n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q ≈ Q* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k ≤ n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수하다는 것을 입증한다.
미술영역 중 서예영역은 7차 교육과정으로 개편되면서 $3{\sim}5$학년 각 8시간, 6학년 6시간으로 한 단원씩 배당되어 6차에 비해 시간수가 11% 감소되었다. 그로 인하여 각 단계별 학습내용을 체계적으로 학습할 시간이 부족하며, 지도할 자료 부족과 자료제작의 어려움, 또한 학생 개인 수준 차이로 서예지도에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 초등 미술과 서예영역의 교육과정을 분석하여 각 학년별 교과 내용의 효과적인 필법 자료를 단계별로 학습의 흐름에 맞추어 투입할 수 있도록 다양한 멀티미디어 자료들을 본 학습 자료와 심화 학습 자료를 재구성하거나 개발하여 적용하는 초등학생을 위한 웹 기반 서예교육 시스템을 설계하고자 한다. 이를 통해 서예 지도를 위한 교사들의 자료 준비와 부족에 대한 부담감이 줄고, 학생 개인차를 고려하여 자료를 투입할 수 있어 자기 학습력 신장을 엿볼 수 있으며, 학생 스스로도 서예에 대한 흥미도가 높아져 향상된 작품을 볼 수 있을 것이다.
목적 : 본 연구의 목적은 오차배제학습과 시간차회상을 이용한 작업기반 훈련이 경도 혈관성 치매환자의 과제학습과 만족도에 미치는 영향을 알아보기 위함이다. 연구방법 : 치매 진단을 받은 경도 인지 수준의 환자 3명을 대상으로 ABA' + follow-up 설계를 사용하였다. 중재기간동안 오차배제학습과 시간차회상을 이용한 작업기반훈련을 적용하였으며, 매회기마다 과제학습 정도를 측정하였고, 중재 전과 후에 만족도의 변화를 알아보았다. 결과분석은 그래프를 통한 시각적 분석과 막대그래프를 통해 제시하였다. 결과 : 오차배제학습과 시간차회상을 이용한 작업기반 훈련 후 모든 대상자의 과제수행 능력이 향상되었으며, 중재 후 만족도 또한 향상되었다. 결론 : 본 연구는 초기 혈관성 치매환자에게 오차배제학습과 시간차회상을 이용한 작업기반 훈련이 과제학습과 만족도를 향상시키는데 효과가 있다는 것을 확인하였고, 임상적 적용을 위한 근거를 제공했다는 것에 의의가 있다.
7차교육과정에서의 초등 컴퓨터교육은 재량활동시간 또는 특별활동시간에 단순한 응용프로그램(워드프로세서, 엑셀, 파워포인트 등)을 활용하거나 인터넷을 이용한 정보검색 수준이다. 따라서, 문제해결 능력이나 논리적 사고력을 향상시키는데는 미흡하다. 인지능력이 뛰어난 초등학교 5, 6학년에는 이러한 컴퓨터 활용방법 교육보다 컴퓨터 기초원리 또는 프로그래밍교육이 필요하다. 본 논문은 프로그래밍교육을 재량 특별활동 시간에 학년별(5, 6학년) 또는 통합학년으로 학습할 수 있게 프로그래밍교육과정 60차시 분을 개발하여 제안하였다. 개발한 교육과정은 교수 및 학습자의 요구사항을 최대한 반영하기 위해 설문조사 등을 통해 얻은 기초자료를 참조하였다. 제안한 교육과정이 초등학교 5, 6학년에 적합하고 우수한지를 검토하기 위해 일부 차시의 교육과정으로 5, 6학년을 대상으로 재량활동시간에 직접 교수 학습한 후 자기평가, 설문조사를 실시하였다. 결과로 제안한 교육과정이 적합성과 우수성이 있다고 판단되었다.
학교의 학습 과정에 있어서 학습자 간의 학습 능력의 차이는 존재하며 이를 해결하기 위해 교육과정에서는 개별 학습과 수준별 학습을 권장한다. 유무선 인터넷을 통한 수준별 학습은 최근에 많은 연구가 되고 있는 u-러닝(Ubiquitous Learning) 환경에도 부합하며 학습자 개개인이 자신의 속도와 수준에 맞게 자기주도적으로 학습을 하기에 알맞은 방법이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 시간과 공간에 구애받지 않고 자율적으로 수준에 맞게 학습할 수 있는 수준별 학습 시스템을 설계하였다. 특히 시스템에 체계성을 더하기 위해 개별화 학습 체제 중에서 과거 많은 연구를 통해 그 효과성이 입증된 Keller의 PSI(Personal System of Instruction) 이론을 활용하여 시스템의 각 과정을 설계하였다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 원하는 시간과 공간에서 자신의 속도에 맞게 학습할 수 있으므로 자기주도적인 학습 능력을 기를 수 있다. 둘째, 시스템 구성상 평가를 통해 일정한 기준에 미달하면 목표에 도달할 때까지 계속 학습하고 도전해야 하므로 궁극적으로 완전학습에 도달할 수 있다. 셋째, 제한된 교실 상황에서 벗어나 온라인에서의 학습 지원이 가능하므로 학습자의 개인차에 따른 수준별 학습을 관리하고 책임져야 하는 교사의 부담을 덜어준다.
본 연구는 학습자의 시간관리에 대한 태도 및 시간관리에 대한 지식을 향상시키기 위해서 ICT를 활용한 학습자 활동 중심의 시간관리 교육 프로그램을 개발하여 창의적 재량활동시간을 통하여 교육하고 이의 효과를 검증하기 위하여 시도되었다. 시간관리 교육 프로그램의 개발을 위해 현행 7차 교육과정의 중학교 교육과정, 교육과정 해설서, 9종 교과서에서의 기술$\cdot$가정과 시간관리 단원의 내용분석을 하여 학습지도요소를 선정하고, 학습목표를 구체적으로 진술하였다. 시간관리 교육 프로그램 개발을 위해서 총 5차시의 교수-학습 과정안을 개발하였다. 교수-학습 과정안은 학습자의 활동 중심방법에 기초하였는데, 이 단계는 반응의 형성-반응의 명료화-반응의 심화-반응의 일반화 의 4단계로 구성되어 있다. 시간관리 교육 프로그램은 ICT활용수업으로 ICT활용유형을 고려하여 교수 학습 활동을 선정하고 학습자의 흥미도와 기억력을 높이기 위한 매체를 선정하였다. 시간관리 교육 프로그램이 학습자의 시간관리에 대한 태도 및 시간관리에 지식에 어떠한 영향을 미치는가를 검증하기 위하여 연구자가 재직하고 있는 G중학교 학생을 실험집단과 통제집단으로 나누어 실험을 실시하였다. 실험집단은 연구자가 개발한 시간관리 교육 프로그램을 활용하여 수업을 실시하였고 통제집단에는 설명식 강의 수업을 실시한 후 공변량분석을 하여 수업 효과를 검증하였다. 검증한 결과 개발된 시간관리 교육 프로그램으로 수업을 받은 실험집단의 학생들이 설명식 강의 수업을 받은 학생들에 비하여 시간관리에 대한 태도점수가 유의미하게 향상되었다. 또한, 개발된 시간관리 교육 프로그램을 통한 학습이 학습자의 시간관리에 대한 지식 향상에도 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 ICT를 활용한 시간관리 프로그램 개발과 교육에 대한 다양한 제언이 이루어졌다.
본 논문에서는 얼굴 영상간의 위상 차를 이용하여 얼굴을 인식하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 KLT(Karhunen-Loeve transform)를 이용하여 복구가 가능하도록 영상을 압축하고, 계산량도 줄였다. 압축된 학습 대상 영상을 미리 제안된 시스템에서 학습시킨 후, 인식 대상 얼굴 영상을 압축시킨다. 압축된 영상과 기존의 학습된 얼굴영상들과의 위상차를 구하고 이 위상차에 여현 함수를 적용하여 그 값이 최대가 되는 얼굴로 인식하도록 하였다. 두 얼굴 영상의 위상차는 벡터 내적방법에 의해 구하여지며, 이를 이용하면 기존의 학습방법을 이용하는 시스템보다 계산이 간단하고 처리시간도 빠르다. 또한 영상간 규준화된 위상차는 조명 및 회전에 불변인식이 가능하고, 여현 함수의 적용으로 이동에도 어느정도 불변인식이 가능하다. 그리고 연결웨이트에는 영상에 대한 정보를 그대로 갖고 있어서, 기존의 신경망과 같은 전체적인 재학습을 하지 않고도 새로운 영상만을 추가학습이 가능하므로 확장학습이 용이하다. 각각 10가지 얼굴영상을 갖는 40 명의 ORL 얼굴영상에 실험한 결과, 인식률이 기존의 방법과 비슷한 8% 오차범위 내에서 학습시간이 PC에서도 수 분밖에 안 걸리는 빠른 얼굴인식이 가능함을 확인하였다.
강화학습에서 근사함수로써 사용되는 딥 인공 신경망은 이론적으로도 실제와 같은 근접한 결과를 나타낸다. 다양한 실질적인 성공 사례에서 시간차 학습(TD) 은 몬테-칼로 학습(MC) 보다 더 나은 결과를 보여주고 있다. 하지만, 일부 선행 연구 중에서 리워드가 매우 드문드문 발생하는 환경이거나, 딜레이가 생기는 경우, MC 가 TD 보다 더 나음을 보여주고 있다. 또한, 에이전트가 환경으로부터 받는 정보가 부분적일 때에, MC가 TD보다 우수함을 나타낸다. 이러한 환경들은 대부분 5-스텝 큐-러닝이나 20-스텝 큐-러닝으로 볼 수 있는데, 이러한 환경들은 성능-퇴보를 낮추는데 도움 되는 긴 롤-아웃 없이도 실험이 계속 진행될 수 있는 환경들이다. 즉, 긴롤-아웃에 상관없는 노이지가 있는 네트웍이 대표적인데, 이때에는 TD 보다는 시간적 에러에 견고한 MC 이거나 MC와 거의 동일한 학습이 더 나은 결과를 보여주고 있다. 이러한 해당 선행 연구들은 TD가 MC보다 낫다고 하는 기존의 통념에 위배되는 것이다. 다시 말하면, 해당 연구들은 TD만의 사용이 아니라, MC와 TD의 병합된 사용이 더 나음을 이론적이기 보다 경험적 예시로써 보여주고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선행 연구들에서 보여준 결과를 바탕으로 하고, 해당 연구들에서 사용했던 특별한 리워드에 의한 복잡한 함수 없이, MC와 TD의 밸런스를 랜덤하게 맞추는 좀 더 간단한 방법으로 MC와 TD를 병합하고자 한다. 본 연구의 MC와 TD의 랜덤 병합에 의한 DQN과 TD-학습만을 사용한 이미 잘 알려진 DQN과 비교하여, 본 연구에서 제안한 MC와 TD의 랜덤 병합이 우수한 학습 방법임을 OpenAI Gym의 시뮬레이션을 통하여 증명하였다.
팬덤 문화는 오늘날 한국 청소년 문화의 중요한 측면을 나타내는 의미있는 사회적 현상이다. 그러나 기존 연구들에서는 팬덤 활동을 일종의 일탈적 현상으로 여겨, 청소년들의 팬덤 활동에 대하여 부정적인 태도를 보이는 경우가 많았으며, 팬덤 활동의 긍정적인 영향에 초점을 둔 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 팬덤 활동을 오프라인과 온라인 팬덤 활동으로 구분하여 팬덤 활동 빈도가 청소년 학습시간 관리능력에 미치는 영향을 살펴보고, 그 영향이 시간의 따라 다른지에 대해 분석하였다. 분석 자료로 한국청소년정책연구원(NYPI)에서 실시하는 한국아동 청소년 패널조사(KCYPS)의 중학교 1학년 패널의 1차 년도(2010) 데이터(N = 2,206), 3차 년도(2012) 데이터(N = 2,150), 5차 년도(2014) 데이터(N = 1,911)를 활용하였다. 종속변수를 학습시간 관리능력으로 설정하고, 독립변수를 오프라인 팬덤 활동 빈도와 온라인 팬덤 활동 빈도로, 통제변수를 보호자의 최종학력, 가구 연간소득, 성별, 자아존중감, 학교적응으로 설정한 뒤 다층성장모형을 적용하여 변인간의 관계를 종단적으로 살펴 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 팬덤 활동에 참여하는 학생들이 과반수가 넘으며, 오프라인 팬덤 활동과 온라인 팬덤 활동을 병행하는 청소년의 비율이 가장 높은 것을 알 수 있었다. 둘째, 청소년의 학습시간 관리능력은 시간의 흐름에 따라 정적 변화가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 초깃값에서 청소년의 오프라인 팬덤 활동 빈도와 온라인 팬덤 활동 빈도는 학습시간 관리능력과 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 그러나 중학교 1학년에서 중학교 3학년, 그리고 고등학교 2학년으로 학년이 증가함에 따라 팬덤 활동이 학습시간 관리능력에 미치는 정적 영향 크기는 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 청소년들의 주요한 문화인 팬덤 활동 및 팬덤 활동의 긍정적 측면에 대한 성인들의 이해와 적절한 개입을 강조하였으며, 학습시간 관리능력 교육의 실천적 제언을 제시하였다.
본 연구는 학습 성취도 예측을 통한 완전학습 시스템을 연구하는데 그 목적이 있다. 학급 내의 95%의 학생들이 학습 과제의 90% 이상을 완전히 학습해 내는 것이 완전학습이다. 그러나 개인의 수준차로 인한 완전학습 도달 시간이 상이하고, 그 도달 시간을 파악하기가 어려우므로 현실적으로 완전학습에 도달하기란 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 이러한 현실적인 어려움을 극복하고자 학생들의 과거 현재 학습 성취 데이터를 분석하여, 미래 학습 성취도를 예측함으로써 보충학습이 필요한 학생을 미리 선별하고, 학생별 특성과 수준에 맞는 보충학습 자료 제공을 통한 재학습 유도로 정해진 기간 내에 단계별(단원별, 학기별)로 완전학습에 도달할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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