CAI 프로그램 개발에 Piaget의 인지 발달 이론과 학습자의 수업 조절(learner-control) 전략을 적용하기 위한 기초 연구로서, 미국의 North Carolina주에 있는 Greensboro Day School의 9학년과 10학년 학생 102명을 실험 대상으로 하여 인지 발달의 수준을 조사하고, 3그룹으로 나누어 그들에게 구체적 조작 수준의 CAI, 형식적 조작 수준의 CAI, 그리고 학습자가 수업의 수준을 선택 학습할 수 있는 CAI의 3가지 형태를 각각 학습시킨 후 학습의 효과성을 조사 비교하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 조사 학생들의 3.92%가 구체적 조작의 초기 수준(IIA)에, 37.25%가 구체적조작의 완전 수준(IIB)에, 47.06%가 형식적 조작의 초기 수준(IIIA)에, 그리고 11.76%가 형식적 조작의 완전 수준(IIIB)에 있는 것으로 나타났다. 2) 구체적 조작 수준의 문항에 대하여, 형식적 조작 수준의 CAI를 실시 한 그룹은 학습자 수업 조절 CAI를 실시한 그룹보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.660, P=0.031). 3) 구체적 조작 수준의 문항에 대하여, 형식적 수준의 수업만 학습한 그룹은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 신어서 학습한 그룹보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.257, P=0.044). 4) 성취도 검사의 전체 문항에 대하여, 구체적 수준의 수업만 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 섞어서 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=5,340, P=0.009). 5) 형식적 조작 수준의 문항에 대하여, 구체적 수준의 수업만 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들은 구체적 수준과 형식적 수준의 수업을 섞어서 학습한 그룹의 구체적 수준의 학생들보다 유의하게 높은 학업 성취도를 보였다(F=3.511, P=0.044).
최근 현실 세계의 불확실한 환경을 극복하기 위한 방법 중 하나로 베이지안 네트워크(Bayesian network, BN)가 부각되고 있다. BN의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이타의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, BN 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 기존의 오프라인 학습은 학습에 필요한 충분한 양의 데이타를 모으기에는 많은 노력과 시간이 필요하다. 또한 현실세계는 불완전성을 포함하고 있어 완전한 데이타를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 불완전한 데이타로부터 온라인으로 BN 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불완전한 데이타로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 실시간 학습을 통해 변화하는 환경에 대한 적응성을 높인다. Cohen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험한 결과, 완전한 데이타를 가지고 학습한 경우에는 동일한 학습 결과를, 그리고 불완전한 데이타의 경우에는 보다 나은 학습 결과를 얻었다.
뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
인터넷을 이용한 여러 가지의 서비스 중에서도 학습 진행을 인터넷에서 처리할 수 있도록 하는 시스템에 대한 관심이 늘어나고 있다. 일반적으로 웹을 통한 교육 방식은 단방향적이므로 상호 작용적인 기능을 어떻게 부여할 것인가가 오랫동안 가상 원격 교육의 주제가 되어왔는데, 이 기능은 시험을 통하여 이루어지므로 웹에서의 평가기능이 상당히 중요하게된다. 이에 대한 해결책을 제시하기 위하여 학계와 업체에서 많은 노력을 기울이고 있으며 여러 가지 솔루션이 출현하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 문제 출제와 평가를 웹에서 구현하는 방법을 초월하여, 반복적인 문제 풀이 기능을 활용하여 학습 후의 평가 기능보다는 학습 수행 자체의 진행방법의 수준으로까지 활용될 수 있는 도구인 "완전학습기"의 개발과 이를 활용한 결과를 설명하여 웹 기반 교육에서의 새로운 방향을 제시하고자 한다.
문제중심학습은 학습자 스스로의 통제에 의한 학습자 중심의 자기주도적 학습이 특징이므로 학습자의 적극적인 참여를 유도하기 위하여 학습과점에 적절한 전략이 필요하다. 본 논문의 학습내용은 논리식 간략화이며, 학습자의 적극적인 참여 유도를 위하여 논리식 간략화 과정과 결과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 지능형교수시스템(Intelligent Tutoring Systems)을 구현한다. 피드백에 관련된 알고리즘을 지능적으로 제공하기 위하여 논리식 간략화 알고리즘은 Tabulation Method를 이용한다. 본 논문의 지능형교수시스템(ITS)을 학습에 적용하면 논리식의 간략화 과정식과 결과 식에 대한 정오 판정은 물론 학습 활동에 맞아 떨어지는 즉각적인 피드백이 제공되므로 학습자 스스로 학습내용에 대한 인지도를 확인할 수 있다. 또한 학습 활동에 꼭 필요한 피드백을 제공하므로 학습에 대한 흥미를 유발시키고 지속화하여 적극적이 학습참여와 완전학습이 가능하다.
최근에 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 뭔 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
최근 정보화 시대에 발맞추어 나가기 위해서는 학습자의 문제해결력을 함양하기 위한 능력을 기를 수 있는 교육이 이루어져야 한다. 학습과정에서 학습자 스스로 지식을 조작하고 문제를 해결할 수 있는 학습자중심의 자기 주도적(self-directed) 학습이 강조되고 있다. 이러한 학습을 위하여 웹 기반에서의 문제은행 시스템을 이용하여 자기 주도적 학습과 수준별 학습 평가가 가능하도록 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 학습자가 스스로 필요한 문제를 출제하여 학습할 수 있으며, 문제출제 형식은 문제은행방식을 이용한 동적 출제방식을 사용하였다. 학습자가 학습 결과를 즉각적으로 확인하여 직접 피드백 할 수 있으며, 다시 풀어보기를 원하는 문제는 오답노트 기능을 통하여 복습할 수 있도록 하였다. 또한 모의고사를 통한 결과분석에 따라 개인별 심화 및 보충학습을 통해 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 하였다. 평가 시 한 과목의 편중을 막기 위하여 비율을 설정해놓았으며, 학습통계에서 평균과 자신의 성적을 비교함으로써 철저하게 자신의 위치를 파악할 수 있도록 하였다.
웹 기반 교육은 학습자 중심의 교육 환경을 마련해 주고 있으며 학습자는 웹을 통해 스스로 학습하는 완전한 개별학습 뿐 아니라 학습자의 수준에 따른 심화 학습을 유도할 수 있고 교과서로 학습하는 것보다 다양한 학습 자료를 활용할 수 있으며 자기 주도적 ??르 할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 이점이 있다. 이에 본 연구에서는 학습자가 자기 주도적으로 학습할 수 있는 음악과 웹 기반 코스웨어를 개발하였다. 특히 본 코스웨어는 초등 1, 3, 5학년의 음악과를 MIDI를 활용하여 개발하였다. 이의 개발로 학습자의 흥미와 호기심을 유발시켜 학습 의욕을 가져오는 환경을 구축하였다.
최근에 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케쥴에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
인터넷 환경 아래에서 멀티미디어 매체 및 컴퓨터 통신 기술의 발전은 사회전반의 변혁을 가속화하게 되었다. 교육에 있어서도 수동적인 자료 중심으로 상호작용하고 시간과 공간을 초월하는 새로운 구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 새로운 교수-학습 활동의 형태로 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 필요에 응하는 코스웨어의 제공이 요구되고 있으며 이에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자가 원하는 코스를 적절히 제공하지 못하고, 계속적인 피드백과 부족한 부분을 적절히 반복 학습할 수 있도록 인도하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자의 성취도 생성 알고리즘을 이용한 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 구현함으로써 보다 효율적인 학습을 유도한다. 제안한 시스템은 학습자의 학습활동을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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