• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2005년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.193-200
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• 2005

본 연구는 김제시 1개 중학교 2학년 여학생 5개반을 연구 대상으로 협동학습 실시 전 과학 선호도에 대한 사전 검사를 실시하였다. 약 10주간의 실험 처치를 한 후 사전 검사와 동일한 검사지로 사후 검사를 실시한 결과 여중생들의 과학적 선호도에 긍정적인 효과가 나타났다. 과학 수업에 대한 인식과 과학 수업에 대한 참여도가 협동학습 전과 달리 긍정적인 변화를 보였다. 그러나 과학자들에 대한 인식이나 과학적으로 사고하거나 행동하는 습관을 나타내는 과학적 태도는 유의미한 차이가 없었다. 이는 10주 동안의 기간은 협동학습 전략을 효과적으로 시행하는데 충분하지 못한 것으로 생각된다. 협동학습에 대한 학생들의 의견 조사서에서 중위 수준 학생들은 상-하위 수준 학생들과 달리 협동학습에 대해 강한 긍정을 나타냈다. 협동학습을 통해 상위 수준 학생들에게 배우고, 하위 수준 학생들에게 나누는 모둠 활동에서 자신감을 얻고 흥미를 느낀 것으로 본다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 2008

사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2001

인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.247-250
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• 2009

본 실험에서는 단어회상이 영어어휘 학습에 미치는 영향을 살펴보기 위해 160개 단어 쌍에 대해 어휘학습을 실시하였다. 세 종류의 어휘 학습 방법(교대학습, 반복검사, 반복학습)을 채택하여 학습을 실시하였으며 학습 1주일 후 160개 단어 쌍에 대해 지연회상검사를 실행하였다. 그 결과 세 종류의 어휘 학습 방법 중 단어회상을 강조한 두 개의 어휘 학습 방법에서 그렇지 않은 조건에 비해 유의미하게 좋은 지연회상률을 보였다. 또한 실험 참가자를 대상으로 선호하는 학습 방법에 대해 설문조사를 실시한 결과 63.5%의 설문 응답자가 한 번 학습한 것에 대해 스스로 시행하는 회상 검사를 선호하였다. 그러나 자가검증을 통한 회상 검사 자체가 효과적인 학습 방법이라고는 생각하지 않는 것으로 나타났다.

• 대한공업교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.205-229
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• 2009

이 연구의 목적은 중학교 기술 교과의 협동적 문제해결학습에서 좌우뇌 선호도에 따른 소집단 구성이 학업성취도에 미치는 영향을 검증하는데 있다. 연구의 대상은 대전 광역시에 소재한 D중학교 2학년 남학생 95명이었고, 좌우뇌 선호도의 측정 도구는 Torrance 등(1977)이 개발한 뇌선호도 진단 테스트로서 고영희(1991)가 수정 보완한 것을 사용하였다. 학업성취도는 인지적 영역, 심동적 영역, 정의적 영역으로 검사하였다. 연구 결과 첫째, 기술 교과의 협동적 문제해결학습에서 좌우뇌 선호도의 차이가 작도록 소집단을 구성하는 방법이 친숙도가 높고 학업 성취도 수준이 비슷하도록 소집단을 구성하는 방법보다 심동적 영역과 정의적 영역의 학업성취도에 효과적이었다. 둘째, 기술 교과의 협동적 문제해결학습에서 좌우뇌 선호도의 차이가 작도록 소집단을 구성하는 방법이 좌우뇌 선호도의 차이가 크도록 소집단을 구성하는 방법보다 정의적 영역의 학업 성취도에 효과적이었다. 셋째, 좌우뇌 선호도의 차이가 작은 소집단들로 구성된 집단에서 우뇌를 가장 선호하는 소집단의 학업성취도는 전체 평균 점수보다 세 영역에서 모두 높았으며, 좌뇌를 가장 선호하는 집단보다는 인지적 영역, 심동적 영역에서 더 높았다.

• 영재교육연구
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• 제19권1호
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• pp.141-162
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• 2009

본 연구는 한국과학영재학교 학생들의 과학적 태도, 학습양식, 선호하는 수업형태, 수업환경을 일반계고등학생들과 과학고 학생들과의 비교를 통해 한국과학영재학교 학생들의 학습자 특성을 알아보고, 남녀별 학번별 학습자 특성의 차이를 파악하고자 하였으며 이에 기초한 수업전략을 수립하고자 하였다. 첫째, 한국과학영재학교 학생들의 과학적 태도 수준은 과학고 학생들과 비슷하였으며 일반계 학생들보다 높은 수준이었다. 둘째, 학습양식은 독립형, 협동형, 참여형이 많았다. 셋째, 선호하는 과학수업의 형태는 다양화와 높은 수준의 사고화 요구가 높았다. 넷째, 선호하는 수업환경은 허용적 분위기에 대한 요구가 낮았다 여학생은 남학생보다 과학적 태도에서 개방성, 협동성, 자기주도성의 수준이 높았고, 학습양식은 독립형의 많았으며, 선호하는 수업환경면에서 교사의 지원성과 과제 지향성, 허용적 분위기에 대한 선호가 높았다. 학번에 따른 학습자 특성과 선호도는 차이가 없었다. 이에 따른 수업전략 4가지를 제안하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제18권3호
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• pp.149-161
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• 2006

남녀 고등학생을 대상으로 기술 가정교과 내의 의생활영역에 대한 선호도를 살펴보고 남녀 고등학생을 의생활영역 선호도에 따라 각각 선호도가 높은 집단, 중간인 집단, 낮은 집단으로 분류하여 고등학생들의 성별과 선호도에 따라 의생활영역에 대한 인식, 필요도, 실생활 실천도. 학습요구도를 비교하였다. 기술 가정 교과 내 의생활영역은 여학생이 남학생보다 선호하는 것으로 나타났다. 의생활수업에 대한 인식은 '적성에 맞는다' 문항을 제외하고는 긍정적이었으며 성별에 따라 유의한 차이가 없는 것으로 나타났으며, 선호도가 높을수록 의생활수업에 대한 인식이 긍정적인 것으로 나타났다. 의생활영역에 대한 학습 필요도가 비교적 높았으며 옷의 손질과 보관에 대한 필요도가 가장 높게 나타났다. 남학생보다. 여학생이 학습필요도에 대한 인식이 크게 나타났다. 남녀학생 모두 선호도가 높을수록 의생영역의 학습 필요도가 높다고 하였다. 의생활 영역 실천도는 옷차림과 의복마련하기를 제외하고는 비교적 낮았으며, 옷차림 영역에서는 여학생의 실천도가 남학생보다 높았다. 남학생의 경우 의생활영역 선호도가 높을수록 실생활 실천도가 높게 나타났으나 여학생은 옷차림 영역에서만 선호도가 높을수록 실천도가 높게 나타났다. 남녀고등학생 모두 가장 높은 학습요구도를 보인 내용은 코디네이션이었으며 여학생이 남학생에 비해 의복과 환경을 제외한 모든 의생활내용에 대해 학습 요구도가 높게 나타났다. 또한 선호도가 높을수록 남녀 모두 학습요구도가 높게 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2022

딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.229-231
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• 2004

추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.