal structure. Findings The results reveal digital immigrants' goal structure of online learning, consisting of four attributes of online learning (e.g., accessibility, diversity, up-to-dateness, and repeatability) and six goals (e.g., self-esteem, enjoyment, recognition, productivity, gaining insights, and positive relations). This study contributes to the literature by providing a rich picture of their use of online learning.
본 연구에서는 학습전략의 동기요인을 탐색하기 위해 각 관계된 변인들 간의 경로모형을 연구모형 I과 연구모형 II의 기본모형으로 설정했고, 이 연구모형의 관점에서 화학교과를 대상으로 체계적이고 정밀한 분 석을 통해 자아핸디캡경향, 목표지향성, 자기효능감 및 학습전략 사이의 관계를 살펴보았다. 그 결과 연구모 형 I과 연구모형 II 중에서 연구모형 II에 대한 내용이 채택되었고 이 모형의 주요 통계적 적합도 지수들을 확 인하면서 경로를 추가했고 3차 수정한 결과, 연구모형 Ⅱ-3이 본 연구의 완전 연구모형으로 채택되었으나 연 구모형 II-3에서 가정된 9개의 이론적 경로 중 자아핸디캡경향에서 학습전략으로 영향을 미치는 경로의 t값이 |-0.400|으로서 .05의 경계값인 |±2.015|보다 적게 나타났다. 이러한 점을 감안해서 자아핸디캡경향에서 학습전 략으로 영향을 미치는 경로를 연결하지 않는 즉, ‘자아핸디캡경향과 목표지향성'이 자기효능감을 매개변인으 로 하여 학습전략으로 향하는 연구모형 II-2가 본 연구의 최적 연구모형으로 결정되었다.
본 연구에서는 수업에서 갖는 성취목표지향성과 자기조절학습전략이 학업성취에 미치는 영향에 대해 살펴봄으로써 효율적인 교수-학습방안을 모색하고자 하였다. 치위생과에 재학 중인 133명의 학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 성취목표지향성과 자기조절학습전략의 평균과 표준편차, 성취목표지향성과 자기조절학습전략의 학업성취와의 관계를 분석하고, 성취목표지향성과 자기조절학습전략이 학업성취에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과로 학업성취도를 높이기 위해서는 성취목표지향성의 경향과 자기조절학습능력이 높을수록 학업성적이 높은 것으로 나타나 학생들의 학업성취도에 대한 동기조절훈련과 멘토링 학습을 통한 불안을 해소하고 적극적인 수업 참여 유도가 필요하다고 판단된다.
In this study, we investigated the effects of cooperative learning by the levels of students' performance goal orientation in science classes on 6th graders' science achievement and science learning motivation. Two classes (47 students) from an elementary school were respectively assigned to a control group and a treatment group. A performance goal orientation test and a science learning motivation test were administered as pretests. The intervention of cooperative learning lasted for 24 class periods. A researcher-made achievement test and the science learning motivation test were administered after the instructions. ANCOVA results indicated that the score of the treatment group was significantly higher than that of the control group in the achievement test. However, no interaction was found between the cooperative learning treatment and the levels of students' performance goal orientation. There were significant aptitude-treatment interactions in science learning motivation.
In reinforcement teaming, Q-learning converges quite slowly to a good policy. Its because searching for the goal state takes very long time in a large stochastic domain. So I propose the speedup method using the Q-value initialization for model-free reinforcement learning. In the speedup method, it learns a naive model of a domain and makes boundaries around the goal state. By using these boundaries, it assigns the initial Q-values to the state-action pairs and does Q-learning with the initial Q-values. The initial Q-values guide the agent to the goal state in the early states of learning, so that Q-teaming updates Q-values efficiently. Therefore it saves exploration time to search for the goal state and has better performance than Q-learning. 1 present Speedup Q-learning algorithm to implement the speedup method. This algorithm is evaluated. in a grid-world domain and compared to Q-teaming.
본 연구에서는 고등학교 학생들의 성취 목적(과제지향/수행 지향/수행 회피), 유능감 등의 동기 변인과 학습 전략(심층적/피상적), 자기 조절 능력 등의 인지 변인 및 화학 선다형 수리 문제 해결력 사이의 인과관계를 경로 분석을 통해 조사하였다. 연구 결과, 유능감과 과제 지향 목적은 자기 조절 능력을 통하여 화학 수리 문제 해결력에 긍정적 영향을 미쳤으며, 특히 유능감은 인지 변인을 경유하지 않고도 직접적으로 화학 수리 문제 해결력에 긍정적 영향을 주는 것으로 조사되었다. 인지 변인 중 심층적 학습 전략은 유능감과 과제 지향 목적의 영향을 받았고 피상적 학습 전략은 수행 회피 목적의 영향을 받았으나, 이러한 학습 전략과 화학 수리 문제 해결력 사이에는 인과관계가 존재하지 않았다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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