본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 학습 데이터 집합에 포함된 오류 때문에 네트워크 구조가 너무 복잡하게 되는 점증적 학습 알고리즘의 문제를 해결하기 위해 고안되었다. 이 문제를 위한 접근 방법으로 미리 정의된 판단기준을 가지고 학습 과정을 중단하는 전지 방법을 사용한다. 이 과정에서 적절한 처리과정에 의해 3층 전향구조를 가지는 반복적 모델이 점증적 모델로부터 유도된다 여기서 이 네트워크 구조가 위층과 아래층 사이에 완전연결이 아니라는 점을 주목한다. 전지 방법의 효율성을 확인하기 위해 이 네트워크는 EBP로 다시 학습한다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 시스템 성능과 네트워크 구조를 이루는 노드의 수 면에서 효과적임을 발견할 수 있다.
본 연구는 문헌 검색을 통해 중국의 23편의 관련 실증 연구를 얻은 후 review manager를 이용하여 정량 분석을 진행한 결과로 VR 기술은 학생들의 전반적인 학습 효과에 긍정적인 영향을 미치고 VR 기술은 학습 효과의 각 차원(이론 성적, 조작 성적, 학습 동기, 학습 흥미, 학습 태도)에도 유의미한 영향을 미치며 각 차원 간에는 유의한 차이가 없음을 발견했다. 과목 유형, 교수 시간, 교수 방법 등 조절 변수에는 유의한 차이가 있었고, 학군 및 VR 기술 유형에는 유의한 차이가 없었다.
기존의 CAI나 ITS 연구물은 문제 해결 과정이 일반화되어 있어, 특별한 문제를 해결하기 위해서는 학습자가 수동적인 입장을 가지고 불필요한 과정을 거쳐서 시스템의 요구에 따라 해결할 수밖에 없었다. 결과적으로 본 연구와 같은 분수의 연산과 분야에서는 창의적이고 개별화된 문제 풀이 과정을 지원할 수 없었다. 본 연구는 보충학습자들을 위한 분수의 연산에 관한 ITS 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 본 연구는 학습 오류를 진단하고 학습 오류 상태를 학습자가 분명하게 인지할 수 있도록 안내한다. 또한 본 시스템은 학습자의 자기 주도적인 학습을 지원하며, 학습자 자신의 학습 결손을 보충할 수 있으며 또한 분수연산 과정을 학습자의 수준에서 창의적으로 스스로 조정이 가능하다. 우리는 이 시스템이 학교 교사 부족으로 인해 보충 학습자에 대한 배려가 소홀할 수밖에 없는 문제점이 개선됨을 보여주었고, 학습자도 이 시스템으로 인해 스스로 문제를 해결하는 능력이 신장되어 보다 높은 학습 효과를 얻는 것을 발견할 수 있었다.
프로그래밍 학습은 오랫동안 어려운 과목으로 인식되어왔다. 이를 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 학습자 특성 중 하나인 성별을 기반으로 프로그래밍 학습에서 이탈하려는 동기에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 스크래치를 학습하는 분반과 파이썬을 학습하는 분반을 남학생과 여학생으로 나누어 학습이탈동기의 사전-사후 설문을 진행하였다. 연구 결과로는 남학생이 여학생보다 프로그래밍 학습에 대한 자신감은 높았으나 전체적인 항목에서는 큰 차이가 없었다. 또한 성별마다 학생들이 선택한 전공에 따라서 학습이탈동기의 차이를 발견할 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습에서 학습자 특성을 고려하여 학습 효율 및 만족도를 높일 수 있는지 개선하는데 도움이 될 것이라고 기대한다.
문장 표현(sentence representation)은 자연어처리 분야 내의 다양한 문제 해결 및 응용 개발에 있어 유용하게 활용될 수 있는 주요한 도구 중 하나이다. 하지만 최근 널리 도입되고 있는 사전 학습 언어 모델(pre-trained language model)로부터 도출한 문장 표현은 이방성(anisotropy)이 뚜렷한 등 그 고유의 특성으로 인해 문장 유사도(Semantic Textual Similarity; STS) 측정과 같은 태스크에서 기대 이하의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(contrastive learning)을 사전 학습 언어 모델에 적용하는 연구가 문헌에서 활발히 진행되어 왔으며, 그중에서도 레이블이 없는 데이터를 활용하는 비지도 대조 학습 방법이 주목을 받고 있다. 하지만 대다수의 기존 연구들은 주로 영어 문장 표현 개선에 집중하였으며, 이에 대응되는 한국어 문장 표현에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 대표적인 비지도 대조 학습 방법(ConSERT, SimCSE)을 다양한 한국어 사전 학습 언어 모델(KoBERT, KR-BERT, KLUE-BERT)에 적용하여 문장 유사도 태스크(KorSTS, KLUE-STS)에 대해 평가하였다. 그 결과, 한국어의 경우에도 일반적으로 영어의 경우와 유사한 경향성을 보이는 것을 확인하였으며, 이에 더하여 다음과 같은 새로운 사실을 관측하였다. 첫째, 사용한 비지도 대조 학습 방법 모두에서 KLUE-BERT가 KoBERT, KR-BERT보다 더 안정적이고 나은 성능을 보였다. 둘째, ConSERT에서 소개하는 여러 데이터 증강 방법 중 token shuffling 방법이 전반적으로 높은 성능을 보였다. 셋째, 두 가지 비지도 대조 학습 방법 모두 검증 데이터로 활용한 KLUE-STS 학습 데이터에 대해 성능이 과적합되는 현상을 발견하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 한국어 문장 표현 또한 영어의 경우와 마찬가지로 비지도 대조 학습의 적용을 통해 그 성능을 개선할 수 있음을 검증하였으며, 이와 같은 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 초석이 되기를 기대한다.
데이터 마이닝에 관한 연구는 원래 인공지능의 기계 학습에서 시작되었으나 여기에서의 연구는 주로 그 대상이 실험실용 데이터 즉, 엄정하게 선정된 적은 데이터들에 대해서만 이루어져 왔다. 본 고에서는 2000년대 데이터베이스 응용기술로 발전하고 있는 데이터 마이닝에 관하여 그 개념, 지식 발견 기법 및 활용 등을 살펴보고 여러 마이닝 지식중에서 분류에 관한 기술 동향을 살펴본다.
본 연구는 한국의 많은 영문법 학습 교재에 수록되어 있는 5형식 문형 분류에 대한 설명의 타당성을 검토하기 위해 실시되었다. 외국어 학습자를 위해 교재에 수록되어 있는 문법을 '학습 문법'으로 명명하고, 교재 집필자가 학습 문법을 설정하고 교재를 구성하기 위해 기준으로 삼아야 하는 문법을 '참조 문법'으로 규정한 후, 이 두 문법에서의 문형 설명을 비교하여 국내 영문법 학습 교재에서 나타나는 설명의 단순화 및 오류를 검토하였다. 5문형 체계는 일본식 문법이라는 인식이 있으나, 이 분류 방식은 C. T. Onions에 의해 1929년 처음 소개된 이론으로서, 오히려 영어학적 이론 문법이 영문법 학습 교재에 반영된 예로 볼 수 있었다. 특히 '필수적 부사구'와 '유표적 구문' 등에 관해 참조 문법의 내용이 반영된 새로운 설명의 시도들도 영문법 학습 교재 내에서 확인되었다. 정확성과 타당성에 기초한 학습 문법을 마련하기 위해 교재 집필자와 교사들이 해외의 권위있는 참조 문법서 및 이론 문법의 연구 성과를 좀 더 적극적으로 활용한다면 영문법 학습 교재에서 발견되는 문법 설명의 오류를 피하고 고급 학습자를 대상으로도 더욱 정확한 문법 체계를 교수할 수 있을 것이다.
최근 공교육, 사교육, 평생교육, 직업훈련교육 분야에서 지식전달 위주의 주입식 교육방식에서 학습자들이 능동적으로 지식에 대처할 수 있는 자기주도학습에 대해 중요성이 대두되고 있으며, 이는 사회변화에 따라 요구되는 인재상으로 스스로 자아개념, 자신감, 창의성을 발견하고 계발시키는 학습 방법으로 더욱 중요해지고 있다. 하지만 자기주도적 학습에 대한 개념 및 전략 등 다양한 이론적 지식들이 존재하고 있지만, 실제 자기주도학습 운영계획 또는 학습 분야에 따라 학습자가 원하는 학문 분야의 콘텐츠를 손쉽게 제공받는 시스템에 대해 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 자기주도적 학습을 위한 다양한 학습 콘텐츠를 제공받기 위해 정보를 획득하고 의미를 정제하여 범주화 할 수 있는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 온라인상에서 학습자가 습득하려고 하는 학문 분야의 다양한 콘텐츠를 제공하는 시스템을 설계하고 활용하는 방안에 대한 연구를 수행하였다.
학생의 학습기회를 형성하는 데 있어 교과서는 상당히 중요한 역할을 한다. 이를 고려하면 교과서 분석은 학생들에게 어떠한 학습 기회를 제공하는지 이해하는데 있어 중요하다. 본 연구는 초등학교 수학교과서를 학습 경로(learning trajectory)에 제시된 넓이와 부피 개념의 이해의 발달 단계에 비추어 분석하였다. 1~6학년의 수학교과서 속의 넓이와 부피에 관한 과제들을 그 과제를 해결하는데 요구되는 사고와 행동을 기초로 학습 경로에 제안 된 발달 단계를 이용하여 코딩하였다. 그 결과, 수학교과서 속의 과제와 학습 경로 간의 상당한 불일치를 발견하였다. 우선, 교과서는 학습 경로에 제안 된 나이보다 상당히 늦게 해당 학습 기회를 제공하였다. 또한, 넓이의 경우 5학년, 부피의 경우 6학년에 학습 기회가 집중되어 있었으며, 이런 집중된 학습 기회도 개념의 발달보다는 넓이 또는 부피의 공식을 적용하는데 중점을 두었다. 본 연구의 결과는 교과서 개발뿐만 아니라 수학수업에서 학생의 학습 기회를 확장시키는데 중요한 시사점을 제시한다.
오래도록 생산성향상곡선 (또는 학습곡선), 생산함수, 그리고 대체곡선 등은, 서로 관련이 없는 별개의, 그리고 순전히 경험적인 (empirical) 현상들인 것들로서 이해되어 왔었다. 그러나 1980년대 중반에 발표된 Muth 교수의 탐색이론 (Search Theory)의 생산성향상곡선에서 관찰된 제반현상들을 모두 설명함으로써 이들 현상은 하나의 통합이론체계에 의하여 일관되게 설명되게 되었다. 이 이론의 초기형태는 그 보편성을 구속하는 네 가지 가설 위에 설립되었었으나 점차적으로 이들 가설들이 완화되면서 (relaxed) 이 이론은 또한 해독 력에서 뿐만 아니라 일반성에 있어서도 계속 강화되어 왔다. 본 논문의 목적은, 이들 네 가지 가설들 중 유일하게 아직 완화되지 못하고 있는, 실제 현상과 다분히 유리된, 두 번째 가설, 즉$\ulcorner$생산성향상을 위한 탐색과정에서 새로이 발견된 개량 신기술 (또는 생산방식) 은 즉각적으로 채택될 것$\lrcorner$이라는 가설을 완화함으로써, 보다 현실에 대한 해석력과 일반성 면에서 개선된 모델을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 제시된 모델은 Muth 교수의 탐색이론모델에 두가지 변수를 더함으로써 확장하여 만든 모델이다. 이 두 변수는 신기술의 채택 (또는 획득)을 위하여 지불하여야 하는 투자비변수와 탐색과정을 통하여 발견은 되었으나 아직 채택은 되지 않은, 유보상태 신기술의 운영비용 변수(또는 수익성변수)등이다. 이 모델의 내용은, 생산성향상은 신기술이 구현된 (embodied) 장비 (equipment)를 사용함으로써 실현되며, 따라서 창의적 활동의 이득은 이들 장비에 대한 투자행위로서 실현된다는 것이다. 이 모델은 보다 나은 신기술이 또 발견될 것이라는 기대 하에, 현재 발견된 최신기술을 채택하지 않는 투자지연현상을 예측.설명해 주며 따라서 이로 인한 기술적 비효율성의 존재이유를 제시한다. 또한 이 모델은 생산성 향상곡선의 초기굴곡현상, 정체현상, 그리고 도약현상 등을 모두 설명해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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