본 연구는 4차 산업혁명 시대 직업교육에 대응하기 위하여 핵심역량 중 직무능력을 향상 시킬 수 있는 액티브러닝과 퍼실리테이션(Active Learning&Facilitation) 융합 교육프로그램을 연구하였다. 연구방법으로는 '문제해결 능력'을 키워주는 Active Learning의 장점과 창의적 아이디어 발상을 위한 Facilitation의 장점을 융합하여 앱 디자인 교과목에 적용하고 학생들의 만족도 조사를 통해 교육의 효과성을 검증하였다. 모바일 환경에 익숙한 학생의 특성을 반영하여 앱 콘텐츠를 기획하고, 데이터 시각화를 위한 UI 디자인을 수행하여 S/W분야의 스킬을 강화할 수 있도록 하였다. 모든 수행과정은 팀 프로젝트(PBL)로 운영되었다. 연구결과 액티브러닝과 퍼실리테이션 융합 교육프로그램은 전문대학교육이 요구하는 foundation skills, competencies을 향상할 수 있었다. 더불어 산업현장과 대학 간 교육격차를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.
인터넷의 발달로 인하여 다양한 기술 또는 제품들이 쏟아져 나오면서 새롭게 떠오르는 분야 중 사이버 교육은 성장 가능성이 매우 큰 시장이다. 2000년 국내에 사이버교육이 본격적으로 도입됨에 따라 세계적으로 높은 우리나라의 교육열과 교육수준에 힘입어 기업, 대학, 공공기관, 초중고 등에 사이버 교육시스템이 구축되었으며, 강의 컨텐츠를 제작하기 위한 e러닝 저작툴이 개발되어지기 시작하였다.(중략)
개인 응답 시스템인 클리커는 액티브 러닝을 촉진하기 위해 사용하는 기법으로, 클리커 사용의 장점에 관한 대부분의 연구에서 학생들이 클리커 사용에 적극적이고 즐거워하는 것으로 보고되었다. 하지만 하드웨어 단말기와 집계 프로그램으로 구성된 기존 클리커는 단순 응답 및 집계 기능만 제공하며, 비용도 많이 소요된다. 본 논문에서는 기존 클리커의 문제점을 해결하기 위해서 학생용 스마트폰 앱과 교수용 웹 페이지 및 MFC 프로그램으로 구성된 스마트 클리커를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 개발한 스마트 클리커를 활용하면 학생은 교수의 질문에 O/X나 숫자 및 텍스트로 응답하거나 텍스트 질문도 가능하다. 또한 교수는 학생들의 응답이나 질문을 바로 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 웹 페이지에서 학생들의 응답 참여율을 확인하는 것이 가능하다. 게다가 학생들을 전체 수업 시간 동안 몰두시킬 수 있으며, 교수가 학생들의 이해 정도를 확인하고, 학생 질문에 즉각 피드백할 수 있으므로 보다 활발한 수업 운영이 가능하며, 결과적으로 교육의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: This study aimed to introduce active learning methods, including flipped, case-based, and team-based learning in an electrocardiography (ECG) course and to investigate outcomes and satisfaction with these methods. Methods: To identify the learning effect of active learning, pre-and post-academic self-efficacy was compared between the experimental and control groups. In the experimental group, pre-and post-knowledge and clinical performance regarding ECG were also assessed. In addition, class satisfaction was investigated after application of active learning methods in the experimental group. Data were collected from 84 paramedic students and analyzed using SPSS 22.0 (IBM, Armonk, NY, USA). Results: The experimental group showed significant improvement in post-academic self-efficacy and knowledge. The experimental group also showed high clinical performance (9.83 out of 10 in ECG checking ability and 9.63 out of 10 in ECG reading ability). The mean satisfaction score was 4.23 out of 5 (responses based on a Likert scale) in the experimental group. Conclusion: Active learning in an ECG course was found to be highly effective and satisfactory. Furthermore, paramedic students can enhance their accountability and judgement with team-based learning through free engagement in discussion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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