공학교육에 적용할 목적으로 효율적이고 정확한 개념 습득을 위한 탐구기반 개념학습 모형을 도입하고 이를 지원하는 탐구활동 지원도구를 개발하였다. 또한 이를 실제 교육현장에 적용하기 위하여 Windows 웹기반 응용프로그램인 온라인 학습 커뮤니티를 구축하였다. 여기에는 탐구기반 개념학습의 수업절차를 수행할 수 있도록 탐구활동 메뉴, 구성원 간의 커뮤니케이션 지원 기능, 정보공유 기능, 수업 및 탐구활동 스케쥴링 기능, 멘토링 기능, 온라인 활동 평가 기능 등이 포함되었다. 본 연구에서는 도출된 탐구활동 지원도구의 유용성을 검증하고 탐구활동 지원도구가 공학교육에서의 탐구기반 개념학습에 미치는 영향을 실험연구를 통하여 조사하고자 하였다. 실험연구 결과, 실험집단에게 탐구활동 지원도구를 오프라인 및 온라인으로 제공함으로써 비교집단에 비해 높은 메타인지와 효율적인 학습 수행을 지원하는 것이 가능하였으며 탐구활동을 촉진시킬 수 있음을 확인하였다. 또한, 학습자들의 개념이해능력에 있어서 탐구기반 개념학습의 수업절차, 탐구활동 지원도구, 교수자의 지원활동이 적용된 실험집단이 유의미한 차이를 보이는 것을 확인하였다.
In this paper, an on-line process scheme is presented for implementation of a intelligent on-line modeling of nonlinear complex system. The proposed on-line process scheme is composed of FNN-based model algorithm and PLC-based simulator, Here, an adaptive fuzzy-neural networks and HCM(Hard C-Means) clustering method are used as an intelligent identification algorithm for on-line modeling. The adaptive fuzzy-neural networks consists of two distinct modifiable sturctures such as the premise and the consequence part. The parameters of two structures are adapted by a combined hybrid learning algorithm of gradient decent method and least square method. Also we design an interface S/W between PLC(Proguammable Logic Controller) and main PC computer, and construct a monitoring and control simulator for real process system. Accordingly the on-line identification algorithm and interface S/W are used to obtain the on-line FNN model structure and to accomplish the on-line modeling. And using some I/O data gathered partly in the field(plant), computer simulation is carried out to evaluate the performance of FNN model structure generated by the on-line identification algorithm. This simulation results show that the proposed technique can produce the optimal fuzzy model with higher accuracy and feasibility than other works achieved previously.
최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.
본 연구는 새로운 교육적 패러다임의 변화를 주고 있는 게임의 교육적인 활용방안을 목적으로 진행되었다. 이와 관련하여 현 시대의 학습개념에 부합되는 자기조절학습과 지식구성과정(Knowledge Construction Process)에 관한 연구가 함께 병행되었다. 구체적으로 살펴보면, 학습자가 자기조절학습 수준에 따라 교육용 온라인 게임 활동 속에서 어떻게 지식을 구성하는지 그 유형을 분석하고, 자기조절 학습 하위영역은 각 수준별 지식구성과정 유형과 어떠한 관련성이 있는가를 알아봄으로써 교육용 온라인 게임의 설계 방향과 활용 방안에 대한 이론적 제안을 하고자 하는 것이었다. 그 결과, 교육용 온라인 게임에서의 지식구성과정 유형은 오프라인 상태에서의 지식구성과정과는 다소 다른 유형을 보였다. 전반적으로 정보의 습득과 변형, 새로운 지식의 창출이라는 커다란 틀에는 변함이 없었으나, 자기조절학습의 수준에 따라 지식구성과정 유형이 다름을 알 수 있었다.
Purpose: The study aims to analyze differences in the satisfaction level of dental technology students regarding in-person and online classes. It also aims to provide fundamental resources for the improvement of major subject class methods that will improve students' self-directed learning abilities, thereby affecting their class satisfaction. Methods: In this study, a self-administered questionnaire was conducted from November 8 to November 30, 2021, for 256 dental technology students. The collected data were analyzed using the IBM SPSS Statistics ver. 21.0 statistical program. Frequency and percentage, mean, standard deviation, t-test, ANOVA, post-hoc test, correlation analysis, and linear regression analysis were performed to analyze the data. Results: In the self-directed learning abilities, the attitude of the learners was shown to have the highest positive (+) correlation in both in-person and online classes, with a statistically significant effect (p<0.001) on class satisfaction in major subject classes. Moreover, the explanatory power of the model was 52.2% and 39.7%, respectively. Conclusion: We concluded from the study that there is a need for professors to improve teaching methods to increase learners' self-directed learning competence, through problem-based learning, discussion learning, team-based collaborative learning, and mentor-mentee learning, thereby enabling learners to lead classes themselves.
본 논문에서는 On-line 상의 교육에 의한 E-learning 학습모델을 이용하여 교육프로그램에 이를 적용하였다. 교육과정에 감상부분을 통해 학습의 동기유발과 학습효과의 기대, 학습의욕증대를 위해 나타나는 각 그룹의 학생의 맥박을 체크하여 정서적 안정성에 대한 연구결과 음악 감상 컨텐츠의 적용에 의한 음악 흥미도를 추출하여 음악 감상이 학생들에게 미치는 영향을 분석하였다.
본 연구는 수직선의 적절한 도입 시기와 활용 방법을 탐구하여 초등학생들의 수개념 학습 지도를 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위하여 수 개념 형성을 위한 수학적 모델인 수직선, 빈 수직선, 이중 수직선과 수 세기와 수 개념의 발달유형에 대하여 고찰하였고, 실제 초등학생들의 수직선 도입 시기와 활용 방법에 대한 사례 연구 결과를 분석하였다. 첫째, 수직선 도입을 2학년부터 실시하여 수직선의 은유적 개념에 대한 이해를 통해 이어지는 수 개념 학습에 도움이 될 수 있도록 조정할 필요가 있다. 둘째, 덧셈과 뺄셈과 같은 연산과정에서 다양한 사고 전략을 시각적으로 그려낼 수 있는 수학적 모델인 빈 수직선과 곱셈적 비교 상황이나 나눗셈이 이루어지는 상황인 등분제와 포함제, 비율이나 비례배분의 이해를 위한 시각적 모델인 이중 수직선을 적극적으로 도입하고 활용할 필요가 있다. 셋째, 수직선이나 빈 수직선, 이중 수직선을 도입할 때, 수직선의 은유적 개념을 충분히 이해할 수 있도록 구체적인 안내와 활용 방법에 대한 학습의 필요성을 제안하였다.
The main two applications of the Genetic Algorithms(GA) are the optimization and the machine learning. Machine Learning has two objectives that make the complex system learn its environment and produce the proper output of a system. The machine learning using the Genetic Algorithms is called GA machine learning or genetic-based machine learning (GBML). The machine learning is different from the optimization problems in finding the rule set. In optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because their objective is the production of the individual near the optimal solution. On the contrary, the machine learning systems need to find the set of cooperative rules. There are two methods in GBML, Michigan method and Pittsburgh method. The former is that each rule is expressed with a string, the latter is that the set of rules is coded into a string. Th classifier system of Holland is the representative model of the Michigan method. The classifier systems arrange the strength of classifiers of classifier list using the message list. In this method, the real time process and on-line learning is possible because a set of rule is adjusted on-line. A classifier system has three major components: Performance system, apportionment of credit system, rule discovery system. In this paper, we solve the food search problem with the learning and evolution of an artificial ant using the learning classifier system.
1974년 개교 이래로 현재까지 평생교육기관의 역할을 수행하고 있는 방송통신고등학교의 특별활동은 교육여건 및 온라인 콘텐츠의 미비로 사실상 운영되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 방송고 특별활동의 정상적인 운영을 위하여 방송고에 소속되어 있는 교사와 학생을 대상으로 실태분석 및 수요도 조사를 실시, 그 결과를 토대로 방송고 특별활동 영역 중 계발활동 영역에서 선호도가 높게 선정된 4개의 과목을 발굴하여 특별활동 온라인 콘텐츠를 시범 개발하였다. 그리고 개발된 온라인 콘텐츠를 청주 방송고 교사와 학생을 대상으로 시험 적용하였다. 온라인 콘텐츠 적용 후 교사와 학생을 대상으로 설문조사와 심층면담을 실시, 그 결과를 분석하여 특별활동 온라인 콘텐츠 학습의 만족도와 문제점, 특별활동 운영상의 개선방안을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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