학교 현장에서의 컴퓨터 교육은 여전히 시범실습위주로 이루어지고 있으며. 초등학교 컴퓨터 교육에서 많은 비중을 차지하는 소프트웨어 교육은 더욱 그러하다. 소프트웨어는 끊임없이 개발되거나 업그레이드 되고 있어 가르쳐야 할 내용이 많아져 새로운 학습방법이 필요하다. 즉 문제사태에서 필요한 기능을 찾아 스스로 문제를 해결하고 다른 응용소프트웨어에 전이 및 파지할 수 있는 능력을 길러주는 학습방법이 필요하다. 그 방법 중의 하나가 구성주의 학습 원리에 부합한 문제중심학습이며 학습의 효과를 높이기 위해서 온라인과 오프라인학습의 장점을 혼합한 B-러닝 방법이 필요하다. 따라서 본 연구는 응용소프트웨어의 적응력을 향상시키기 위해 한글 워드프로세서 학습내용을 학습자의 수준에 맞게 문제중심으로 재구성하고 온라인 학습을 위해 학급커뮤니티를 설계 및 구현하였다. 그리고 문제중심의 B-러닝에 적합한 학습모형을 설계하여 제시하였다. 문제중심의 B-러닝은 구성주의 학습 원리에 적합한 실생활의 문제를 학습내용으로 하고 면대면 교실수업의 장점과 온라인 학습의 장점을 혼합하여 자기주도적으로 탐구학습을 하는 것이므로 응용소프트웨어의 적응력은 향상될 것으로 기대한다.
21세기는 지식 정보화 시대라고 말하며 정보 통신혁명은 모든 매체에서 인터넷을 연결시키면서 우리의 생활 및 사고에 대한 패러다임의 변화를 가져 왔다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 미래사회를 대비해야 할 우리 어린이들에게 정보화의 발전과 주5일제 수업으로 더욱 활발해진 개별학습 기회가 혹시나 의미 없는 시간소비를 통해 사이버 폭력 및 사이버범죄 등 정보화(인터넷)의 역기능에 노출 될 위험성이 있다고 볼 수 있다. 이에 정보통신 윤리교육을 강화하여 인터넷의 역기능을 차단하고 창의적이고 탐구적인 학습활동에 흥미를 가지고 적극적으로 참여 할 수 있도록 다음과 같이 운영한다. 첫째, 학생 중심의 자치적인 온라인 커뮤니티 활동을 통해 학생중심의 게시판을 개발 적용한 후 게시판별 분석자료를 통해 학생 이해 및 소질과 적성을 발굴 지도한다. 둘째, 분석자료 내용을 누가 기록하고 그 내용을 가공, 적용하여 또래집단의 원활한 교우관계 조성과 성장발달을 도모하고 여가시간을 효율적으로 활용하는 능력을 길러 궁극적으로 자아실현과 새로운 가치창조의 기호가 되도록 지도하는데 연구의 목적을 두고자 한다.
온라인 공개 수업 인 MOOC(Massive open Online Course)은 불특정 다수의 학습자를 위한 온라인 무료 학습으로 전 세계적으로 확산되고 있다. 우리나라는 고등교육기관인 대학을 중심으로 교육의 질과 경쟁력을 강화를 위해 MOOC을 통한 교육에 패러다임이 일고 있다. 이에 우리 현실에 적합한 한국형 MOOC을 서비스하기 위한 플랫폼 구축에 관련된 연구가 필요하다. 본 연구에서는 현재 국내외에서 서비스 중인 국내 대학을 MOOC 서비스를 분석하고 기존의 온라인 교육 서비스 플랫폼을 통해 알아보고자 하였다. 한국형 MOOC 플랫폼의 구축방안에서는 고등교육기관의 자율성과 창의성을 반영한 플랫폼 구축이 필요하며, 학습자 관점과 강좌 관리, 평가 관리, 학습커뮤니티 과정에서 요구되는 플랫폼의 기능들에 대한 결과를 알 수 있게 되었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.125-126
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2021
본 연구는 대학교육에서 학습자 주도수업에 대표적으로 활용되는 PBL-교수학습방법을 SNS기반 온라인 플랫폼에서의 과제수행을 통해 해결하는 PBL-수업모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 및 이론탐색을 통해 PBL-수업설계에 대한 선행연구를 고찰하고, 적용 가능한 수업모형 및 교육내용을 선정하여 기초내용을 구성한 후 3인의 교육공학 전문가와 5인의 대학교수를 대상으로 FGI 인터뷰 방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 과거 PBL-교수학습방법을 적용한 수업설계 들이 모의수행이나 발표 후 토론에 한정되었던 것에 반해 본 연구에서는 SNS기반 온라인 플랫폼에 직접 적용하는 매체제작 및 커뮤니티 활동을 포함하는 수업활동이 도출 되었으며, 실행 가능한 수업모형 개발을 위해 대상자 인터뷰와 분석을 통해 이를 위한 교수학습방법을 설정할 것이다. 본 연구를 통해 제시될 SNS기반 온라인 플랫폼을 활용한 PBL-학습모형은 이후 고등교육기관의 교수학습모형 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다
Journal of the Korean Society for information Management
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v.31
no.2
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pp.173-188
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2014
This research aims to analyze empirically the effects of learners' knowledge sourcing behavior on the knowledge utilization outcomes in a social learning community. This kind of virtual community is of service to users who not only produce but also share a variety of valuable knowledge which is created based on relationships and interactions among learners. In order to conduct the study, a group of learners was made of 55 undergraduate students who were majoring in social science. The data was collected by online survey at the end of the term and multiple regression methods have been used for empirical analysis. The study shows that dyadic knowledge sourcing and published knowledge sourcing both have significant effects on knowledge reuse and knowledge adaptation. In addition, knowledge adaptation and knowledge innovation were affected by group knowledge sourcing. The research results help to select appropriate knowledge sourcing behavior depending on one's purpose of knowledge use.
본 연구는 e러닝 환경에서 웹 기반 학습자간 상호작용 학습증진을 위한 스터디 그룹 활동지원시스템 개발을 위한 실질적 사례를 제시하는 데 있다. e러닝 환경 웹 기반학습의 단점을 보완하기 위하여 함께 학습이 가능하도록 제안되었고, 학습자들간의 상호작용을 증진시킬 수 있는 자료실 정보교환, 화상토론, 동영상강좌 동시 시청 가능도 설계되었다. 대학생 254명 대상 49개 그룹으로 학습자간의 상호작용을 통한 학습만족도를 조사하고 그 결과를 분석 해보았다. 또한 협동학습을 통한 스터디 그룹 활동은 개인별 상호작용 활동지수로 나타내어 학습만족도와의 상관관계를 증가시킬 수 있는 하나의 온라인 학습 커뮤니티 모형을 제시함으로서 e러닝 사이트나 학습 시스템을 설자하고 구현하는데 참고가 될 수 있으리라 기대한다.
Conversational AI which allows users to interact with satisfaction is a long-standing research topic. To develop conversational AI, it is necessary to build training data that reflects real conversations between people, but current Korean datasets are not in question-answer format or use honorifics, making it difficult for users to feel closeness. In this paper, we propose a conversation dataset (KOMUChat) consisting of 30,767 question-answer sentence pairs collected from online communities. The question-answer pairs were collected from post titles and first comments of love and relationship counsel boards used by men and women. In addition, we removed abuse records through automatic and manual cleansing to build high quality dataset. To verify the validity of KOMUChat, we compared and analyzed the result of generative language model learning KOMUChat and benchmark dataset. The results showed that our dataset outperformed the benchmark dataset in terms of answer appropriateness, user satisfaction, and fulfillment of conversational AI goals. The dataset is the largest open-source single turn text data presented so far and it has the significance of building a more friendly Korean dataset by reflecting the text styles of the online community.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.1
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pp.39-45
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2007
In this paper, we developed an intelligent web based e-learning system based on multi agents. To do development of the system, we applied an inclination test that is based on the education theory to do grouping the desirable e-learning community. The proposed system, Intelligent Web based e-learning Multi Agent System (IMAS), is used the multi agents paradigm including learning manner by neural network for grouping of e-learning community and a new distributed multi agent framework proposed here.
웹 서비스를 기반으로 이루어진 MOOC(Massive Open Online Course)는 대규모 학습자에게 공개된 온라인 교육이다. MOOC는 교수와 학습자 사이 커뮤니티를 통해 상호 참여적으로 수업을 진행한다. 그러나 무료로 강의를 들을 수 있고 성적을 내지 않기 때문에 학습자들에게 큰 동기 부여가 되지 않아 등록하는 학습자는 많지만 수료하는 학습자는 현저히 적게 나타났다. 본 논문은 이러한 문제 해결 방안 마련을 위해 KDD Cup 2015에서 제공한 MOOC 데이터를 통해 중도 포기와 관련된 변수들을 선정하였으며, Decision Tree, KNN, Logistic Regression, Naive Bayesian, SVM, Neural Network인 6가지 머신 러닝 알고리즘을 통해 데이터 예측의 정확률을 확인하였다. 그 결과 Naive Bayesian이 89.3%로 가장 높은 정확률을 보였다. 본 연구를 통해 중도포기를 정확히 예측하며, 향후 학습자들에게 특정 동기부여의 효과로 학습을 수료하는 결과를 기대할 수 있다.
The research is a study on the effects of MMORPG (Massively Multi-player Online Role Playing Game) utilized in educational program. We investigated the possibilities of online game as an educational tool, especially in the field of economy education. Students have been taught market, price, profit, scarcity of goods etc., and then they played an online game we provided. Students manufactured cyber goods and also sold or bought various materials to maximize their profits. A experimental group was compared with a control group on measures of economic self-efficacy, motivation for economic learning, and attitude for economic learning, economic self-efficacy and motivation for economic leaning scales consist of 2 factors and attitude for economic leaning consists of 1 factor. Participants were 5th grade elementary school students(experimental group: 154, control group: 158). After the experiment, students' self-efficacy and motivations for economy learning have increased significantly. It has been found that students understand more easily the difficult economic terms such as' inflation', 'price setting', 'scarcity of goods etc. Their motivations for economy learning also increased significantly. This result indicates that online games have the potentiality that can be utilized as an educational tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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