Students' creative ability has become the one of important educational goals recently. Beliefs that students can grow intellectually is a key principle in creativity education. In recently, researchers have focused on learners' failure as a way for promoting creativity in schools. They start look into the ways in which learning failures are connected to creativity. Recent studies such as Kapur(2008) demonstrated that learners' failure experiences enable students to create novel solutions to solve problems to go beyond memorizing facts or knowledge. This paper discussed strategies that students or teachers can utilize learning failures to produce positive educational outcomes and also suggested some caveats when learning failures are introduced to a classroom. Specifically, learners should avoid any pre-existing frames of thoughts to create new alternatives to solve problems. Second, teachers or students should be allowed to explore content areas freely without having any risks of academic punishment. In addition, this paper also discussed possible negative results of early experiencing learning failures regards to negative emotion. Especially, experiencing continuous failures can bring students to learned helplessness. This paper discussed how to avoid this negative consequences. Related with negative emotional effects of failures, teacher or students should be careful in the earlier stage of learning processes to avoid learning failures. Lastly, this paper also suggested that minimizing fears related with learning failures and promoting failure tolerance so that students have motivation to overcome learning failures.
This paper proposes a restoration scheme based on mobility learning and prediction in the presence of the failure of mobility databases in mobile communication systems. In mobile communication systems, mobility databases must maintain the current location information of users to provide a fast connection for them. However, the failure of mobility databases may cause some location information to be lost. As a result, without an explicit restoration procedure, incoming calls to users may be rejected. Therefore, an explicit restoration scheme against the failure of mobility databases is needed to guarantee continuous service availability to users. Introducing mobility learning and prediction into the restoration process allows systems to locate users after a failure of mobility databases. In failure-free operations, the movement patterns of users are learned by a Neuro-Fuzzy Inference System (NFIS). After a failure, an inference process of the NFIS is initiated and the users' future location is predicted. This is used to locate lost users after a failure. This proposal differs from previous approaches using checkpoint because it does not need a backup process nor additional storage space to store checkpoint information. In addition, simulations show that our proposal can reduce the cost needed to restore the location records of lost users after a failure when compared to the checkpointing scheme
Park, Yong-Sung;Oh, Chi-Don;Jeon, Yong-Seok;Park, Chan-Sik
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.9
no.6
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pp.257-267
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2008
In order to encourage construction practitioners to acknowledge failures and disseminate the information, the failure information must be documented and accumulated with a well-structured format, which contains not only the fact and result but also the circumstance and cause of the failure. In the Korean construction industry, many failures are not explained clearly and often not even reported publicly, partly because due to the lack of understanding positive aspects of failures, which can improve construction practices as a result of learning from failures. The purpose of this study is to develop a web-based construction failure information system using the case-based reasoning techniques, which can systematically accumulate, manage, and share the valuable failure information using a structured failure cases database. It can be utilized for planning proactive solutions on future failures by searching the very similar past failure cases.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.353-360
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2021
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
얼굴인식 분야에서 PCA(Principal Component Analysis) 기반 알고리즘은 비교적 간단한 구조와 높은 인식률로 인해 많이 사용되고 있지만 조명이나 얼굴 포즈 변화에 민감하다는 단점이 있다[1]. 이런 단점을 해결하기 위한 노력으로 PCA를 다른 얼굴인식 알고리즘과 결합함으로서 조명과 포즈 변화에 강인한 얼굴인식을 위만 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 PCA기반 얼굴인식에서 조명이 다양하게 변할 때 이에 따른 인식률의 변화와, 인식이 실패했을 경우에 인식 대상이 유사도 상위후보군에 들어가는지를 조사함으로서 PCA기반 알고리즘의 신뢰도를 확인하고자 한다. 이를 위해 Yale Face Database H와 Extended Yale Face Database B를 이용하여 실험한 결과 약 93%의 인식 성공률을 확인했으며, 7%의 인식 실패한 영상의 경우 그 인식하고자 했던 얼굴이 유사도를 기준으로 정렬된 학습 영상에서 상위 후보군에 속한다는 실험 결과를 얻음으로서 PCA기반 얼굴 인식 알고리즘의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.217-218
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2023
인공지능은 디지털 대전환 시대의 핵심적인 기술로 사회 전반에 변화를 주도하였다. 우리나라는 인공지능을 이해하고 이를 활용하는 역량을 길러주기 위해 전 국민을 대상으로 교육을 진행하고 있다. 그러나 초등학생 대상 인공지능 교육 프로그램은 체험 및 놀이 실습으로 한정되어 교육적 효과에 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 생산적 실패를 활용하여 인공지능에 대한 개념적 이해 및 실생활 전이를 촉진하는 교육 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 초등학교 5~6학년이며 2022 개정 교육과정에서 강조하는 자기 주도적 학습 역량과 실생활 연계 교육을 반영하여 설계한 6차시 분량의 프로그램이다. 본 연구에서 개발한 교육 프로그램은 향후 타당성 및 신뢰도 검증을 거쳐 현장에 적용하는 후속 연구로 이어질 것이다.
Lee, Sunghee;Kim, Deok Yeop;Seo, Kang Bok;Lee, Woo Jin
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.8
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pp.317-322
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2019
Programming judge systems for programming training support are typically built on the Web, where the examiners uploads a programming problem, which the student reads and submits an answer to the problem. The judge system executes the submitted answer of source code to provide feedback such as pass, failure, and error messages. Students who receive the feedback except for the pass continues debugging the source code until they are judged to pass. We developed an online judge system to support programming training and analyzed answers submitted by the students and found that many of the students who were not judged to pass that test did not know exactly where they were wrong but continued to solve the problem. The current judge system generally feeds runtime error messages back to students. However, with only runtime error message, it is difficult for student who train to find the wrong part of the answer. Therefore, in this paper, we propose a system that provides the feedback of programming failure by analyzing the control flow of the test cases used in the source code submitted by the student. The proposed system helps students find the wrong parts more quickly by feeding back the paths where faults in the control flow may exist. In addition, we show that this system is applicable to the answer source code that the actual student submitted.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.487-491
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2006
학교현장은 평균 43명의 과밀학급(인천광역시 연수고등학교 2학년)으로, 컴퓨터실에서 교사는 학생들을 관리하기 위해 학생 PC의 전원 끄는 경우가 있다. 교사는 학생의 컴퓨터를 감시하여 수업과 관련 없는 웹(web) 사이트를 방문하는 학생들의 수업 이외의 장난을 막으면서 학생들에게 수업해야 하기 때문이다. 그러나 학생은 이러한 방식에 반발심을 사거나 학생들의 학습 의욕을 떨어트리는 요인으로 작용한다고 본다. 또한 컴퓨터실 수업에서 일반적으로 교사는 "바쁜 교사"이다. 제한된 시간에 학습자 개인의 흥미나 욕구를 반영하여 개별 학습자의 능력 혹은 수준에 맞추어 수업의 내용의 내용과 속도를 다르게 가르치는 개별지도가 불가능하다. 현실이 이렇다 보니 컴퓨터라는 정보화 기기를 활용한 수업이 효율적으로 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 학습 초기에 개별학습을 하면서 학습 진행에 어려움을 격을 시 학생과 학생사이에 다양한 상호작용을 촉진시키도록 협력학습 체제를 구축하고 학생들의 학습을 모니터링하면서 학생 또는 협력학습 모둠이 문제 해결에 어려움이 처한 경우나 실패한 경우 교사의 개별지도가 가능하게 할 수 있는 실시간 협력학습 체제를 설계하였다.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.479-482
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2001
Construction industry included speciality compare with others industry. Systemically approach and enterprise cultural approach is required in order to perform Knowledge Management in construction industry. But, most of construction enterprise immersed in system approach to perform Knowledge Management, in this reason caused failure of Knowledge Management. To resolve the structural contradiction, Learning organization based the Community of Practice(CoP) is studied in this paper.
This study explored the influence of failure experience of Korean pharmaceutical industries on the innovative activities of corporations from the perspectives of R&D and knowledge search. Previous studies have defined the cause of the failure or studied the reasons for the decline. However, studies analyzing the influence of failure on the innovative activities of corporations are rare. This study set a research period of 10 years for the Korean pharmaceutical industry to conduct a longitudinal analysis of the influence of the influence of failure on innovation activities and the influence of innovation activities on radical innovation. A summary of the research results is as follows. Firstly, failure of corporations induce exploratory innovation activities, and the extent differs greatly from the size of financial slack resource. Secondly, experiences of corporations' failure were not significant from the perspective of knowledge search. Thirdly, the interaction between the corporation's exploratory innovation activities and knowledge search had a positive (+) relationship with radical innovation performance. This study is significant in that it suggested empirical evidence by verifying the positive influence of failure to learning and innovation unlike previous researches viewing failure negatively, and suggested the direction of future studies based on these research results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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