• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.441-449
• /
• 2005

The purpose of this study was to examine the degree of cognitive conflict by learner personality and the method of presenting anomalous data to induce cognitive conflict. The participants of this study were 461 high school students. To arose cognitive conflict, an actual demonstration was done for half of the participants and a logical article for the rest. MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) was used to find the learner personality types, and CCLT (Cognitive Conflict Level Test) was used to measure the degree of cognitive conflict aroused when anomalous data was confronted. The results of this study indicated that learner personality types influence the degree of cognitive conflict. First, participants were divided into two personality types via preferences on each of the four preference indices; extraversion (E) or introversion (I), sensing (S) or intuition (N), thinking (T) or feeling (F), judgment (J) or perception (P). The cognitive conflict scores of the thinking types were significantly higher than those of the feeling types. Participants were also divided four personality types according to personality functional types: ST, SF, NT and NF. SF type showed a significantly lower cognitive conflict score than any of the other types. According to the type of learner personality, cognitive conflict was influenced differently by the method of presenting anomalous data. For example, the judgment types had a higher cognitive conflict score by logical argument, and the perception types showed a higher score by demonstration. In conclusion, learner cognitive conflicts were influenced by personality types and the methods of presenting anomalous data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.106-108
• /
• 2003

최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 사용자가 처리해야할 점보의 양이 급속히 늘어나게 됨으로써 사람이 혼자만의 힘으로 이 많은 정보를 처리하는 것이 하나의 고단한 작업이 되었고, 이 작업을 돕기 위한 소프트웨어 에이전트(software agent) 의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 구현한 소프트웨어 에이전트가 사용자의 업무보조 (personal assistant) 라는 자신의 임무를 수행하기 위하여 온톨로지(ontology)를 기반으로 사용자의 선호도(preference) 와 의사결정 패턴을 학습하여 사용자 프로파일(user Profile) 을 작성한다. 학습한 프로파일을 바탕으로 사용자의 선호도와 일치하는 제품을 추천하는 지능형 에이전트를 제안하고. 실질적인 실험을 통해 학습된 사용자의 성향을 분석한다.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.313-326
• /
• 2006

본 연구는 중학교 2학년 141명의 학생을 대상으로 수학 창의성(Mathematical Creative Problem Solving Ability Test: KEDI, 1997)과 성격유형(Murphy-Meisgeier Type Indicator for Children: 심혜숙 김정택, 1993)과의 상관관계를 조사하였다. 자료 분석은 중학생의 성격 특성을 알아보기 위하여 유형별로 빈도와 백분율을 산출하였고, 성격유형에 따른 수학 창의성의 차이를 검증하기 위하여 평한, 표준편차, t-test, ANOVA와 Duncan 사후검증을 실시하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 일반 중학교 2학년과 비교해 볼 때, 선호지표에서 연구 집단의 중학생은 표준화집단(심혜숙 김정택, 1993)보다 I(2.7%), J(3.9%)가 높았다. 두 번째, 수학 창의성과 성격유형을 살펴본 결과, 기질적 측면에서 유창성, 융통성, 수학 창의성 전체에서 NF형이 SJ, SP형에 비해 의미 있게 높았고, SJ형도 SP형에 비해 의미 있게 높게 나타났다. 세 번째, 성격유형 중에서 어떤 요인이 중학교 2학년의 수학 창의성을 잘 예측해 주는지를 살펴본 결과, 직관(N), 내향(I)이 수학 창의성의 예인변인으로서 유의하였다. 이러한 결과와 관련하여 수학 창의성 검사도구 및 수학창의성 프로그램 개발 시 직관과 내향을 우선적으로 고려하여야 한다. 네 번째 NT와 {SP, SJ, NF}는 통계적으로 유의미하게 같은 수준의 집단이 아니므로 직관적사고형(NT)이 감각적 감정형(SF), 감각적 사고형(ST), 직관적 감정형(NF)과는 독립된 특별한 요인으로 보인다. 직관적사고형(NT)은 조사와 개념 학습이나 소크라테스식의 문답법적인 학습과 문제해결학습을 선호하고 독립심이 지지되는 분위기의 학급을 선호한다. 따라서 수학 창의성 증진과 관련된 교육과정이나 프로그램개발 시 조사와 개념 학습이나 소크라테스식의 문답법적인 학습과 문제해결학습을 우선적으로 고려하여야 할 것이다. 연구 결과와 관련하여 연구의 제한점과 후속연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 연구대상이 특정지역의 중학교 2학년 학생이므로 연구결과를 우리나라 중학교 2학년으로 일반화시키는데는 무리가 있을 수 있다. 따라서 후속연구에서는 연구대상의 표집을 확대하여 볼 필요가 있다. 둘째, 수학 창의성과 성격유형간의 관계와 관련하여 수학 창의성과 성격유형의 각 하위 차원들 간에 적률 상관계수를 통해 상관관계를 분석해 보는 것이 필요하다. 셋째 직관과 내향 및 조사와 개념 학승이나 소크라테스식의 문답법적인 학습과 문제해결학습을 고려한 수학 창의성 프로그램이 개발할 필요가 있다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.10 no.11
• /
• pp.619-626
• /
• 2012

The purpose of this study is to compare and analyze the utilization state of smart devices and the recognition level of educational application development of the general high school and the specialized high school. Specialized high school students preferred the utilization of smart devices more and daily spent on the devices more time than general high school students. As for the learning field, language for the general high school and the certificate of qualification for the specialized high school were shown high. The merit of smart device utilization is the use of spare time and its infrastructure was most required. The most expected content is a video lecture for the general high school and cooperative learning for the specialized high school and the most satisfied point was mobility. The specialized high school students feel more necessity about the application development for culinary education and had a plan to utilize it more and more preferred practice videos. As for the food development areas, the general high school students hoped simple food and the specialized high school students did cooking technician food and they both hoped the application to be uploaded in portal sites and the department homepage. The application development for culinary education is required to focus simulation learning including practice videos and cooking recipes and add an evaluation function to check the academic achievement levels. It is required to provide the subject goals of each course and concrete information on solving problems. Contents including video, music, texts need to be attached to improve learning immersion. There should be the beginning and development of a lesson and the flow of arrangement and communication between main bodies of learning should be improved by utilization of SNS cooperative learning services.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.587-590
• /
• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.109-111
• /
• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• Journal of Science Education
• /
• v.34 no.1
• /
• pp.33-46
• /
• 2010

The purpose of this study was to find out the image as science teachers recognized by pre-service science teachers. The data was collected from 312 pre-service science teachers from Kyungpook National University in Daegu and participants were asked to write about the image of science teachers they liked most and least in their secondary school years freely. The result of this research was as follows. The image as science teachers categorized 2 factors: science instructional situation, image of science teacher. Each factor was subdivided into more detailed ones. First of all, 'science instructional situation' category subdivided into lesson style, teaching-learning materials, teaching methods, and class atmosphere. In lesson style, 'experiment' and 'observation' gained the most favorable comments, and questioning-answering gained the least. In teaching-learning materials, print materials such as handouts, worksheets, reports were the most liked, and 'writing on the blackboard' was the least liked. In teaching methods, the 'detailed and systematic explanation of the theory and concepts' was preferred to rote learning and memorization lacking explanation. In class atmosphere, friendly and free atmosphere was the most preferred, and uncomfortable, boring one was the least preferred. Secondly, in 'image of the science teachers' category and 'quality as the teachers' sub-category, thoughtful and considerate teachers who respect students' personality was the most preferred. On the contrary, they didn't prefer teachers who were indifferent and humiliated students. Finally in 'characteristics of the teachers' sub-category, the participants liked clear, energetic voice, and mild expression, and they didn't like formal style, overly fancy clothes, etc. Based on the result of this study, more empirical study on the teachers' image is needed, and the thoughts of educational administrators, students, parents, and teachers should be reflected because an undesirable teacher can be advised and get opportunity to be a better teacher.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.20 no.2
• /
• pp.346-357
• /
• 2019

The purpose of this study was to examine the effects of flipped learning and explore the learners' experiences. Data were collected from 64 students who participated in flipped learning for 7 weeks at N university. The results were as follows. First, after applying flipped learning, learners feel more comfortable learning together and prefer collaborative learning. Second, flipped learning had no significant effects on learner's overall metacognition, but it had positive effects on the awareness and cognitive strategies. Third, flipped learning had no significant effects on academic self-efficacy, but it positively affected the task difficulty preference and confidence of learners who had a lower level of collaborative tendencies. Fourth, flipped learning had no significant effects on SDL ability, but it positively affected the learning plan of learners who had a higher level of collaborative tendencies. Fifth, learners' class satisfaction of flipped learning was generally very high. We suggested a policy, instructional design and strategies for effective implementation of flipped learning.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.267-270
• /
• 2007

기계학습에서 분류기들의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되었다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하고 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋을 이용하여 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅등의 정확도를 비교하였다. 그 결과 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 새로운 앙상블 방법이 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.325-327
• /
• 2002

정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.