• 대한지리학회지
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• 제35권4호
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• pp.549-563
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• 2000

본 연구는 전통적인 교사위주의 설명식 수업을 벗어나 인터넷을 학습에 보다 효과적으로 활용하는 방법을 모색해 보고자 하는 것이다. 이를 위해 인터넷을 통하여 정보를 수집한 후에 그 내용을 재구성하여 홈페이지를 구축한 후 실험수업을 실시하였다. 실험수업의 결과 전통적인 수업반보다 인터넷 홈페이지를 활용한 수업반 학생들의 학업성취수준이 훨씬 높게 나타났다. 한편 인터넷 홈페이지를 활용한 실험수업밥의 겨우 구조적 수업반에 비해 비구조적 수업반 학생들의 학습성취도가 더 높게 나타났으나 그 차이는 유의적이지 않았다. 또한 수업 흥미도, 만족도, 학습의욕 등에도 실험반 학생들은 상당히 긍정적인 평가를 보였다. 본 연구를 통해 지리수업의 학습효과를 높이고 학생들의 흥미도를 높이기 위해서는 인터넷을 활용하는 수업형태가 바람직하다는 결과를 도출하였다. 특히 본 연구를 통해 앞으로 학생들의 학업성취도와 흥미도를 높이기 위해 인터넷을 수업에 활용하는 교수-학습설계의 개발이 필요함을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.60-68
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• 1994

본 논문에서는 다층구조 순방향 신경회로망에 적용될 수 있는 것으로 입력의 특징 추출기능(Feature Extractor)이 우수한 Hebb 학습 규칙과 패턴 분류 기능(Classifier)이 우수한 BP 알고리듬을 결합한 Hybrid학습 규칙을 제안하고자 한다. 오차역전파 학습법칙을 적용한 다층구조퍼셉트론(MLP)과는 달리, 다층구조에 오차역전파 학습법칙과 Hebb학습법칙이 동시에 적용될 수 있는 Hybrid(Hebbian+BP)학습법칙은 학습시에 출력층의 연결강도를 제외한 모든 연결강도 계산에 적용되며 출력층에는 기존의 오차역전파법칙만이 적용된다. 출력층에 Hebb 학습법칙을 제외시킨것은 다층구조학습시에 학습의 수렴성에 대한 보장이 주어져 있지 않기 때문이다. 제안된 Hybrid 학습법칙의 성능평가를 위해 몇가지의 영역구분 문제에 적용한 결과 제안된 학습법이 기존의 BP보다 우수함을 보였다. 학습속도면에서는 기존의 BP법칙에 비해 훨씬 빠른 수렴속도를 보여 주었는데, 그중 한가지 예를 보면 제안된 Hybrid법칙에 의한 학습은 기존의 BP의 학습회수의 2/10만으로도 가능함을 보여주었다. 인식률에서도 제안된 법칙에 의한 결과가 BP에 의한 결과보다 최고 약 $0.77\%$ 우수하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-11
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• 2013

본 연구는 사이버 학습과 면대면 학습의 장점을 결합한 초등 혼합형학습에서 자기결정성 학습동기, 교수실재감, 학습성과(학습만족도, 학습지속의지) 간의 구조 관계를 규명하기 위하여 A기업의 혼합형 수학학습서비스를 이용하는 초등학교 5, 6학년생 1,392명을 대상으로 연구하였다. 분석결과 자기결정성 학습동기가 높은 학습자일수록 학습자가 학습과정에서 인식하는 교수실재감이 높았고, 학습지속의지와 학습만족도도 높았다. 교수실재감은 학습만족도에 영향을 주고, 학습만족도는 학습지속의지에 영향을 주었다. 이에 혼합형 학습환경에서 초등학생의 학습만족도와 학습지속의지를 높이려면 자기결정성 학습동기를 높여주는 전략이 우선 처방되어야 하고, 다음으로 학습과정(학습내용의 구조화와 학습활동)을 효과적으로 설계하여 학생들이 인식하는 교수실재감을 향상시켜야 함을 시사하고 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.1-8
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• 2002

인터넷기술의 발달과 네트워크 환경의 구축 및 확산은 웹을 통한 교육적 적용과 활용을 더욱 증가시켰다. 학습에 참여하는 교사와 학습자는 경쟁적, 개별적, 협동적 학습구조에 따라 교육을 진행한다. 이중 경쟁적, 개별적 학습구조가 갖고 있는 지나친 경쟁의 유발이나 학습자간 협력도의 결여라는 문제점에 대한 새로운 대안으로서 협동적 학습구조에 대한 관심이 증가되었다. 이러한 배경속에서 본 연구는 협동학습의 장점과 모형을 웹에 적용하여 기존의 웹 기반 교육사이트의 질적 향상을 기한 웹 기반 협동학습 사이트를 설계 및 구현하고, 실시된 웹 기반 협동학습에 대한 실험연구를 통하여 협동학습에 참여한 학습자들의 학업성취도와 동기-태도를 향상시키고 있음을 보인다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.75-83
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• 2008

기존의 자료구조 웹 코스웨어들은 텍스트와 그림 형태의 자료이거나 단순한 애니메이션 형태로 실습에 있어 학습자와의 상호작용이 미약하고 화면이동이 자주 일어나는 등 학습에 효과적이지 못한 구조이다. 본 논문에서는 학습자 스스로 학습 내용을 충분히 숙지하고 자료의 형태를 주도적으로 조작해가며 실습할 수 있는 애플릿 형태의 웹-기반 시뮬레이션 환경을 제공하였다. 이를 통하여 학습자가 자료구조 동작을 원하는 데이터로 실습하고 동작을 제어하도록 하여 코스웨어와 학습자 간의 적극적인 상호작용을 높일 수 있다. 교수자는 컴퓨터교육 매개체로 적합한 웹 시뮬레이션을 이용하여 학습내용을 쉽게 전달할 수 있다. 또한, 코스웨어는 데이터베이스 로그를 기록하여 수업에 관한 피드백 및 학생 평가에 필요한 자료를 제공할 수 있도록 하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.33-40
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• 2005

기존 CAI(Computer Assisted Instruction) 학습방법에서의 문제점은 학습자의 개인적 특성을 충분히 고려하지 못한 채 교수설계자가 정한 학습 경로에 따라 학습하도록 구현되었다는 점이다. 이런 점을 해결하기 위해서는 시스템 설계 시 누적된 개인자료를 통하여 개인차를 지능적으로 판단하고, 결손 된 부분을 처방할 수 있는 인공지능을 갖춘 ITS(Intelligent Tutoring System)가 필요하다. 본 연구에서는 향후 시스템 설계자가 전자계산기구조 학습을 위한 시스템 설계 시 학습자가 학습과정에서 범할 수 있는 오류와 성취능력수준을 파악하여 수준별 학습이 가능토록 할 수 있는 학습자 모델링을 설계하는데 있어 고려하여야 할 요소들을 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.87-100
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• 2016

본 연구는 플립러닝 학습효과 변인과 학습효과 예측 변인 간의 구조적 관계를 검증하였다. 이를 위해 설문을 통해 얻은 중 고등학생 236명의 자료를 구조방정식모형 분석으로 구조적 관계를 확인하였다. 본 연구에서 밝혀진 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 플립러닝 관련 변인들이 성취도에 미치는 영향력을 살펴보면, 학습동기 변인이 가장 많은 기여를 하고 있고, 다음은 상호작용과 학습참여도 변인 순으로 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 둘째, 본 연구에서 플립러닝 관련 변인들이 인성에 미치는 영향을 살펴보면, 상호작용 변인이 가장 많은 기여를 하고 있고, 다음은 교수태도가 영향을 미치고 있어 인성형성에 무엇보다도 수업에서의 상호작용이 가장 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있다. 셋째, 본 연구에서 연구모형 검증 결과 학습동기, 학습참여도, 교수태도, 상호작용과 성취도, 인성 간의 구조적 모형은 적합한 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.47-58
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• 2008

본 연구의 목적은 웹 기반 학습 환경에서 학습자의 인지양식과 시각적 조직자 (visual organizer) 유형이 전자텍스트 문서에 대한 내용이해 및 구조파악에 어떠한 영향을 미치는지 밝히고자 하는 것이다. 연구를 위하여 대구에 소재한 A 대학교에 재학 중인 126 명을 대상으로, 인지양식검사 결과에 따라 장의존 및 장독립적 인지양식 집단을 구성한 후 각 집단에 '단순축소' 형태와 '추상화' 형태, 두 가지 유형의 시각적 조직자가 포함된 웹 기반 학습 프로그램을 처치하여 결과를 분석하였다. 그 결과, 전자 텍스트 내용이해에 있어서 학습자의 인지양식 및 시각적 조직자 유형은 각각 텍스트 내용이해에 유의미한 영향을 주지 않았으나 텍스트 구조 파악에 있어서 장독립적 학습자가 장의존적 학습자에 비해 전자 텍스트 문서의 구조를 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 인지양식과 시각적 조직자는 구조파악에 대해 상호작용효과가 있는 것으로 나타났는데, 장의존적 학습자는 추상화 형태를 사용했을 때, 장독립적 학습자는 단순축소형태를 사용했을 때, 텍스트 구조파악이 더 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.17-22
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• 2000

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권4호
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• pp.338-345
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• 2001

본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.