웹 기반 교육 시스템에서 문제 집합 구성은 주로 고정 출제 방식, 무작위 출제 방식, 난이도에 따른 출제 방식으로 이루어진다. 문제 집합의 구성 시 문제 은행에서 문제 난이도에 대한 객관성을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 난이도를 재조정하는데 학습자들의 문제 풀이 결과를 반영하는 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 학습자 피드백 기반 문제 수준 조절 방법은 개인 시험 결과, 그룹 시험 결과 그리고 개인의 특정 섹션 시험 결과를 함께 고려하여 난이도를 조절한다. 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과 문제 난이도의 변화율 측면에서 보다 현실적인 문제 난이도 변화를 확인할 수 있었다.
Web2.0 이라는 인터넷 환경의 변화 속에서 사용자들의 자발적인 참여를 통해 생산된 컨텐츠(UCC)가 화두가 되고 있다. 다수의 사용자 참여는 집단지성을 발휘하고 이렇게 생성된 UCC 는 새로운 가치를 창출한다는 믿음이 확산된 가운데, 사용자는 더 이상 정보수용자의 입장이 아닌 정보제공자의 입장에서 컨텐츠 생성에 대한 범위와 역할이 크게 향상되고 있다. 그렇다면 과연 무엇이 이러한 사용자 생성 컨텐츠의 창의성에 가장 큰 원동력이 될까 또한 무엇이 집단지성, 집단의 창의성을 창출하는데 가장 큰 영향을 미칠까? 본 연구는 이러한 의문에서 출발하였다. 이와 같은 연구 문제를 해결하기 위하여 피드백과 동기 그리고 창의성에 기반한 인지 평가 이론과 창의성에 관한 사회적 특성이론에 근거, 상호작용 즉 컨텐츠에 대한 피드백을 기반으로 연구모형을 세우게 되었다. 이러한 연구 모형을 설문을 통해 검증해 본 결과, 피드백이 사용자의 동기에 긍정적인 영향을 미치고, 결국 그러한 동기가 개인의 창의성 및 집단 창의성에 긍정적인 영향을 미친다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 연구 결과는 이론적으로는 인지 평가 이론의 확장 적용 및 CSCW 환경에서 암묵적으로 인식된 피드백과 같은 상호작용의 중요성을 공고히 하는데 기여할 수 있으며, 실제로는 이러한 피드백 요소를 시각적으로 적절히 배치 및 노출하여 사용자의 내적 용기와 창의성을 촉진하여야 함을 밝힌다는데 의의를 가질 수 있겠다.
군의 교육훈련간 디브리핑과 피드백 장치 활용을 통한 심폐소생술 교육방법을 적용하여 보다 효과적인 교육 방법을 확인하고 심폐소생술 수행 전 후 피로도를 검사하여 심폐소생술 술기가 숙달된 인원과 숙달되지 않은 인원의 피로도 차이를 분석함으로써 심폐소생술 교육프로그램의 기초자료를 제공하고자 한다. 현재 야전에서 응급처치교육을 받은 적이 없는 비 의무병인자로 전투병 생존법 교육 소집 대상자 중 참여 희망자 50명을 대상으로 하였다. 연구방법은 3가지 교육방법(디브리핑, 피드백장치, 디브리핑과 피드백장치 조합) 을 적용한 3개의 그룹에서 1,2,3차의 평가와 전체 디브리핑을 통해 심폐소생술 수행능력의 질적 향상에 미치는 영향과 동일 대상 중 희망자 20명에 한하여 심폐소생술 수행(5분) 전 후 혈중 젖산 농도 측정 및 주관적인 문답(1~10점)을 통해 심폐소생술 수행에 따른 피로도 실험을 진행하였다. 3가지 교육방법에 따른 심폐소생술수행능력 향상은 모든 그룹에서 유의하였으며(p<.001), 그룹별 심폐소생술 수행능력 향상효과의 차이는 디브리핑과 피드백장치를 조합하여 적용한 그룹에서 유의하게 높았다(p<.01). 심폐소생술 수행능력이 숙달되기 전 후의 피로도에 대해서는 본인이 느끼는 피로도는 유의한 차이는 없었으나 혈중 젖산농도에 따른 피로도는 유의한 차이로 전보다 후가 낮아졌다(p<.01).
본 연구의 목적은 플립러닝 모형을 적용한 영어수업에서의 글쓰기 과제에 대한 오류수정 피드백이 학습자의 영어 성취도에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하고, 수업 만족도에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 규명하는 것이다. 본 연구를 위해 수업 만족도를 예측하는 요인으로 오류수정 피드백에 대한 반응과 감정을 선정하고, 이들의 예측력을 규명하였다. 연구 참여자들은 94명의 대학생으로 두 개의 집단인 플립러닝을 적용한 실험집단 48명과 전통적 교수법을 적용한 통제집단 46명으로 나누어 평가시험과 글쓰기 과제를 사전·사후로 실시하고, 수업 처치 후 실험집단을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 연구 결과를 살펴보면, 플립러닝을 기반으로 한 수업 방법이 학습자의 영어 성취도 향상에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 오류수정 피드백에 대한 반응과 감정 모두 수업 만족도를 유의미하게 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 근거로, 본 연구에서는 플립러닝형 수업의 효율적인 운영을 위한 방안을 제안하고자 한다.
뇌의 활동전위를 측정하여 원하지 않게 형성된 두뇌의 성향을 뇌파를 조절하여 치료하는 뉴로피드백과 임상적으로 유용하게 사용하고 있고 두뇌의 이상을 일련의 검사를 통해 판단하기 위한 도구인 신경심리검사를 함께 사용하면서 시너지효과를 낼 수 있도록 하는 프로그램을 개발하였다. 신경심리검사는 최초 14개의 컨텐츠로 설계했지만 컨텐츠 추가를 쉽게 할 수 있도록 했고 뉴로피드백을 동시에 할 수 있도록 구성하였다.
본 논문에서는 한정된 자원에 여러 개의 연결이 혼재해 있는 상황에서 협력적으로 제한적인 피드백을 사용하여 성능을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 코드북에 있는 각 프리코더의 성능 우선순위에 따라 가중치를 부여하여 각 연결로부터 피드백 받은 가중치 데이터로부터 가중치의 합이 가장 높은 프리코더를 선택하는 방식이다. 시뮬레이션 결과 기존의 비협력적 방식에 비해 전송도 뿐만 아니라 시스템의 안정성에 관여되는 프리코더 선택의 수렴 정도 또한 향상됨을 알 수 있다.
이 시스템의 개발 목적은 상업화의 화두인 교육과 엔터테인먼트분야에서 새롭게 제작한 교육용 콘텐츠를 이용하여 현재 보급이 활성화중인 IPTV 상용화에 일조하는 것이다. 교육적 활용을 위하여 반응시험기(Stimulus $Tester^{TM}$)를 이용하였다. 반응시험기는 리모컨 또는 제 3의 도구로 학습 한 후 이에 대한 피드백으로서 반응 속도를 부여하는 시스템을 말한다. 이 시스템에서는 주어진 문제 해결 시간 동안에 학습자가 반응을 하면 정오반응 여부 및 그에 문제 해결에 소요된 시간에 대한 피드백이 제시된다. 이 과정에서 정오반응 여부와 더불어 반응시간 피드백을 통하여 학습자가 스스로의 학습능률 정도를 확인하게 되고 이후 학습 증진에 도움이 되도록 하였다. 이 피드백 과정은 개인 PC에서 연결된 서버를 통하여 대상자에게 다시 PC로 포인트를 배분하는 과정을 통하도록 하였다. 이 시스템의 보급을 통하여 IPTV의 활성화와 더불어 교육 콘텐츠 개발로 인한 점진적인 산업의 활성화를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 이 시스템을 통한 학습능률을 증진여부를 검증하기위하여 일반 남녀대학생을 대상으로 인터넷기반과 페이퍼기반의 학습증진여부를 측정하였으며, 그 결과 우수한 경우 최대 지속적인 7일 반응으로 2.47분에서 1.27분으로 학습효과가 51% 증가하였다.
이 연구는 뉴로피드백 훈련이 청소년기 세타파를 감소하는 데 효과가 있는지를 알아볼 목적으로 이루어졌다. 경기도에 거주하는 초기청소년 35명을 대상으로 2016년 4월부터 10월까지 6개월간 청소년상담실에서 이루어졌다. 사전 뇌기능검사에 참여한 대상자 중 참여여건과 의사에 따라 무처지 비교군(A) 10명, 12주훈련집단 실험군(B) 15명, 24주훈련집단 실험군(C) 10명으로 분류하여 설계하였다. 뇌파측정 및 뉴로피드백 훈련은 (주)파낙토스의 전전두엽 2채널 뉴로하모니S와 두뇌최적화 소프트웨어로 수행하였으며 뇌파데이터 처리는 (재)한국정신과학연구소에서 개발한 Brain Analysis ver 1.3을 사용하였다. 이렇게 도출한 데이터는 통계처리가 가능하도록 SPSS 21.0으로 변환하였다. 청소년들의 세타파 감소 훈련을 위해 개별적으로 훈련 프로토콜을 정해주었으며 베타파 증가훈련을 통해 세타파를 감소하는 전략으로서 개인에게 알맞은 알파파, SMR, 저베타파 증가 훈련을 적용하였다. 그 결과 전전두엽 뉴로피드백 훈련을 통해 청소년들의 세타파 감소가 감소하는 것으로 확인되었고, 훈련을 받은 집단(B)(C)에서, 또 훈련의 기간이 좀더 긴 집단(C)에서 세타파 감소의 폭이 큰 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.
스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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