센서 네트워크는 네트워크 특성상 근본적으로 기존의 네트워크와 다른 많은 제약 사항을 가지고 있다. 이러한 제약사항으로는 대량의 센서를 위한 비용 문제, 센서 자체의 물리적 취약성 문제 그리고 센서가 취합하는 데이터의 중요도에 따른 보안성 문제 등이 제기될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 다양한 센서 네트워크의 기술 이슈 중에서 센서 네트워크의 특정 애플리케이션 지향적 정보 습득 특성에 초점을 맞추었다. 이때 센서 네트워크에서 빼놓을 수 없는 전력 소비 문제가 함께 고려된 센서 네트워크의 효율적인 데이터 수집을 위한 클러스터 기반 지연 적응적 전략과 커버리지 적응적 전략을 소개하였다. 또한 이러한 데이터 습득 과정에서 발생할 수 있는 이상 데이터에 대한 검출 문제를 제시하고 그 대응방안으로서 K-means clustering을 사용한 비교사 학습 기반 방식을 제하였다.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.
교육사이트가 폭발적으로 증가하면서 인터넷을 통한 교육에 많은 관심이 집중되는 가운데 유료화를 추진하기 위한 기본 단계로 학습정보를 제공하는 형태의 사이트가 운영되고 신설되고 있다. 그러나 교육의 본질적인 차원에서 학습은 그중의 일부분에 지나지 않다는 점을 감안해 볼 때 교육의 핵심 주체인 학생ㆍ교사ㆍ학부모에 대한 의사소통과 대화의 창구를 마련하여 단순 학습이외의 인성교육까지 인터넷으로 활용할 수 있는 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 교육의 3주체간에 필요로 하는 사항을 세부적으로 도출하여 각 대상별로 시간과 공간의 제약없이 적극 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 특히 현재 교육에 대한 전반적인 문제와 이와 더불어 발생되는 사회적인 문제를 파악하여 3주체간에 긴밀한 유대관계를 유지할 수 있도록 환경을 제공하고자 한다.
강화학습이란 환경에 대한 정보가 주어지지 않았을 때 현재의 상태에서 가능한 행동들을 취한 후 얻어지는 보상값이 가장 큰 행동을 최적의 행동 전략으로 학습하는 것이다. 강화학습에서 가장 많이 사용하는 Q-학습은 환경의 특정 상태에서 가능한 행동 중에 하나를 선택해서 취한 행동으로 얻어지는 보상값으로 구성되는데 실세계 상태를 이산값으로 표현하기에는 많은 어려움이 있다. 상태를 많이 정의하면 그만큼 학습에 필요한 시간이 많아지게 되고 반대로 상태 공간을 줄이면 다양한 환경상태를 한 개의 환경상태로 인지를 하고 그 환경에 맞는 한 가지의 행동만 취하도록 학습하기 때문에 행동이 단순해진다. 본 논문에서는 학습 시간을 단축하기 위해 상태 공간을 줄이는 데서 발생하는 행동의 단순화의 단점을 보완하기 위한 방법으로 영향력 분포도를 이용한 Q-학습 방법을 제안한다. 즉, 영향력 분포도와 인접한 학습 결과를 이용해서 학습하지 못한 중간 상태에 적합한 행동을 취하게 하여 동일한 상태 개수에 대해서 학습 시간을 단축하는 것이다. 동일한 학습 시간 동안에 일반적인 강화학습 방법으로 학습한 에이전트와 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트의 성능을 비교해 보았을 때 영향력 분포도와 강화학습을 이용해서 학습한 에이전트가 단지 일반적인 강화학습에 필요한 상태공간의 4.6%만 정의를 하고도 성능 면에서는 거의 비슷한 효과를 볼 수가 있음을 확인하였다. 이는 영향력 분포도와 강화학습을 이용한 학습이 일반적인 강화학습에 비해서 학습 속도가 2.77배정도 빨리 이루어지고 실제 학습해야 할 상태 공간의 개수가 적어져서 발생되는 문제를 영향력 분포도를 이용해서 보완을 하기 때문이다.
이 연구는 통합과학 수업 중 실시하는 수행평가의 특성과 교사의 PCK와의 관련성을 분석하였다. 이를 위해서 4명의 통합과학 교사의 수행평가 수업을 관찰하였고, 녹화하였으며, 관찰한 수업에 관해 면담을 하였고, 질문지를 통해 교사의 PCK를 조사하고 분석하였다. 연구결과 각 교사의 평가의 특징은 수행의 과정 및 결과 평가, 학생의 이해 상태파악, 피드백, 교실내의 상호작용의 정도, 평가기준의 사용을 중심으로 차이를 보였다. 특히 학생이 평가에 적극적으로 참여할 수 있는 기회와 학습의 지원을 위해 평가가 사용되는 정도에서 두드러진 차이를 보였다. 또한, 교사의 과학교수지향과 PCK 그리고 수행평가의 실천이 일정한 관계를 가짐을 알 수 있었다. 교사의 통합과학 교육의 목표가 학문적 목적과 과학소양의 목적을 모두 가지는 경우 PCK가 개념학습과 경험학습을 중심으로 정교하게 드러났으며, 평가의 실천 역시 그와 일관되게 다양하고 복합적이었다. 한편, 소양교육을 강조하는 경우 PCK는 경험 중심 학습을 바탕으로 하는 수업 활동을 강조하였고, 평가의 실천에서는 학습을 위한 수행 활동과 평가활동의 구분이 모호하였다. 이와는 대조적으로 교과 내 학문적 목표를 강조한 경우는 전통적 수업 전략 및 평가 지식이 드러났고, 평가의 실천에 있어서는 총괄평가를 강조하였다. 이러한 연구결과를 토대로 최근 강조되는 학습을 위한 평가를 효율적으로 실시할 수 있는 교사의 역량 신장을 위한 연수의 내용으로 평가에 학생을 적극적으로 참여시킬 수 있는 전략, 수행 과제에 적절한 구체적인 평가 기준의 사용, 학생이 수행평가 과제를 수행하는 과정에서 발생하는 학습의 질적평가 전략, 직관적 평가의 역량 개발이 포함되어야 한다는 시사점을 제시하였다. 추가 연구 주제도 제안하였다.
성인학습자는 일반적으로 자기조절학습이 뛰어나 학업성취도와 학업지속성이 높지만, 온라인 교육 환경에서는 오랜 기간 학습의 중단과 과거 집합교육에 익숙하여 성인학습자의 장점인 자기조절학습이 쉽지 않아 학업저하 및 학업포기 현상이 발생되고 있다. 본 연구에서는 자기조절학습과 UDL설계 학습모형을 개발하고 이것을 적용한 e-멘토링 시스템을 구축하였다. 실험결과를 분석하기 위하여 연구자는 H 사이버대학교 신.편입 학습자를 대상으로 통제집단과 실험집단으로 구분하고 집단별 100명을 대상으로 학습동기전략질문지(MSLQ)를 기반으로 총 36문항의 질문지로 구성된 학업만족도 설문조사를 하였으며, 학업성취도와 학업지속성에 대한 영향을 알고자 1학기의 성적, 재등록률, 학습시간을 추출하였다. 상관분석 결과는 실험집단에서 만족도가 높을수록 학업성취도(성적)와 학업지속성(재등록률, 학습시간)이 높음을 보이고 있다 본 연구의 결과로 원격대학교 성인학습자들에게 새로운 형태의 e-러닝 교육 부적응 문제를 해결을 할 수 있는 방향과 기준을 제시할 수 있을 것이다.
본 연구는 초임과학교사학습공동체에서 자연 발생적이며 자발적으로 일어나는 교수학적 추론 과정의 특징을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 A사범대학에서 화학교육을 전공하고 중등학교교사 임용후보자 선정경쟁시험에 합격하여 임용 첫해 중학교 2학년 과학을 가르치는 교사 세 명이 과학 교수-학습 계획을 함께 하려는 목적으로 자율적으로 구성하여 일 년 동안 운영한 교사학습공동체를 연구 대상으로 하였다. 본 연구에서는 교사학습공동체 34회 모임 중 월 1-2회 녹음 및 전 사록을 선정하여 총 11회 모임의 대화를 Shulman의 교수학적 추론 및 실행 모델 즉, 교과 이해, 교수-학습 계획, 수업, 평가, 반성, 새로운 이해의 과정에 기반하여 연역적 접근과 귀납적 접근을 모두 사용하여 분석하였다. 본 연구 교사학습공동체 교사들의 협력적 교수학적 추론에서는 교수-학습 계획 단계에서 준비, 표상, 수업전략, 조정 뿐 아니라 평가, 반성, 새로운 이해가 나타났다. 교수-학습 계획을 하는 과정에서 교사학습공동체 교사들의 협력적 반성은 준비, 표상, 수업전략, 조정, 평가 각 요소의 새로운 이해로 귀결되어 교수-학습 계획에 관한 논의를 활성화하는 것으로 드러났다.
초등 과학과 학습은 관찰이나 실험 등의 탐구 활동을 소집단 중심으로 수행하는 경우가 많다. 학습자는 다양한 의견을 교류하면서 협력적 상호작용을 통하여 실험 및 관찰 결과로부터 결론을 도출할 수 있어야 한다. 오프라인과 온라인의 장점을 활용하는 새로운 교육방법인 블랜디드 러닝(Blended-Learning)을 활용하여 오프라인 상의 실험, 관찰 활동을 보완하고 온라인 커뮤니케이션 기능을 실험의 전 과정에 밀착 적용하여 학습자들의 다양한 상호작용을 강화함으로써 학습자들이 탐구학습에 보다 적극적으로 참여하도록 한다. 이러한 관점에서 제안된 웹 기반 탐구학습 시스템은 온라인 커뮤니케이션 기능을 사용하여 오프라인 탐구학습 과정에서 발생한 다양한 의견을 모으고 생각을 정리하여 아동들이 반성적 사고의 기회를 갖게 함으로써 탐구학습을 효율적으로 수행하도록 도와주는 것이다. 웹 기반 탐구학습 시스템을 초등학교에 실험한 결과 과학과 탐구학습에 대한 관심과 흥미도가 높아졌고, 학업 성취도가 향상되었으며 탐구학습 방법의 습득으로 탐구 능력이 향상되었다.
본 연구의 목적은 플립드 러닝 기반 소프트웨어 교육이 초등학생의 흥미도와 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향 요인을 찾아 효과적인 교수학습 전략을 제안하는 것이다. 이를 위해 초등학교 학생들을 대상으로 플립드 러닝 기반 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 수업에 적용하고, 학습과정에서 발생한 산출물과 관찰 및 인터뷰 자료를 바탕으로 질적 연구를 수행하였다. 연구 결과, 초등학생의 플립드 러닝 기반 소프트웨어 교육에서 흥미도에 영향을 미치는 요인은 '수업에 대한 기대', '실제적 과제', '과제에 대한 성취', '동료와의 상호작용'으로 나타났다. 컴퓨팅 사고력을 높이는 요인으로는 주어진 수업시간 안에서의 '과제 완료로 인한 성취감', '유의미한 동료와의 상호작용', '교사의 핵심적인 피드백'으로 나타났다. 이러한 요인을 바탕으로 소프트웨어 교육에서 흥미를 높이고 컴퓨팅 사고력을 증진시키기 위하여 수업단계별로 적용할 수 있는 교수학습 전략을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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