본 논문의 목적은 디지털 미디어 기기를 활용한 유비쿼터스 기반 수업활동을 원활하기 위한 도구를 개발하여 제시하는 것이다. 관찰도구 개발을 위하여 선행연구를 검토하고, 주요한 관찰항목과 내용들을 추출한 후에 이를 바탕으로 도구를 개발하였다. 이 후, 관찰도구의 적합성에 관한 파일럿 분석을 실시한 후, 관찰항목과 내용들의 타당성을 검토하고 최종적으로 수정, 보완하였다. 유비쿼터스 기반 수업에서 교수, 학습활동을 관찰하기 위해서는 기본적으로 수업방식, 교수전략, 학습자활동, 기술활용, 평가활동, 정리 등의 관찰항목들을 중심으로 하위 관찰 내용들을 기록하는 것이 필요하다. 아울러 이러한 관찰도구를 정량적인 빈도 중심의 도구이므로 이를 보완하기 위한 질적 관찰 기록 작성지 등을 활용해야 한다.
이 연구의 목적은 초등 과학 영재 학생들을 대상으로 과학박물관 탐방학습을 실시하여 관찰의 유형을 분류하고 이를 분석하였다. 이를 위해 과학 영재 학생 10명을 선정하여 탐방학습이 진행되는 동안 일어나는 관찰을 언어로 표현하도록 하여 모든 관찰 내용과 대화를 녹음하였다. 그 결과는 다음과 같다. 인지적 측면에서는 응답의 빈도가 높았고 자신의 의견을 배제하고 전시물과 관련하여 질문하고 응답하는 빈도가 높았으며, 정의적 측면에서는 권유의 빈도수가 가장 많았다. 관찰의 유형을 분류하고 이를 분석한 결과에서는 단수의 관찰 대상 전체를 시간 독립적으로 관찰하는 빈도가 높고, 시각을 사용하여 조작을 하지 않고 정성적인 방법으로 관찰하는 빈도가 높았다. 따라서 질문을 통한 언어적 상호작용은 관찰의 빈도와 다양성에 긍정적인 영향을 주며, 과학박물관 탐방학습에서 과학 영재 학생들의 다양한 관찰을 유도하기 위해서는 프로젝트 학습과 같은 특정 전시관이나 전시물을 학생이 직접 선택하여 집중 탐구할 수 있는 시간이나 학습지를 마련하면 더 효과적인 관찰 학습이 이루어질 수 있을 것으로 보인다.
The purpose of this study was to analyze the responses of pre-service elementary teachers to the plant learning using plant-observation activities and observation journal writings. Thirty pre-service teachers participated in this study. Before and after practicing plant observation and observation journal writing for 11 weeks, pre-service teachers' interest to plants, attitude to plant-observation teaching, and plant-observation teaching efficacy were examined using a questionnaire. Also, the observation journals, reflective journal writings, and interviews were analyzed to investigate their qualitative change. In addition, the pre-service teachers were classified by multi-dimensional scaling and cluster analysis with respect to attitude to plant-observation teaching and observation journal writing, and teaching efficacy. While the pre-service teachers showed significant increase of the interest to plants and plant-observation teaching efficacy, and positive change of the attitude to plant-observation teaching, there was a little difference between gender with more positive effects on females. The positive attitude changes of pre-service teachers included positive recognition about plants and the diversity, increased interest and curiosity about plants, careful observation about nearby plants, and independent learning and positive inquiry with plants. In terms of teaching efficacy, they showed positive change such as enjoyment and satisfaction with plant-observation, confidence as elementary teachers in the future, and recognition about the importance of elementary teachers for plant education. However, the changes were different among the groups classified by attitude to plant-observation teaching and observation journal writings, and plant-observation teaching efficacy.
Purpose : The object of this study was to examine the effect of motor learning on brain activation depending on the method of motor learning. Methods : The brain activation was measured in 9 men by fMRI. The subjects were divided into the following groups depending on the method of motor learning: actually practice (AP, n=3) group, action observation (AO, n=3) group and motor imagery (MI, n=3) group. In order to examine the effect of motor learning depending on the method of motor learning, the brain activation data were measured during learning. For the investigation of brain activation, fMRI was conducted. Results : The results of brain activation measured before and during learning were as follows; (1) During learning, the AP group showed the activation in the following areas: primary motor area located in precentral gyrus, somatosensory area located in postcentral gyrus, supplemental motor area and prefrontal association area located in precentral gyrus, middle frontal gyrus and superior frontal gyrus, speech area located in superior temporal gyrus and middle temporal gyrus, Broca's area located in inferior parietal lobe and somatosensory association area of precuneus; (2) During learning, the AD groups showed the activation in the following areas: primary motor area located in precentral gyrus, prefrontal association area located in middle frontal gyrus and superior frontal gyrus, speech area and supplemental motor area located in superior temporal gyrus and middle temporal gyrus, Broca's area located in inferior parietal lobe, somatosensory area and primary motor area located in precentral gyrus of right cerebrum and left cerebrum, and somatosensory association area located in precuneus; and (3) During learning, the MI group showed activation in the following areas: speech area located in superior temporal gyrus, supplemental area, and somatosensory association area located in precuneus. Conclusion : Given the results above, in this study, the action observation was suggested as an alternative to motor learning through actual practice in serial reaction time task of motor learning. It showed the similar results to the actual practice in brain activation which were obtained using activation of mirror neuron. This result suggests that the brain activation occurred by the activation of mirror neuron, which was observed during action observation. The mirror neurons are located in primary motor area, somatosensory area, premotor area, supplemental motor area and somatosensory association area. In sum, when we plan a training program through physiotherapy to increase the effect during reeducation of movement, the action observation as well as best resting is necessary in increasing the effect of motor learning with the patients who cannot be engaged in actual practice.
Recently, Reinforcement Learning (RL) methods in MDP have been extended and applied to the POMDP problems. Currently, hierarchical RL methods are widely studied. However, they have the drawback that the learning time and memories are exhausted only for keeping the hierarchical structure, though they aren´t necessary. On the other hand, our "Labeling Q-learning (LQ-learning) proposed previously, has no hierarchical structure, but adopts a characteristic internal memory mechanism. Namely, LQ-1earning agent percepts the state by pair of observation and its label, and the agent can distinguish states, which look as same, but obviously different, more exactly. So to speak, at each step t, we define a new type of perception of its environment ~ot = (ot, $\theta$t), where of is conventional observation, and $\theta$t is the label attached to the observation. Then the conventional ...
본 연구는 초등학교에서 이루어지는 수행평가 실시에서의 문제점을 인식하고 자기평가, 동료평가 및 관찰평가의 실천을 통하여 평가에 따르는 시간적인 제약을 줄이고, 평가의 결과를 교수 학습계획에 반영시킴으로써 평가를 통한 초등수학과 교수 학습의 개선에 대한 시사점을 찾아보고자 이루어졌다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 연구자는 초등학교 2학년 1개 반 학생 40명을 대상으로 자기평가, 동료평가를 실시하고 '재미있는 놀이를 하여 봅시다' 차시의 운영과정에서 관찰평가를 한 학기동안 적용하였으며 평가의 적용과정에서 얻어진 학생들의 자기평가결과물(수학일지, 자기평가지, 평가의 과정에서의 대화내용)과 관찰평가 결과물(체크리스트, 놀이 활동 결과물, 놀이의 과정에서의 대화내용)을 분석해 보았다.
Reinforcement learning is a type of machine learning paradigm that forces agents to repeat the observation-action-reward process to assess and predict the values of possible future action sequences. This allows the agents to incrementally reinforce the desired behavior for a given observation. Thanks to the recent advancements of deep learning, reinforcement learning has evolved into deep reinforcement learning that introduces promising results in various control and optimization domains, such as games, robotics, autonomous vehicles, computing, industrial control, and so on. In addition to this trend, a number of programming libraries have been developed for importing deep reinforcement learning into a variety of applications. In this article, we briefly review and summarize 10 representative deep reinforcement learning libraries and compare them from a development project perspective.
Precipitation plays an essential role in water resources management and disaster prevention. Therefore, the understanding related to spatiotemporal characteristics of rainfall is necessary. Nowadays, highly accurate precipitation is mainly obtained from gauge observation systems. However, the density of gauge stations is a sparse and uneven distribution in mountainous areas. With the proliferation of technology, satellite-based precipitation sources are becoming increasingly common and can provide rainfall information in regions with complex topography. Nevertheless, satellite-based data is that it still remains uncertain. To overcome the above limitation, this study aims to take the strengthens of machine learning to generate a new reanalysis of precipitation data by fusion of multiple satellite precipitation products (SPPs) with gauge observation data. Several machine learning algorithms (i.e., Random Forest, Support Vector Regression, and Artificial Neural Network) have been adopted. To investigate the robustness of the new reanalysis product, observed data were collected to evaluate the accuracy of the products through Kling-Gupta efficiency (KGE), probability of detection (POD), false alarm rate (FAR), and critical success index (CSI). As a result, the new precipitation generated through the machine learning model showed higher accuracy than original satellite rainfall products, and its spatiotemporal variability was better reflected than others. Thus, reanalysis of satellite precipitation product based on machine learning can be useful source input data for hydrological simulations in ungauged river basins.
The purpose of this study is to find out learning content for astronomical observation that could perform astronomical programs regardless of weather conditions as a case for the present conditions of astronomical observation and the methods of new education for astronomical observation, and to suggest the methods of synchronized multiple astronomical observation and actual cases using the Internet network. The results are as follows. First, the method of galaxy-oriented astronomical education helped those attempting to approach astronomy academically for the first time grasp useful concepts as to the astronomical space, and let them look at the space in an objective sense, which was effective in forming cosmic structure and concepts. Second, the administration curriculum of astronomical observation team was related to data that systematically contained annual astronomical education concerning the operation of astronomical observation teams; thus, they could be suggested as beneficial teaching materials to the teachers who wanted to organize a school club meeting. Third, it has been noted that the level of students' satisfaction in p2d program and MSO program was very high, and they turned out to be effective learning methods that could be implemented even in times of rain when it would not be possible to conduct astronomical observation activities.
본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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