• 정보교육학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.645-660
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• 2011

본 연구는 평생교육을 위해 사이버대학에 진학한 학생들을 대상으로 지각된 수단성, 숙달접근목표지향성 및 자기조절학습능력과 학업성취도 간의 인과관계를 규명하는 것을 목적으로 W사이버대학의 2010년 2학기 재학생 317명을 대상으로 설문조사를 하여 그 결과를 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 연구 결과 첫째, 내재적 수단성이 숙달접근목표지향성에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 숙달접근목표지향성이 자기조절학습능력에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 자기조절학습능력이 유일하게 학업성취도에 정적인 영향을 미쳤으며 외재적 수단성은 학업성취도에 부정적인 영향을 미쳤다. 또한, 내재적 수단성은 학업성취도에 직접적인 영향을 미치지는 못 했지만 간접효과를 보였으며 자기조절학습능력이 숙달접근목표지향성과 학업성취도 간을 매개하고 있음이 추가적으로 검증되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.523-531
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• 2018

본 연구는 간호대학생의 성취목표가 자기조절학습능력에 미치는 영향과 교수자의 자율성지지의 매개효과를 확인하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 2018년 4월부터 5월까지 C도에 소재하는 대학의 간호학과 학생들을 편의표집하여 수집된 294명의 자료를 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 성취목표와 교수자의 자율성지지는 자기조절학습능력에 유의한 영향을 주는 요인이었으며, 성취목표의 하부요인 중 숙달목표(r=.626, p<.001)와 수행접근목표(r=.553, p<.001)는 자기조절학습능력과 정적 상관, 수행회피목표와 자기조절학습능력과는 부적 상관(r=-.326, p<.001)이 있었다. 교수자의 자율성지지의 매개효과를 확인하기 위해 2단계의 회귀분석을 실시한 결과 부분매개효과가 있었으며, Sobel test로 검정한 결과 교수자의 자율성지지는 숙달목표가 자기조절학습능력에 미치는 영향에 부분매개효과가 있었다(Z=3.922, p<.001). 본 연구는 자기조절학습능력을 강화하기 위한 한 가지 방법을 모색했다는 점에서 의의가 있으며, 자기조절학습능력 강화와 관련된 요인을 확인하는 후속연구를 통해서 관련요인들의 융합을 통한 새로운 교수법이 개발되어야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.395-405
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• 2021

본 연구는 원격 PBL 수업에서 몰입수준에 대한 성취목표지향성과 학습동기의 관계에서 흥미 수준의 매개 효과를 탐색하기 위해서 수행되었다. 선행연구 분석을 통해 몰입과 관련된 학습 요인들을 분석하여 이론적으로 구조모형을 구성하였다. 이론적으로 구성된 구조모형 검증을 위해 교직과목을 수강하는 사범학부 59명의 학생을 대상으로 하였다. 자료수집은 원격으로 PBL 수업을 수행한 이후 몰입, 성취목표지향성, 학습동기, 흥미수준을 설문을 통해 수집하였고, 수집된 자료는 구조방정식 모형 분석 방법을 사용하여 몰입에 대한 성취목표지향성과 학습동기, 흥미수준의 영향의 구조적 관계에 대해 분석하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 구조적 모형이 타당한 것으로 검증되었다. 이에 성취목표지향성과 학습동기의 영향을 흥미수준이 매개하여 몰입에 영향을 주는 것으로 검증되었으며, 성취목표지향성의 영향을 흥미수준이 매개하는 경로가 가장 큰 영향력을 가지고 있는 것으로 검증되었다. 이에 원격 PBL수업을 운영할 때, 학습자들의 성취목표 지향성을 고려하여 흥미수준을 조절한다면 몰입수준을 조절할 수 있다는 시사점을 제시할 수 있다.

• Educational Technology International
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• 제11권1호
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• pp.171-192
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• 2010

This study was to investigate the elaborated project based learning model for scientifically gifted in the context of R & E project learning. It is important for the scientifically gifted to provide the appropriate learning environments instead of general learning model for the gifted. Although R & E project learning model is effective, the model has the limitations of managing the course for the scientifically gifted. To improve R & E learning model, the elaborated project based learning model was suggested with integration of both project based learning model and goal based scenario. The elaborated project-based learning model was comprised with 'basic learning process', 'elaboration through inquiry', and 'presentation and reflection'. To measure the satisfaction, eighty scientifically gifted students participated in the class. The result shows that learners were satisfied with the elaborated project-based learning up to 90%, and teachers were satisfied with this model up to 77%.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권3호
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• pp.321-326
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• 2005

본 연구는 군집 분석을 통해 학생들의 복합적인 성취 목적 양식을 확인하고, 이것이 학습 전략(심층적/피상적)과 과학 성취도에 미치는 영향을 조사하였다. 성취 목적(과제 지향/수행 지향/수행 회피)에 대해 군집 분석을 실시한 결과, '과제 지향 목적이 높은 집단(군집 1)'. '과제 지향 목적과 수행 지향 목적이 모두 높은 집단(군집 2)', '과제 지향 목적과 수행 지향 목적이 모두 낮은 집단(군집 3)'으로 구분되었다. 일원 변량 분석 결과, 심층적 학습 전략에서 군집 2의 평균이 군집 1과 군집 3보다 유의미하게 높았으며, 과학 성취도에서 군집 1과 군집 2의 평균이 군집 3보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 피상적 학습 전략에서는 군집 3의 평균이 군집 1과 군집 2보다 유의미하게 높았다. 본 연구 결과에 대한 교육적 함의를 논의하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.181-188
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• 2022

An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.

• Educational Technology International
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• 제19권2호
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• pp.175-197
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• 2018

Flipped classroom (FC) has gained attention as an active learning approach. Designing effective out-of-class activities to help prepare students for in-class activities is fundamental for successful implementation of FC. This study investigated the effectiveness of Goal-Based Scenarios (GBS) for out-of-class learning in FC. Four out of twelve units in a medical humanities course for Year 2 medical students was redesigned into a FC format, where e-learning modules were designed using a GBS approach for out-of-class activities and classroom debates were implemented for in-class activities. The other eight units were delivered in a conventional classroom debate format, which included reading text materials as pre-class assignments. A formative evaluation study was conducted using questionnaires and interview methods and students' academic achievements were evaluated by comparing their pre- and post-test scores between FC and conventional units. Students had positive perceptions of the e-learning modules in GBS approach and preferred the structure of learning in the FC format. Students' pre-test scores were slightly higher in the FC units, yet their post-test scores were comparable with conventional units. This study illustrates students' perceptions that the learning was bettered structured in FC and that the out-of-class learning using the GBS approach helped them better prepared for in-class activities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1477-1491
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• 2017

Inspired by the multi-scale nature of hippocampal place cells, a biologically inspired model based on a multi-scale spatial representation for goal-directed navigation is proposed in order to achieve robotic spatial cognition and autonomous navigation. First, a map of the place cells is constructed in different scales, which is used for encoding the spatial environment. Then, the firing rate of the place cells in each layer is calculated by the Gaussian function as the input of the Q-learning process. The robot decides on its next direction for movement through several candidate actions according to the rules of action selection. After several training trials, the robot can accumulate experiential knowledge and thus learn an appropriate navigation policy to find its goal. The results in simulation show that, in contrast to the other two methods(G-Q, S-Q), the multi-scale model presented in this paper is not only in line with the multi-scale nature of place cells, but also has a faster learning potential to find the optimized path to the goal. Additionally, this method also has a good ability to complete the goal-directed navigation task in large space and in the environments with obstacles.

• 한국조리학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-17
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• 2014

호텔 업계에서 고객접점 직원들의 서비스 지향적인 조직시민행동의 선행요인에 관한 연구의 필요성이 제기되어, 본 연구는 목표지향성을 선행요인으로 하여, 서비스 지향적인 조직시민행동에 미치는 영향에 관하여 연구하고자 실시하였다. 선행연구를 바탕으로 하여, 목표지향성은 성취-목표 지향성과 배움-목표 지향성으로 나누어졌으며 이 요인들과 서비스 지향적인 조직시민행동의 하위요인(충성도, 서비스 전달, 참여성) 간의 관계 가설이 설정되었다. 특 1급 호텔 직원 266명의 설문이 분석되었다. 분석을 위해, SPSS 19.0과 AMOS 20.0을 이용하여 기술통계분석, 다변량분석, 구조방정식 모형분석이 실시되었다. 그 결과, 배움-목표 지향성은 충성도, 서비스 전달, 참여성 모두에게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 성취-목표 지향성은 충성도를 제외한 두 하위 요인에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는, 호텔 경영인들이 특정한 목표를 진심으로 지향하는 지원자를 발굴할 필요성을 시사한다. 나아가, 호텔조직은 구성원들의 목표지향성을 이용해서, 그들의 성과 향상에 동기를 부여할 필요성을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.265-270
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• 2010

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때문에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다.