• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.119-128
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• 2019

Minecraft game is a sandboxed game based on a high degree of users' freedom; the game encourages its users to recreate various play patterns to increase their immersion. Although recently there were many studies that use Minecraft game techniques to improve the teaching methods but still not well adapted due to being applications-based techniques. In this paper, we present a teaching model that utilizes the same concept of the Minecraft games in where learners customize the class concepts based on their needs. Moreover, Minecraft-based learning games attempt to be used for learner-led, creativity and programming instruction, to overcome these use-cases limitations, by our study we aim to include the Minecraft-based learning games in class teaching activities, theoretical and practical lessons. In this way, we intend to increase interest in programming lessons, and to increase immersion as another way of game learning. In the future, we attempt to measure various effects of the uses of Minecraft-game-based teaching in programming classes compare to the traditionally used methods.

• 수산해양교육연구
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• 제15권2호
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• pp.184-192
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• 2003

When the present Learning System for Computer-Related Subjects Using WBI is implemented on the Web with the above characteristics to help students to study computer subjects without any limitations of time or space, they can easily attain the goals of learning, have computer-utilizing abilities or information capacity, and enhance their capabilities for self-initiative learning. This system enables the learners to carry out 'plan-do-see' for the contents of learning initiatively. The learners can study the practice part of the curriculum using multi-media, such as motion pictures, voices, images, and sound effects, vividly with a sense of actual presence. It helps the students to have an active attitude toward leaning afterward. without meeting the teacher or without any storage media, the leaners can submit their assignments or materials for performance evaluation via the Internet.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.1-10
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• 2020

The image analysis is an important and predominant task for classifying the different parts of the image. The analysis of complex image analysis like histopathological define a crucial factor in oncology due to its ability to help pathologists for interpretation of images and therefore various feature extraction techniques have been evolved from time to time for such analysis. Although deep reinforcement learning is a new and emerging technique but very less effort has been made to compare the deep learning and deep reinforcement learning for image analysis. The paper highlights how both techniques differ in feature extraction from complex images and discusses the potential pros and cons. The use of Convolution Neural Network (CNN) in image segmentation, detection and diagnosis of tumour, feature extraction is important but there are several challenges that need to be overcome before Deep Learning can be applied to digital pathology. The one being is the availability of sufficient training examples for medical image datasets, feature extraction from whole area of the image, ground truth localized annotations, adversarial effects of input representations and extremely large size of the digital pathological slides (in gigabytes).Even though formulating Histopathological Image Analysis (HIA) as Multi Instance Learning (MIL) problem is a remarkable step where histopathological image is divided into high resolution patches to make predictions for the patch and then combining them for overall slide predictions but it suffers from loss of contextual and spatial information. In such cases the deep reinforcement learning techniques can be used to learn feature from the limited data without losing contextual and spatial information.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1014-1023
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• 2013

정보통신기술의 비약적 발전은 온라인을 통한 교육 콘텐츠의 제공을 가능하게 하였으며, 이로 인해 사이버대학 등 새로운 형태의 대학이 활발히 운영되고 있다. 사이버대학의 교육 콘텐츠는 오프라인 대학의 수업과 다소 상이한 모습을 지니며, 이에 따라 학습효과 제고를 위해서 여러 변인들이 새롭게 고려될 필요가 있다. 본 연구에서는 사이버대학 이러닝 콘텐츠 기반 학습환경에서 학업성취도에 미치는 영향 요인들의 구조관계를 고찰하고자 하였다. 연구 결과 첫째, 자기조절학습과 학습동기는 학습자-교수자 상호작용, 학업성취도에 직접적인 영항을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 자기조절학습과 학습동기의 경우 학습자-교수자 상호작용을 매개하여 학업성취도에 영향을 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학습자-교수자 상호작용의 경우 학업성취도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 이러닝 콘텐츠 기반 학습환경에서 학업성취도에 미치는 영향 요인의 구조를 종합적으로 이해할 수 있었으며, 이를 토대로 향후 사이버대학 이러닝 콘텐츠 기반 학습과 관련된 시사점을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.606-610
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• 2010

본 논문에서는 학습 패러다임의 변화에 따른 효과적인 학습을 제공하기 위해 Learning Design (LD) 기반 학습관리시스템에서 전단부 엔진인 LD Publication 엔진을 설계하고 구현하였다. LD Publication 엔진은 LD 기반으로 작성된 학습 콘텐츠 패키지를 분석하고 학습활동을 기술한 정보파일의 구문과 의미를 분석하여 모델화한다. 모델화된 데이터는 학습관리시스템에서 효과적으로 접근 가능한 형태로 단편화하여 데이터베이스에 영속한다. LD 기반 학습관리시스템은 학습 효과와 학습자 편리성을 제공하여 높은 학습 성과를 가져올 수 있도록 도와준다. 그리고 학습 콘텐츠의 재생산, 재사용, 공유를 통한 콘텐츠 개발의 활성화를 도모하고 인프라 확대에 기여할 것이다. 또한, 학습자의 역량, 성향 그리고 학습이력 등을 연계가 가능하도록 설계되어 시스템의 확장이 용이하다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권
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• pp.173-211
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• 1999

The task of classification permeates all walks of life, from business and economics to science and public policy. In this context, nonlinear techniques from artificial intelligence have often proven to be more effective than the methods of classical statistics. The objective of knowledge discovery and data mining is to support decision making through the effective use of information. The automated approach to knowledge discovery is especially useful when dealing with large data sets or complex relationships. For many applications, automated software may find subtle patterns which escape the notice of manual analysis, or whose complexity exceeds the cognitive capabilities of humans. This paper explores the utility of a collaborative learning approach involving integrated models in the preprocessing and postprocessing stages. For instance, a genetic algorithm effects feature-weight optimization in a preprocessing module. Moreover, an inductive tree, artificial neural network (ANN), and k-nearest neighbor (kNN) techniques serve as postprocessing modules. More specifically, the postprocessors act as second0order classifiers which determine the best first-order classifier on a case-by-case basis. In addition to the second-order models, a voting scheme is investigated as a simple, but efficient, postprocessing model. The first-order models consist of statistical and machine learning models such as logistic regression (logit), multivariate discriminant analysis (MDA), ANN, and kNN. The genetic algorithm, inductive decision tree, and voting scheme act as kernel modules for collaborative learning. These ideas are explored against the background of a practical application relating to financial fraud management which exemplifies a binary classification problem.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1-8
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• 2016

우리나라는 영재교육에서의 자기주도적 학습 능력의 신장을 매우 중요한 목표로 내세운다. 최근에는 다양한 프로그래밍을 활용한 영재 학습 프로그램이 개발되었고 이를 통해 학습자들의 자기주도적 학습 능력이 향상되기도 한다. 하지만 프로그래밍 활용 영재 학습 프로그램은 정보 영재를 대상으로 개발된 것이 대부분이다. 이에 본 연구에서는 자기주도적 학습능력의 향상을 위한 앱인벤터를 활용한 수학영재프로그램의 개발과 적용에 관해 탐구하였다. 4, 5학년으로 이루어진 초등 수학 영재 1개 학급을 대상으로 모둠별로 앱인벤터를 활용해 수학 퀴즈를 만드는 활동을 하였다. 실험 적용 후 실험집단의 내재적 동기, 자율성, 개방성 등 자기 주도적 학습 능력의 하위 요소의 사후 검사 값이 유의도 .002이하로 매우 유의하였다. 따라서 앱인벤터의 활용을 통한 수학영재프로그램의 개발과 적용은 수학 영재 학습자의 자기주도적 학습 능력의 전 영역에서 효과적이었음을 확인할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.85-93
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• 2000

좋은 코스웨어란 컴퓨터라는 매체가 가진 장점을 최대한으로 살릴 수 있고 수업설계의 원리에 따라 설계된 것이다. 따라서 본 논문에서는 웹이라는 매체의 특성을 가장 잘 표현해 줄 수 있는 정교화 이론에 따라 개인교수형 웹 코스웨어의 내용구조 모델을 제시하였다. 이 모델은 개요정리, 선수학습요소, 기본학습, 심화학습, 요약정리, 종합정리 등의 여섯 가지 요소로 구성되어 있어 수준별 학습이 용이하고 개별학습에 적합하다. 또한, 제시한 모델을 개발에 실제 적용하여 개인교수형 웹 코스웨어를 제작하고, 기존의 개인교수형 웹 코스웨어와 비교하여 효과성을 검토하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.633-640
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• 2021

본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.283-291
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• 2021

본 연구에서는 초등학교 3학년 분수 관련 내용을 학습 주제로 하여 재구성한 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 학습 부진 개선을 위한 소프트웨어 교육프로그램은 프로젝트 학습 모형을 바탕으로 소프트웨어 교육의 성격과 학습 부진 학습자의 특성을 고려하여 그 구조를 설계하였고, 학습내용을 학습 과정에서 자연스럽게 체득할 수 있도록 의도적으로 배치하였으며, 반복적으로 경험하여 충분히 학습할 수 있도록 매 차시 구축하였다. 프로그램 적용 결과 실험군과 대조군 모두 학업 성취도, 메타인지, 자아존중감, 자기효능감의 유의미한 변화가 있었으나 실험군이 대조군에 비해 모든 영역에서 향상 정도가 큰 것으로 나타났다. 본 교육 프로그램은 학습 부진 개선이라는 측면과, 소프트웨어 교육이 가지고 있는 다양한 교육적 효과를 바탕으로 학습 부진 학생이 프로그램에 재구성된 과목의 학습 내용을 효과적으로 학습할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.