감성이 기억 및 학습과 밀접하게 관련되어 있다는 최근의 연구결과와 학습의 정의적 측면에 관한 교육계의 높은 관심에도 불구하고 학습자의 감성에 기반한 교수방법이나 학습환경에 대한 체계적인 연구가 부족하다. 면대면 강의와 온라인 학습에서 감성의 역할을 이해하고 긍정적 감성을 촉진하기 위한 노력이 점차 증가하고 있으나, 학습자의 감성을 타당하고 신뢰롭게 측정하는 것은 여전히 도전적인 과제로 남아있다. 감성을 고려한 교육을 실천하기 위해서는 학습자의 기억에 의존한 자기보고식 감성측정도구의 제한점을 보완하는 것이 필요하다. 본 연구는 최근 교육학과 인접학문 영역에서 사용되고 있는 감성측정도구를 자기보고, 생리적 신호, 행동적 반응의 측면에서 조사하고 그 도구들이 교수학습 상황에서 어떻게 활용될 수 있는지를 논의하였다. 특히, 실시간으로 학습자의 감성을 편리하게 수집하여 분석할 수 있는 첨단 테크놀로지의 교육적 활용방안을 조사하였다. 이 연구는 향후 실제적인 교수학습 상황에서 감성의 역할을 규명하고 학습자의 감성 변화를 고려한 적응적 학습환경을 설계하는 데 크게 기여할 것이다.
본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 점수를 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지 양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임 등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지 점수를 적용한 지능캐릭터가 학습하는지 그리고 에너지점수를 적용했을 때 어떻게 행동하는지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 양이 많은 경우에는 상대방에게 피해를 크게 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.
최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.
본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 개념을 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지를 적용한 지능캐릭터가 제대로 학습 하는지 그리고 에너지를 고려하여 효과적으로 대처하는 지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 충분한 경우에는 상대방에게 타격을 가장 많이 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.
최근 인터넷의 사용이 일반화되면서 온라인상의 저작물을 무분별하게 다운받거나 재사용하는 사례가 증가하면서 온라인 저작물 침해에 대한 보호정책이 시급해졌다. 본 논문에서는 온라인 저작권 침해에 대한 보호책으로 강화되고 있는 법적규제 및 처벌과 저작물 침해에 대한 윤리의식 고취가 온라인 사용자의 행동과 의도에 어떠한 영향을 미치는지 실증연구를 통해 분석한다. 본 논문의 목적은 온라인 침해에 대한 합리적인 해결책을 제시하고, 온라인 침해와 올바른 사용에 대한 도덕적, 윤리적인 학습과 제도의 중요성을 부각시키고자 한다. 이 연구의 결과는 처벌과 윤리의식 모두 사용자의 저작권 침해행위에 영향을 미치며, 특히 사용자의 윤리의식이 저작물 침해행위에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 영업사원의 학습목표지향성, 창의성, 직무관련 행동인 업무방법과 업무강도, 그리고 업무성과에 대한 구조적 관계를 규명하고, 변인들 간에 직 간접적 효과를 확인함과 동시에 창의성과 학습목표지향성, 직무관련 행동, 업무성과의 영향을 구명하는 것을 연구 목적으로 하였다. 본 연구를 위해 588명의 다양한 산업군의 영업사원에게 온라인을 통하여 설문조사를 진행하였고, 연구결과는 다음과 같다. 먼저 변인간의 직접효과를 검증한 결과, 학습목표지향성은 창의성, 업무방법, 업무성과에, 창의성은 업무방법과 업무성과에, 업무방법은 업무성과에 정적으로 유의한 영향을 보였다. 그러나 업무강도는 어떤 변인과도 유의한 직접효과를 나타내지 않았다. 학습목표지향성과 업무성과와의 관계에서 창의성과 업무방법은 간접효과를 가지는 것으로 나타났다. 또한 학습목표지향성과 업무성과의 관계에서 창의성이 포함된 모형이 포함되지 않은 모형보다 매개효과가 더 큰 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과를 바탕으로 창의성은 직무수행자 개인으로서 영업사원의 업무성과를 높이기 위해 지속적인 개발이 필요한 개인의 역량이라는 결론을 도출하였다.
본 연구의 목적은 거꾸로 문제중심학습(FPBL) 방법을 중학교 가정과 '식품 선택과 보관' 단원에 적용하여 교육안을 개발하고 실행한 후 이 수업에 대해서 평가하는데 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 수업에 참여한 중학생들은 강의식 수업보다 모둠 활동 수업을 더 선호하였고, 가장 좋아하는 온라인 수업 도구는 미리캔버스(50.00%)이고, 가장 학습에 도움이 된다고 생각하는 온라인 수업 도구는 띵커벨(48.70%)이었다. 이들이 건강, 환경, 안전을 고려한 식품 선택 및 보관 행동과 관련하여 '배우고 싶은 내용'은 '조리실습(27명), 식품별 효율적인 보관 방법(11명), 식품 선택 시 고려해야 할 사항(7명)' 등이고, '요구사항'은 '재미있는 수업(5명), 쉬운 설명(3명)' 등이었다. 둘째, 개발된 중학교 가정과 식생활 FPBL 교육안의 수업 주제는 '건강과 환경을 지키는 식품 선택과 보관' 이고 교육안은 'FPBL 수업 과정 13단계'를 적용하여 3주간 매주 2차시씩 블록 타임(총 6차시) 수업을 진행할 수 있도록 개발되었으며, 디딤 영상, 읽기 자료, 활동지 등의 학습자료와 과정중심평가를 위한 평가도구을 개발하였다. 본 교육안에서 제시된 학생 활동의 중심이 되는 실제적이면서 비구조적인 문제는 'TV 예능프로그램의 건강과 환경을 지키는 식품 선택 및 보관 미션 개발 공모전 참여하기'이다. 셋째, 개발된 교육안으로 수업을 받은 부산시 해운대구 Y 중학교 3학년 학생 206명(남학생 111명, 여학생 95명)은 이 수업이 학습에 도움이 되고, 만족스럽고, 흥미 있고, 그들에게 적합하고, 수업의 참여를 이끌고, 다른 수업 방법과 차별되는 좋은 수업이라고 평가하였다.
강화 학습은 이산적인 공간을 가상하여 많은 연구가 행해졌지만, 많은 실제적인 제어 문제는 연속적인 공간에서 이루어진다. 평가 함수와 행동 함수를 연속함수로 하면 강화 학습 구조를 연속 공간에서 사용할 수 있다. 그러나 이 경우 두 가지 고려해야 할 점이 있다. 하나는 어떤 종류의 함수 표현 법을 사용할 것인가 하는 문제고, 다른 하나는 첨가하는 잡음의 양을 결정하는 것이다. 평가 함수와 정책 함수(제어기)에는 신경회로를 사용하였다. 강화 예측기로 다음 순간의 강화 신호를 예측하고, 아울러 첨가하는 잡음의 양도 결정하였다. 제안된 강화 학습 구조를 사용하여 차량의 횡 방향 제어 모의 실험에서 온라인 학습의 특성을 확인하였다. 제안된 구조를 실차 실험에도 적용하여 유용성과 타당성을 검증하였다.
This study analyzed the effects of learning participation motivation and collaborative self-efficacy on knowledge sharing behavior in an online learning environment. Collaborative learning in the online learning environment took the initiative in team formation, learning topic selection, learning planning and execution, and reflection. Collaborative learning was operated as an extracurricular program, and a survey was conducted targeting students who finally completed all learning activities. The results of the study are as follows. First, goal-oriented motivation and self-Efficacy for group work, showed significant influence on knowledge sharing behavior. Second, activity-oriented motivation did not show a statistically significant effect relationship. Interpreting the analysis results, it can be judged that the higher the goal-oriented motivation and self-Efficacy for group work of students who performed collaborative learning in an online learning environment, the higher the willingness to share knowledge, skills, and information they know. This study explored the outcomes of collaborative learning conducted in an online learning environment. It is meaningful that the learner's learning participation motivation was identified and the effect of self-Efficacy for group work, which can be expressed in collaborative learning situations, on knowledge sharing behavior, which is a necessary behavior for group performance, is significant.
본 연구의 목적은 사병으로 군 복무 중인 대학생이 수행한 자기개발이 복학 후의 자기주도학습과 취업준비행동에 어떠한 영향을 미치는지를 밝히는 것이다. 연구 대상은 전국에서 약 15개 대학의 2, 3, 4학년 대학생을 대상으로 온라인상에서 집락무선표집을 이용하여 323명을 선정하였다. 자료분석은 SPSS 25.0 program을 이용하여 요인분석, 빈도분석, 독립 t-test, one way Anova, 중다회귀분석을 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째. 군복무후 복학한 대학생의 개인적 특성과 자기개발경험에 따른 자기주도학습은 대학소재지, 학년, 군복무시 자기개발정도, e-learning 수강정도, 원격강의 이수학점, 자격증취득유무, 지원비용유무에 따라 유의하게 차이가 나타났다. 둘째, 군복무후 복학한 대학생의 개인적 특성과 자기개발경험에 따른 취업준비행동은 대학소재지, 학년, 군복무시 자기개발정도, e-learning 수강정도, 원격강의 이수학점, 자격증취득유무, 지원비용유무에 따라 유의하게 차이가 나타났다. 셋째. 군복무시 자기개발경험은 복학 후 대학생의 자기주도학습 및 취업준비행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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