• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권2호
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• pp.297-304
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• 2020

Recently, open source automatic machine learning solutions have been applied in many fields. To apply open source automated machine learning to real world problems, you need to write code with expertise in machine learning. Writing code without machine learning knowledge is challenging. To solve this problem, the automatic machine learning solutions provided by startups are made easy to use with a clean user interface. In this paper, we review automatic machine learning solutions of startups.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제9권1호
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• pp.39-64
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• 2005

21세기는 수학적 사고 신장뿐만 아니라 수학에 대한 긍정적인 가치 인식이 형성되도록 수학교육이 이루어져야 하지만 교육현장에서는 정의적 영역의 중요성이 간과 되어왔다. 따라서 본 연구는 다양한 방법과 전략을 사용하여 여러 가지 정답을 산출할 수 있는 개방형 문제를 이용한 학습에 대해 아동이 어떠한 태도를 보이는지 연구하였다. 개방형 학습에 대한 아동들의 태도를 관찰과 면담, 설문조사를 통해 분석한 결과 아동들은 수학에 대한 흥미와 자신감이 생기고 성취감을 느껴 수업에 집중하였다. 또한 토의학습을 통해 서로 상대방의 능력을 존중하는 태도를 형성하며 교과서 문제를 변형시킨 개방형 문제에 자신 있게 반응하고 수학을 바라보는 태도에서 발전적인 모습을 보였다. 본 연구 결과 수학에 대한 긍정적이 태도를 형성하기 위해서는 교과서 문제를 개방형 문제로 변형시켜 현장에 적용하려는 노력이 필요하다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제30권4호
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• pp.499-514
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• 2016

전통적인 교사 중심 교육으로는 학생 개개인의 다양성과 창의성을 발현할 수 없으며 변화하는 미래 사회에 대처할 수 없다는 위기의식이 일면서, 우리나라에서는 학습자를 교육의 주체로 보는 학습자 중심 교육이 강조되고 있다. 본 연구에서는 한국과학창의재단에서 추진한 '2015년 학생 중심 수학교과서 개선 교사연구회' 자료를 토대로 학습자 중심 교육의 관점에서 우리나라 교사들이 인식하는 수학교육의 문제점과 그들이 개발한 수학 모델 교과서의 특징을 분석하였다. APA(1997)의 '학습자 중심의 심리 원리' 틀을 사용하여 분석한 결과 교사들은 수학교육의 문제점으로 동기와 정서가 학습에 미치는 영향, 학습에서의 개인차, 발달이 학습에 미치는 영향, 학습 과정의 본질, 지식의 구성 원리 측면이 고려되지 않았음을 순서대로 많이 지적하였다. 교사들이 개발한 수학 모델 교과서는 학습 과정의 본질, 지식의 구성, 동기와 정서가 학습에 미치는 영향의 원리가 순서대로 가장 많이 반영되었다. 마지막으로 교사들의 문제점 인식과 그에 따른 모델 교과서 개발 결과를 비교한 결과, 교사들에게 인식된 문제점들은 대체로 교과서에 반영되었고, 인지와 메타인지 요인에서는 문제점보다 개선이 더 많이 이루어졌으나 동기와 정의적 요인에서는 개선이 문제점에 비해 미비한 편이었다. 이를 통해 수학 교과서 개선을 통해 실현 가능한 학습자 중심 교육의 방안을 살펴볼 수 있었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제27권4호
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• pp.420-436
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• 2008

The purpose of this study was to investigate and analysis the elementary teachers' and students' views about the difficulties in teaching and learning in geology units of elementary school science. For the purpose of this study, semi-structured interviews were conducted individually with seventeen elementary teachers who have serviced more than three years, and with sixteen elementary students located in Cheongju City. The interview questions were developed through Seidman's step to acquire a reliability in the interview data with triangulation, then in-depth interview questions were modified and completed through pre-interview after constructing the trustworthiness of interviewees. In-depth interviews were performed in applying the analytic induction method and the interviews were recorded. From the interviews, we found that elementary teachers' views about the difficulties in teaching geology units; teachers' inner difficulties, the difficulty of lab activities, the problems of rock samples, the problems of curriculum in geology units, the difficulty of the geological feature, the problems of the cramming education, the lack of the opportunity for the speciality, and so on. And the students have the views about the difficulties in learning geology units; the difficulty of the unit contents understanding, the problems of learning by heart, the lack of the interest, the lack of materials, the problems of rock samples, the difficulty of the field learning, and so on. Based on the results, the study suggested that an interesting lab activities should be included in the geology units and taught in the geological field trip to help elementary school students more fully comprehend contents of the geology units.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.179-186
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• 2008

본 논문에서는 베이지안 알고리즘이 불균형 데이터의 학습 시 나타나는 현상을 분석하고 성능 평가 방법을 비교하였다. 사전 데이터 분포를 가정하고 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 발생된 분류 문제에 대해 베이지안 학습을 수행하였다. 실험 결과는 ROC(Receiver Operator Characteristic)와 PR(Precision-Recall) 평가 방법의 AUC(Area Under the Curve)를 계사하여 불균형 데이터 비율과 분류 복잡도에 따라 분석되었다. 비교 분석에서 불균형 비율은 기 수행된 연구 결과와 같이 베이지안 학습에 영향을 주었으며, 높은 분류 복잡도로부터 나타나는 데이터 중복은 학습 성능을 방해하는 요인으로 확인되었다. PR 평가의 AUC는 높은 분류 복잡도와 높은 불균형 데이터 비율에서 ROC 평가의 AUC보다 학습 성능의 차이가 크게 나타났다. 그러나 낮은 분류 복잡도와 낮은 불균형 데이터 비율의 문제에서 두 측정 방법의 학습 성능의 차이는 미비하거나 비슷하였다. 이러한 결과로부터 PR 평가의 AUC는 클래스 불균형 문제의 학습 모델의 설계와 오분류 비용을 고려한 최적의 학습기를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.193-198
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• 2023

본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제11권1호
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• pp.43-59
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• 2007

수학교육에서 문제 해결을 위한 노력은 끊임없이 계속되고 있다. 그러나 그동안 수학 문제 해결에서 발견술만이 지나치게 강조되었다는 지적이 제기되었고 여러 학자들이 메타인지적 능력을 향상시키는 것이 중요함을 강조하고 있다. 따라서 본 연구에서는 메타인지적 문제 해결력을 향상시키고 수학 수업에서 문제 해결 교육을 자연스럽게 할 수 있는 방안으로 개발된 메타문제를 초등학교 수학 수업에 적용해 봄으로써 메타문제를 중심으로 한 수업이 학생들의 수학 학업 성취도에 있어서 어떤 효과를 가져오며, 수학적 신념 및 태도에는 어떤 영향을 미치는지 알아 보고자한다.

• 한국지구과학회지
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• 제24권2호
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• pp.108-116
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• 2003

Problem Based Learning (PBL) is one of methods which has been developed to promote student-centered learning and to pursue self-directed learning for life-long learning. The purpose of this study is exploring the possibility of Problem Based Learning (PBL) in college Earth science course. The participants of this study were fourteen students attending an Earth science class at Sookmyung Women's University in Seoul. PBL was implemented in the form of group project with utilizing Web-based course tool. We provided questionnaires and conducted interviews to figure out students' perception about PBL. The findings were as follows: Through a given experiences, (1) students participated more actively than LBL (Lecture Based Learning), (2) more students were engaged with self-directed learning, and (3) students made higher cognitive efforts. LBL seemed to be more efficient way to acquire factual knowledge. In the meanwhile, PBL did not seem to affect the improvement of communication skills. Students could not make use of Web-based course tool effectively in communicating with other team members. In this study, we found that college student participants preferred problems related to everyday life, environmental issues and interesting but unusual incidents. On the other hand, they felt difficult in open-ended problems, especially when they were asked to provide their own evaluation. On the basis of PBL experiment in this paper, we present one method of successful implementation of PBL and suggest topics which should be studied in the future.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.111-118
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• 2013

Today, universities in Korea give a great effort to complement basic college scholastic ability of freshman. Maybe it could be unnecessary effort from university. However, we cannot just leave students who have poor academic performance about 10 to 30% in a university. Universities have to prepare to solve this problem. Thus government and universities investigate a lot of efforts but there is no guarantee. As a result, e-learning could be the best solution to complement poor academic performance of freshman and it also could be the best way to reduce financial burden of university. So, many universities introduce e-learning system and they also support professors to make e-learning content. We need to promote content usage and to improve overall operations. In this paper, we discuss poor academic performance problems under the current middle and high school education systems and review approaches to solve these problems. From this analysis, we propose the design of an effective e-learning system and a method of operation to complement students who achieve poor academic performance.

• 로봇학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-7
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• 2022

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.