• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.51-60
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• 2022

This paper raised the need to examine how the online education environment triggered by COVID-19 and the smart learning environment can be established in consideration of the improvement of education and learning through learning analysis. Many studies are being conducted in Korea, and the Ministry of Education is continuously striving to build a smart school by promoting strategies for promoting smart education on the way to a talent powerhouse. Nevertheless, there is no unified definition of smart learning, and it can be seen as customized (individualized) learning using smart devices. However, most of the discussions on the construction of smart schools so far have limitations in that they are limited to physical spaces. Accordingly, the opinions of teachers and learners were not sufficiently reflected in the establishment of the facility. This study intends to study smart learning in various departments. In addition, the subjects students in charge of the co-researcher of this study were analyzed. The total number of subjects was 951, and 434 responded to this study survey. In addition, students were well accepting the online environment, and in the future, regardless of COVID-19, research will be presented to improve mutual communication between professors and students in smart learning.

• 산업융합연구
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• 제17권2호
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• pp.15-20
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• 2019

본 연구에서는 현장 체험학습, 전시, 행사, 문화에 대한 다양한 콘텐츠 정보를 수요자가 손쉽게 검색하고 서비스를 제공받을 수 있도록 지원하는 맞춤형 체험학습 서비스 플랫폼을 통하여 지역내 수 많은 문화콘텐츠의 가치를 발굴하고 DB 구축하여 수요자의 요구사항에 부합하는 맞춤형 체험학습 정보를 제공하고자 한다. 제안 시스템에서 구현되는 Beacon 기술은 Google이 개발한 Eddystone 포맷으로 URL을 브로드캐스팅 하는 BLE 기술로서 이는 사용자가 별도로 제공되는 어플리케이션을 설치하지 않더라도 단말기에 설치된 Chrome 브라우저를 통해 웹에서 구현된 플랫폼을 사용자들이 보다 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 하였다. 이를 토대로 지역문화 콘텐츠의 데이터베이스화가 완성되면 전국으로 확대시켜 콘텐츠의 다양화와 시장 확대로 수요자에게 더욱더 다양하고 양질의 자기 주도적 문화콘텐츠 체험학습 활동 교육 프로그램들이 제공될 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.191-198
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• 2017

PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.325-333
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• 2016

The development of smart technology has brought the conversion of closed traditional e-learning contents into open flexible smart learning contents consisting of learner-centered modules, without the constraints of time and space by use of smart devices from the uniformed and passive classroom between teachers and learners. It has been demanded an open, personalized and customized teaching and learning contents of smart education and training systems according to wide supply of various smart devices. In this paper, we discuss about the status of the smart teaching and learning systems and analyze the characteristics and structure of the web contents for smart education and training systems by use of smart devices. And we propose a method how to block web contents, to extract them, and adapt personalized segments of web contents by adaptive algorithm into smart learning devices. We extract blocks from the web contents based on the smart device information and the preference information of the learners from existing web contents without the hassle of learners environment. After specifying a block priority from the extracted web contents by the adaptive segment algorithm, it can be displayed directly to the screen to fit the individual learning progress of the learners.

• 정보교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.511-522
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• 2005

정보통신기술이 급변함에 따라 교육에 대한 패러다임도 변화되고 있다. 최근 PDA, 태블릿 PC, 휴대전화 단말기 등의 개별화 정보기기를 통해 언제 어디서나 학습이 가능한 u-러닝이 도입되고 있다. u-러닝에서 개별화 정보기기의 이동성과 개인성 등을 이용한다면 시간과 공간의 제약 없이 학습자 개인의 특성에 적합한 맞춤형 학습을 가능하게 하고, 상황학습과 체험학습에도 효과적이게 될 것이다. 본 연구에서는 PDA의 교수-학습에의 활용 방안과 PDA 활용 교수-학습 기초 모델을 모색하고자 PDA를 직접 수업에 적용하고 그 효과를 알아보았다. 그 결과 PDA를 활용한 수업에 대하여 대부분 만족스럽다는 응답을 얻었으나, 접속의 문제, PDA용 콘텐츠의 부족, 화질의 문제 등이 개선되어야 할 점으로 지적되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.171-180
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• 2003

최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.307-312
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• 2004

In our fast-moving information and knowledge society, skills and know-how rapidly become outdated. Virtual learning environments play a key role in meeting today's growing demand for customized educational and vocational training and lift-long teaming. The scope of multimedia-based and web-supported education is illustrated by means of an interdisciplinary multimedia project 'New Statistics' funded by the German government. The project output contains more than 70 learning modules covering the complete curriculum of an introductory statistics course. All modules are based on a statistical laboratory and on a multitude of Java applets, animations and case studies. The paper focuses on presenting the statistical laboratory and the applets. These components present the main project pillars and are particularly suitable for international use, independently from the original project framework. This article also demonstrates the application of Java applets and other multimedia developments from the educational world to official statistics for interactive presentation of statistical information.

• 한국교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.183-204
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• 2017

스마트 기술의 발달과 다양한 스마트 매체의 등장은 개인의 학습 환경과 학교교육 현장에 획기적인 변화를 가져왔다. 이에 정부는 학습 환경의 변화에 발맞추어, 2011년 스마트교육 추진 전략을 발표했고, 스마트교육이라는 용어를 공식적으로 등장시켰다. 이후 정부를 중심으로 스마트교육을 학교 현장에 도입하고자 다양한 정책이 실행되어 왔으며, 스마트교육에 관한 연구도 활발히 진행되어 왔다. 그러나 스마트교육이라는 개념이 등장한지 6여 년이 지난 지금까지도 스마트교육은 정체성에 대한 혼란을 안고 있으며, 스마트교육에 대한 명확한 이해가 부재한 상황에서 기술적 측면을 중심으로 정책이 추진되면서 일선현장의 교사들은 스마트교육을 단순히 스마트 기기를 활용한 수업으로 이해하고 있는 경우가 많으며, 이로 인해 스마트교육은 단순히 스마트 기기를 활용한 수업으로 자리잡아가고 있는 실정이다. 본 연구는 스마트교육의 이론적 기틀 마련을 위해 선행연구 분석을 토대로 스마트교육의 속성을 정의하였으며, 스마트교육 연구 가운데 실증 및 사례 연구를 검토 분석하여 실제 교육현장에서 스마트교육이 어떤 속성들을 중심으로 구현되고 있는지를 살펴보았다. 선행연구 분석 결과 도출된 스마트교육의 속성은 정보통신기술(T), 열린 학습 환경(E), 자기주도 학습(S), 맞춤형 학습(C), 소셜 러닝(SL)의 5가지로 나타났다. 실증 및 사례연구를 토대로 분석한 결과, 실제 교육현장에서 구현되고 있는 스마트교육의 속성은 정보통신기술을 기반으로 한 스마트기기 및 매체의 활용을 중심으로 나타났으며, 자기주도 학습, 맞춤형 학습은 스마트교육 환경에서 적절히 활용되지 못하고 있었다. 추후 연구를 통해 스마트교육이 가지고 있는 특성을 교육 현장에서 제대로 활용하여 교육적 효과를 제고하기 위한 연구가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

• 공학교육연구
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• 제25권5호
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• pp.44-54
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• 2022

The purpose of this study is to effectively implement the artificial intelligence education required in the digital transformation era. As we enter the era of the 4th industrial revolution, the demand for a great digital transformation in industry is essential, and the nurturing of manpower is presented as an indispensable relationship in the industrial field based on it. The integration of various new technologies that have emerged from the era of the 4th industrial revolution has the greatest purpose in realizing artificial intelligence technology. As the importance of digital competency in the top curriculum reorganization has been highlighted, artificial intelligence education is necessary even in the curriculum reorganization in 2022, and there is a demand in the educational field that it should be converted into a mandatory education in middle and high schools. Artificial intelligence education according to the demands of the times is to develop an artificial intelligence curriculum in universities by reestablishing systematic artificial intelligence education in universities, setting educational goals, and presenting the goals of artificial intelligence education by major. The main direction of this study is to present the relationship between artificial intelligence and each major in university education, develop a curriculum based on artificial intelligence for each major, and link artificial intelligence software for AI education customized for each major. We would like to present a process that can measure the learning outcomes of AI education.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.67-75
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• 2022

Recently, e-learning has been attracting significant attention due to COVID-19. However, while e-learning has many advantages, it has disadvantages as well. One of the main disadvantages of e-learning is that it is difficult for teachers to continuously and systematically monitor learners. Although services such as personalized e-learning are provided to compensate for the shortcoming, systematic monitoring of learners' concentration is insufficient. This study suggests a method to evaluate the learner's concentration by applying machine learning techniques. In this study, emotion and gaze data were extracted from 184 videos of 92 participants. First, the learners' concentration was labeled by experts. Then, statistical-based status indicators were preprocessed from the data. Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVMs), Multilayer Perceptron (MLP), and an ensemble model have been used in the experiment. Long Short-Term Memory (LSTM) has also been used for comparison. As a result, it was possible to predict e-learners' concentration with an accuracy of 90.54%. This study is expected to improve learners' immersion by providing a customized educational curriculum according to the learner's concentration level.