교수자들은 팀기반 프로젝트 학습을 통해 학생들이 협업능력과 실생활 문제해결력을 기르기를 기대한다. 하지만 프로젝트 학습에서 학생들은 단순분업방식으로 문제를 해결하려 할 뿐 아니라 학습전이가 잘 일어나지 않는 경향이 있다. 학생들이 협업의 시너지를 내고 서로의 지식을 이용하여 학습전이를 일어나게 하기 위해서, 이 연구에서는 교류기억체계(TMS) 기반 협력학습 모형을 개발하여 적용하고 그 효과를 검증하고자 한다. 교류기억체계 기반 협력학습 모형은 과학개념을 학습하면서 동료의 전문성을 파악하는 교류기억체계 개발 단계, 간단한 협력적 문제해결을 통해 신뢰를 기르는 교류기억체계 정교화 단계, 마지막으로 조직화된 지식처리를 하는 교류기억체계 적용의 3단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서 동료교수법을 통해 과학개념을 학습함과 동시에 그룹 구성원이 서로 어떤 지식을 잘 알고 있는지 전문성을 파악한다. 두 번째 단계에서 잘 정의된 실험 문제를 협력적으로 해결하며 근전이를 경험한다. 세 번째 단계에서 근전이 경험을 바탕으로 프로젝트 수행을 위한 원전이를 통해 빈약하게 정의된 문제를 해결한다. 이 모형을 기반으로 기하광학과 음파에 관한 15주 교육 프로그램을 만들어 대학생들에게 적용하였다. 이 중 프로젝트 1개를 적용한 5주간의 자료를 수집하고 분석하였다. 적용결과, 일반 프로젝트 학습을 적용한 그룹의 TMS변화는 유의하지 않았음에 비해, 교류기억체계 기반 협력학습모형을 적용한 그룹의 TMS는 단계적으로 향상되었고, 첫째 주와 마지막 주의 차이는 통계적으로 유의하였다. 또한 실험집단은 비교집단에 비해 프로젝트 수행에서 학습전이가 더 잘 일어난 것을 확인할 수 있었다. 학생들이 협력을 통해 시너지를 얻는 방법을 익히고, 학습한 내용을 문제해결에 잘 적용하도록 하는데 교류기억체계기반 협력학습 모형이 사용될 수 있을 것이다.
한국어나 일본어와 같이 부분 어순 자유 언어에서는 규칙 기반 방법이 구 단위화에 있어서 매우 유용한 방법이며, 실제로 잘 발달된 조사와 어미를 활용하면 소수의 규칙만으로도 여러 가지 기계학습 기법들만큼 높은 성능을 보일 수 있다. 하지만, 이 방법은 규칙의 예외를 처리할 수 있는 방법이 없다는 단점이 있다. 예외 처리는 자연언어처리에서 매우 중요한 문제이며, 기억 기반 학습이 이 문제를 효과적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는, 한국어 단위화를 위해서 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 우선 규칙에 기초하고, 규칙으로 추정한 단위를 기억 기반 학습으로 검증한다. STEP 2000 말뭉치에 대한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 규칙이나 여러 기계학습 기법을 단독으로 사용하였을 때보다 높은 성능을 보였다. 규칙과 구 단위화에 가장 좋은 성능을 보인 Support Vector Machines의 F-score가 각각 91.87과 92.54인데 비하여, 본 논문에서 제시된 방법의 최종 F-score 는 94.19이다.
온라인 교육 시스템에서 사용자는 효과적인 학습을 위해 향상된 교육 컨텐츠를 이용하고자 한다. 온라인 교육 시스템은 다양한 알고리즘을 프로그래밍하여 개별 사용자에게 적합한 구성이 가능하다. 이러한 온라인 교육 시스템은 미리 짜여진 프로그램에 의한 체계적인 반복 교육에 적합하다. 사용자의 효과적인 학습을 측정하는데 있어 학습한 내용이 장기기억 되는 방법의 적용은 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 학습한 내용의 기억 추이를 나타내는 에빙하우스 망각 곡선 이론을 기반으로 학습 시스템의 장기 기억 메커니즘을 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안한 온라인 교육 시스템의 학습 내용은 학습자의 장기 기억된 정도를 측정함으로써 그 효용성을 나타낸다.
효율적인 학습 방법들을 도입한 교육용 시스템에 대한 연구가 활성화되어 있는 가운데, 사람의 뇌의 장기기억 메커니즘을 이용하여 교육용 시스템과 다양한 방향에서 적용하고 그 유효성을 밝히는 연구들이 많이 진행되고 있다. 학생들에게 학습에 용이한 교육 시스템을 적용함에 있어 시간과 장소에 상관없이 접근이 용이하도록 인터넷과 연계된 시스템의 유용성은 이미 입증된 바 있다. 본 연구에서는 웹기반 교육 시스템에서 장기기억이 용이하도록 학습 내용의 구성과 에빙하우스 망각 곡선에 기반한 효율적인 반복학습 시스템을 설계한다.
기억 인출 단서는 학습을 통해 장기기억 공간에 저장된 정보를 인출하는 과정에서 중요하며, 서로 다른 종류의 기억 인출 단서에 따른 기억 인출 결과 및 이에 대한 인지 학습적 특성 규명은 교육, 범죄 수사, 그리고 인간의 뇌 기능을 모방한 기계학습 연구 등에서 중요하게 다루어져야 할 문제이다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 이용하여 학습한 내용을 인출하는 과정에서 텍스트와 이미지가 각각 인출 단서로서 기억인출 결과에 미치는 영향을 분석하고, 기억 정보 및 시각 정보 처리와 관련된 뇌 영역에서의 뇌전도 분석을 이용하여 이를 해석하였다. 실험 결과를 통해 기억 인출을 위해 이미지-텍스트를 제시할 경우 전전두엽의 기억인출 관련 부위와 시각 피질이 위치한 후두엽의 인터랙션이 높게 이루어지면서 암묵적인 시각적기억 표상의 인출이 발생하는 것을 알 수 있었다.
사례기반추론(Case-Based Reasoning , CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제 해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제 해결 접근 방법이다. 사례기반설계는 사례기반추론을 설계에 응용한 방법으로 유사한 요구 조건하에서 설계된 과거사례를 설계에 참고 및 활용하는 방법으로 선박개념설계 등 여러 분야에서 활용하고 있다. 이러한 사례기반설계기법을 이용하여 효율적으로 고품질의 설계를 도출하기 위해서는 설계하고자 하는 대상의 설계상의 요구조건과 부합되는 사례를 적절히 선정해야 하고, 선정된 사례와 현 설계조건과의 차이점을 명확하게 인지하여 현 상황에 맞게 변용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 과거 사례 선정 기록을 활용하여 그 선정 경향을 기억기반학습기법을 이용하여 학습함으로써 새로운 설계 시 적절한 사례를 선정하는 인덱싱 기법을 제시한다. 사례기반설계의 전형적인 예인 선박개념설계에서 설계 시 참조용도로 사용할 실적선을 선정하는 문제에 적용하여 실험에 본 결과 decision tree 나 간단한 휴리스틱을 적용하여 참조사례를 제시한 방법에 비해 본 논문에서 제시하는 기억기반학습을 적용한 방법이 우수함을 확인하였다.
그동안 학습과 기억이 과거의 경험에 의해 구성된다는 측면이 강조되어왔으나, 최근의 연구들은 이들 인지과정이 미래의 보상물을 최대화하는 목표를 달성하기 위해 이루어짐을 조명하였다. 본 개관 논문은 이와 관련된 연구를 소개하고 목표지향적 학습과 기억에 대하여 논의하고자 한다. 먼저 강화 학습에서 내적 모형 기반 학습, 즉 상위 차원의 목표를 달성하기 위해 즉각적인 보상을 가져오지 않음에도 불구하고 특정한 행동을 취하는 과정이 이루어지고, 또한 직접적 강화를 받지 않은 대상으로의 일반화 및 유추가 일어나 미래의 적응적 행동을 가져옴을 보여준 연구들을 소개한다. 또한 위와 같은 목표지향적 학습 과정의 신경학적 기제를 탐색한 연구들을 개관하고, 선조체의 도파민 신호를 기반으로 한 과정이 기억 과정에 역시 영향을 미칠 수 있음을 논의한다. 특히, 기억이 과거의 경험을 모두 동일한 수준으로 부호화하고 인출하는 과정이 아니라, 상위 수준의 목표에 맞춘 의사결정과정의 결과임을 보여주는 연구들을 소개한다. 이러한 연구들은 미래에 얻게 될 보상 정보가 역향적으로 현재의 인지처리에 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
한국어에서는 복합 명사 생성이 매우 자유스럽다. 즉, 독립된 명사를 연속으로 붙여 쓰는 것이 가능하다. 하지만, 기계번역이나 정보 검색과 같이 복합 명사를 처리하는 시스템에서 정확한 분석을 위해서는 복합 명사를 다시 단일 명사들로 분해하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 복합 명사 분해를 위해 GECORAM(GEneralized Combination of Rule-based learning And Memory-based learning) 알고리듬을 제시한다. 규칙 학습 알고리듬의 장점은 생성된 학습 결과를 사람이 쉽게 이해할 수 있다는 점이지만, 다른 지도학습 알고리듬에 비해 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 규칙 학습 알고리듬과 기억기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 실험 결과, GECORAM 알고리듬은 규칙 기반 학습이나 기억 기반 학습을 단독으로 쓰는 경우보다 높은 정확도를 보였다.
통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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pp.15-24
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2004
본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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