• 영재교육연구
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• 제22권3호
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• pp.729-755
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• 2012

우리나라의 소외된 영재를 이해하기 위한 노력의 일환으로 질적 사례연구 기법을 적용하여 가난하고 신체적 아픔이 있는 과학영재의 학습 특성과 전술에 대해 알아보았다. 이를 위해 연구 현장인 주말 물리교실을 중심으로 참여관찰을 했고, 참여자와 참여자의 어머니, 초등학교 5학년 때 담임교사와 면담을 진행하였다. 또한 현지문헌과 자기보고서를 추가로 활용하여 참여자를 종합적으로 이해하고자 했다. 그 결과, 참여자의 학습 특성은 내적동기와 열등감에서 기인하는 '능동적인 학습'과 배척된 관계 속에서 드러나는 '배움을 향한 몸부림'으로 정리할 수 있었다. 참여자의 학습 전술은 경제적 여력이 충분하지 않은 상태에서 배움에 대한 욕구를 충족하기 위한 전략적인 수단으로 '다양한 학습 경로'과 '메타인지적 사고', 그리고 '맞장구치기'의 세 전술을 발견하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.218-228
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• 2019

본 연구는 국내 간호 대학생을 대상으로 수행된 학업 관련 만족도 중재프로그램을 고찰하고 메타분석하여 근거기반 자료를 제공하기 위해 수행되었다. 메타분석에 포함된 자료는 2001년부터 2018년 7월까지 발표된 25편의 실험연구로서 연구의 설계는 무작위 대조군 연구가 1편, 비무작위 대조군 연구가 24편이었다. 연구대상자는 간호학과 1~4학년 재학생으로, 이론수업 및 실습수업에서 중재프로그램이 수행되었다. 표본크기는 실험군 1182(평균 47.3), 대조군 1137(평균 45.5)명이었고, 중재프로그램의 구성은 1~16주/1~16회/1회기 당 7~240분으로 이루어졌다. 결과변수로는 전공만족도, 학습만족도, 교내실습만족도, 임상실습만족도가 있었으며, 교내실습만족도(Hedges' g=0.876[95% CI: 0.405, 1.346])와 임상실습만족도(Hedges' g=0.515[95% CI: 0.312, 0.718]) 및 전체 학업 관련 만족도(Hedges' g=0.630[95% CI: 0.371, 0.889])는 통계적으로 유의미한 중간 수준 이상의 효과크기가 확인되었다. 본 연구의 결과는 간호 대학생들의 학업 관련 만족도 중재프로그램을 다룬 선행연구들을 통합적으로 정리하여 객관적 결과를 확인하였다는데 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.37-45
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• 2018

이 연구의 목적은 블렌디드 러닝으로 듣기 수업에 참여하는 대학생들을 대상으로 영어 듣기능력이 향상한 학생과 향상하지 않은 학생들 사이에 언어학습전략 사용과 언어학습믿음에 차이가 있었는지를 알아보고 듣기성취와 언어학습전략, 언어학습믿음 사이에 관계가 있는지 조사하는 것이다. 이를 위해 69명의 참여자들은 언어학습전략과 언어학습믿음 설문에 응답하고, 사전 사후 듣기 시험을 보았다. 요인분석으로 추출된 요인을 이용하여 성적이 오른 집단과 오르지 않은 집단의 차이를 분석한 결과, 두 집단 사이에 유의미한 차이가 있었다. 영어 듣기능력이 향상된 학생은 언어학습전략을 더 많이 사용하고 있었고, 언어학습믿음에서 더 높은 동기를 갖고 있었다. 동기에 대한 믿음이 높은 학생들은 인지전략과 초인지전략을 더 많이 사용했다. 이 연구는 학습자의 학습믿음과 학습전략 중 영어 듣기능력 향상에 영향을 주는 요인을 제공하여 콘텐츠 개발과 교수법에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.383-390
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• 2014

최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.

• 산업융합연구
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• 제18권3호
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• pp.1-6
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• 2020

이 연구의 목적은 Snyder가 제안한 희망 이론에 대한 이론적 이해와 학교 현장에서의 유용성을 확인하는 것이다. 이에 희망 이론이 우리나라 일반고 학생들에게서 나타나는 군집 유형을 탐색하고, 유형별 학습전략의 차이를 군집분석과 ANOVA를 통해 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 일반고 학생의 희망 군집은 네 유형으로 나타났다. 둘째, 희망과 학습전략은 정적상관관계를 보였으며, 희망의 두 하위 변인 모두 메타인지와 상관관계가 가장 높았다. 연구 결과를 토대로 희망이론은 프로파일적 접근을 통하여 성취나 적응 등 다양한 심리변인과의 관계구조 연구가 필요함을 제시하였다.

• Advances in Computational Design
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• 제2권4호
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• pp.313-331
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• 2017

In this study, teaching-learning based optimization (TLBO) is improved by incorporating model of multiple teachers, adaptive teaching factor, self-motivated learning, and learning through tutorial. Modified TLBO (MTLBO) is applied for simultaneous topology, shape, and size optimization of space and planar trusses to study its effectiveness. All the benchmark problems are subjected to stress, displacement, and kinematic stability constraints while design variables are discrete and continuous. Analyses of unacceptable and singular topologies are prohibited by seeing element connectivity through Grubler's criterion and the positive definiteness. Performance of MTLBO is compared to TLBO and state-of-the-art algorithms available in literature, such as a genetic algorithm (GA), improved GA, force method and GA, ant colony optimization, adaptive multi-population differential evolution, a firefly algorithm, group search optimization (GSO), improved GSO, and intelligent garbage can decision-making model evolution algorithm. It is observed that MTLBO has performed better or found nearly the same optimum solutions.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.1000-1013
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• 2017

Clustering is a NP-hard problem that is used to find the relationship between patterns in a given set of patterns. It is an unsupervised technique that is applied to obtain the optimal cluster centers, especially in partitioned based clustering algorithms. On the other hand, cat swarm optimization (CSO) is a new meta-heuristic algorithm that has been applied to solve various optimization problems and it provides better results in comparison to other similar types of algorithms. However, this algorithm suffers from diversity and local optima problems. To overcome these problems, we are proposing an improved version of the CSO algorithm by using opposition-based learning and the Cauchy mutation operator. We applied the opposition-based learning method to enhance the diversity of the CSO algorithm and we used the Cauchy mutation operator to prevent the CSO algorithm from trapping in local optima. The performance of our proposed algorithm was tested with several artificial and real datasets and compared with existing methods like K-means, particle swarm optimization, and CSO. The experimental results show the applicability of our proposed method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.89-104
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• 2024

Cloud-based e-learning (CBEL) represents a promising technological frontier. Existing literature has presented a diverse array of findings regarding the determinants that influence the adoption of CBEL. The primary objective of this study is to conduct an exhaustive examination of the available literature, aiming to determine the key predictors of CBEL utilization by employing the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology. A comprehensive review of 35 articles was undertaken, shedding light on the status of CBEL as an evolving field. Notably, there has been a discernible downturn in related research output during the COVID-19 pandemic, underscoring the temporal dynamics of this subject. It is noteworthy that a significant portion of this research has emanated from the Asian continent. Furthermore, the dominance of the technology acceptance model (TAM) in research frameworks is affirmed by our findings. Through a rigorous thematic analysis, our study identified five overarching themes, each encompassing a diverse range of sub-themes. These themes encompass 1) technological factors, 2) individual factors, 3) organizational factors, 4) environmental factors, and 5) security factors. This categorization provides a structured framework for understanding the multifaceted nature of CBEL adoption determinants. Our study serves as a compass, guiding future research endeavours in this domain. It underscores the imperative for further investigations utilizing diverse theoretical frameworks, contextual settings, research methodologies, and variables. This call for diversity and expansion in research efforts reflects the dynamic nature of CBEL and the evolving landscape of e-learning technologies.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.551-553
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• 1999

This paper explores the utility of a new classifier fusion approach to discrimination. Multiple classifier fusion, a popular approach in the field of pattern recognition, uses estimates of each individual classifier's local accuracy on training data sets. In this paper we investigate the effectiveness of fusion methods compared to individual algorithms, including the artificial neural network and k-nearest neighbor techniques. Moreover, we propose an efficient meta-classifier architecture based on an approximation of the posterior Bayes probabilities for learning the oracle.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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• pp.228-235
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• 2008

21세기 인류는 디지털 기술 혁신과 정보 통신 혁명으로 물리적 공간과 가상공간이 통합되는 새로운 유비쿼터스 시대를 맞이하고 있다. 미국, 일본, 유럽 등 많은 선진 국들은 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명을 자국의 경쟁력 강화를 위한 핵심 패러다임으로 인식하고 유비쿼터스 관련 연구에 박차를 가하고 있다. 이에 본 연구에서는 엄선된 u-러닝 분석 사례의 고찰을 통해 'u-러닝 연구 방향 설정 시 고려할 사항','u-러닝 학습 모델 개발 시 고려할 사항' 및 'u-러닝 환경 조성 시 고려할 사항'등을 도출해 U-러닝 활성화 방안을 모색하였다.