이 연구에서는 협동학습에서 학생의 유화성 수준을 고려한 집단 구성이 초등학교 6학년 학생들의 과 학 성취도, 자아효능감, 과학 학습 동기에 미치는 영향을 조사했다. 1개 초등학교의 6학년 3개 학급 학생 72명 을 학급 단위로 통제 집단과 처치 집단으로 임의 배정했다. 사전 검사로 유화성 검사, 자아효능감 검사, 과학 학 습 동기 검사를 실시했다. 처치 집단의 학생들은 유화성 수준에 따라 동질 혹은 이질적으로 소집단을 편성한 후, 협동학습 전략에 따라 수업을 실시했다. 반면, 통제 집단 학생들은 임의로 소집단을 편성한 후, 전통적인 방 식으로 수업을 실시했다. 협동학습 처치는 5주(16차시) 동안 실시했다. 수업 처치가 끝난 후, 성취도, 자아효능 감, 과학 학습 동기 검사를 실시했다. 연구 결과, 이질 집단과 동질 집단의 성취도 검사 점수가 통제 집단에 비 해 유의미하게 높았지만, 유화성 수준에 따른 집단 구성은 성취도에 영향을 주지 않았다. 자아효능감과 과학 학 습 동기 검사에서는 수업 처치에 따른 차이가 나타나지 않았다.
정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업이다. 기존의 정보추출 시스템은 대부분 정보추출 규칙인 wrapper를 수동으로 구성하여 적용하였기 때문에 추출의 정확성은 높지만 유연성, 확장성, 효율성의 측면에서 문제점이 발생하였다. Wrapper를 자동으로 생성하는 일부 연구에서도 도메인 지식의 획득과 표현의 어려움, 그리고 여러 정보소스 사이에 나타나는 문서형태의 구조적 이질성 때문에 정확한 정보추출이 이루어지지 못했다. 본 논문에서는 이러한 이질적이고 복잡한 형태의 실세계 정보소스로부터의 정확한 정보추출을 추구하는 정보추출 에이전트인 XTROS를 제안한다. XTROS는 도메인 지식을 이용하여 준구조화된 형태의 정보소스에서 제공하는 문서를 분석하고 학습하여 wrapper들을 자동으로 생성하고, 이 wrapper들을 모두 XML 문서의 형태로 구성하는 새로운 표현기법을 제시함으로써 도메인 지식표현의 용이성과 wrapper 해석기 구현의 간결함, XML이 지닌 이식성 등을 최대한 활용하고자 하였다. Wrapper의 정보추출 규칙은 도메인 지식과 샘플 문서를 이용하여 자동으로 생성된다. 정보추출 규칙을 자동으로 생성하는 알고리즘의 핵심은 도메인 지식을 바탕을 샘플 문서의 각 논리 라인에 의미를 부여하고 이 논리 라인 의미의 나열로부터 반복되는 패턴을 찾아내는 것이다. 이 패턴의 위치와 구조를 XML 문서로 표현한 것이 wrapper가 된다. XTROS 시스템을 부동산 매물정보를 제공하는 다수의 실제 웹 정보소스에 대해서 테스트한 결과 이질성과 복잡성을 가진 대부분의 정보소스로부터 정확한 wrapper 생성과 정보추출이 가능하였다.
최근 농업 분야에 IT를 접목시킨 농업-IT 융합 기술에 대한 연구가 주목 받고 있다. 특히, 공간 데이터 마이닝(spatial data mining, SDM)을 이용한 농작물 관련 예측 서비스들을 통해 자연재해에 대한 피해를 줄이고 농작물의 생산성을 높이고자 하는 연구들이 있어 왔다. 그러나 예측 서비스를 위한 SDM에 필요한 학습 데이터는 분산되어 있는 데이터간의 이질성으로 인해 데이터 변환과 통합과정에 많은 비용과 시간이 발생한다. 또한 공간 데이터와 비공간 데이터 간의 공간적 이웃 관계를 연산하기 위해 대용량의 데이터에 대한 복잡한 연산과정이 필요하다. 본 논문에서는 각각의 데이터 소스를 하나의 서비스 단위로 취급함으로써 분산된 이질적인 데이터를 효과적으로 통합 관리할 수 있고 SDM을 위한 학습 데이터의 생산성을 향상시켜 최적의 예측 서비스의 발견을 지원해 주는 SOA 기반의 데이터 통합 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해 경기도 이천시의 복숭아나무의 동해 피해지역에 대한 최적의 예측 서비스의 발견을 위해 제안 프레임워크를 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
Incorporation of individual learning and forgetting behaviors within worker-task assignment models produces a mixed integer nonlinear program (MINLP) problem, which is difficult to solve as a NP hard due to its nonlinearity in the objective function. Previous studies commonly assume homogeneity among workers in workforce scheduling that takes account of learning and forgetting characteristics. This paper expands previous researches by considering heterogeneous individual learning/forgetting, and investigates the impact of worker heterogeneity in initial expertise, steady-state productivity, learning and forgetting on system performance to assist manager's decision-making in worker-task assignments without tackling complex MINLP models. In order to understand the performance implications of workforce heterogeneity, this paper examines analytically how heterogeneity in each of the four parameters of the exponential learning and forgetting (L/F) model affects system performance in three cases : consecutive assignments with no break, n breaks of s-length each, and total b break-periods occurred over T periods. The study presents the direction of change in worker performance under different assignment schedules as the variance in initial expertise, steady-state productivity, learning or forgetting increases. Thus, it implies whether having more heterogenous workforce in terms of each of four parameters in the L/F model is desired or not in different schedules from the perspective of system productivity measurement.
Heterogeneity in cancer is the major obstacle for precision medicine and has become a critical issue in the field of a cancer diagnosis. Many attempts were made to disentangle the complexity by molecular classification. However, multi-dimensional information from dynamic responses of cancer poses fundamental limitations on biomolecular marker-based conventional approaches. Cell morphology, which reflects the physiological state of the cell, can be used to track the temporal behavior of cancer cells conveniently. Here, we first present a hybrid learning-based platform that extracts cell morphology in a time-dependent manner using a deep convolutional neural network to incorporate multivariate data. Feature selection from more than 200 morphological features is conducted, which filters out less significant variables to enhance interpretation. Our platform then performs unsupervised clustering to unveil dynamic behavior patterns hidden from a high-dimensional dataset. As a result, we visualize morphology state-space by two-dimensional embedding as well as representative morphology clusters and trajectories. This cell morphology profiling strategy by hybrid learning enables simplification of the heterogeneous population of cancer.
본 논문에서는 웹기반 실시간 온라인 토론에서 집단구성을 내향성 집단, 외향성 집단 내향성/외향성 혼합집단으로 분류하고 집단구성방식이 토론 내용에 어떤 영향을 미치는지 연구하였다. 이를 위하여 학습자를 대상으로 MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 성격유형 검사를 실시하고 온라인 토론을 수행한 후, 토론 내용을 Henri의 메시지 분석 모친에 기초한 지표를 기준으로 각 차원별 의미단위로 분석하였다. 그 차원들 중 사회적 차원과 상호작용적 차원을 토론 내용의 상호의존성으로, 인지적 차원과 메타 인지적 차원을 토론 내용의 과제관련성으로 범주화하였다. 실험 결과에 따르면 토론 내용의 총 의미단위 수, 상호의존성, 과세관련성 모두에서 이질적으로 구성된 내향성/외향성 혼합집단이 가장 긍정적인 영향을 미친 것을 확인하였다.
본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
본 연구에서는 과학교육 분야에서 국제협력 담론을 개발하는데 있어 상호문화주의의 가치를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 개발도상국에서 과학교육 교수 경험이 있는 네 교사를 대상으로 면담을 실시하였고, 상호문화주의와 대화적 관점에서 교사의 경험과 인식을 분석하였다. 교사 내러티브 분석 결과는 봉사와 전달에서 협력과 학습으로 교사의 관점이 변화하고 있음을 보여준다. 봉사에서 협력으로의 전환은 교사들이 현지에서 이방인으로 살아가면서 타인을 만나는 방법을 배우는 과정에서 나타났다. 개입과 충돌을 경험하면서 교사들은 자신의 정체성을 재규정해 나갈 수 있었다. 또한 그들이 경험한 과학 교수 실제는 과학교육의 보편적인 또는 이상적인 가치와 현지 과학교육의 문화적, 특정한 상황으로 발생하는 이질성 간의 협상 경험으로 이해할 수 있었다. 이러한 경험을 통해 교사들은 문화적으로 적정한 방식으로 과학교육의 수요를 파악하는 것이 중요하다는 것을 이해할 수 있었다. 분석 결과를 통해 본 연구에서는 개발도상국 과학교육 실제의 다양성과 복합성, 교사 전문성, 문화적정교수법, 지속가능한 정책의 측면에서 상호문화주의에 입각한 과학교육협력의 담론을 제안하였다.
이 연구의 목적은 로봇교육 특히, 로봇교육 캠프에서 보조교사가 학습자를 지원하는 유형에 따라서 학습자들의 창의성과 자기효능감에 어떤 변화가 있는지 확인하는 것이다. 연구의 대상은 캠프 참가자 초등학생 72명을 9명씩 1모둠으로 총 8모둠을 구성하여, 이중 4모둠은 보조교사가 공동 참여, 나머지 4모둠은 필요한 정보나 질문에 대한 피드백을 제공하는 형태로 지원하도록 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 가설은 보조교사가 학생들의 로봇 제작과 프로그래밍 활동에 지원하는 형태에 따라 학습자의 창의성과 자기효능감에는 유의미한 차이가 없을 것이다로 설정하였다. 이와 같은 가설을 검증하기 위하여 이질 통제 집단 전후 검사 설계 방식을 적용하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 보조교사 지원 유형에 따라 학습자의 창의성은 유의미한 차이가 없었으나, 자기효능감에서는 보조교사가 공동으로 참여한 학생 집단보다 보조교사가 학습자들이 필요한 정보나 질문에 피드백을 제공하는 지원 형태의 학생 집단이 자기효능감에서 높은 성취를 보였다. 이 결과는 보조교사가 직접적으로 학습자들을 도와줄 경우 학습자들은 보조교사에게 의존하여 학습의 과정에서 자기주도성 및 통제감이 떨어지기 때문으로 사료되며, 이 점은 향후 로봇교육에서 보조교사의 지원유형에 관한 후속 연구에 시사점을 제공하리라 판단된다.
본 연구는 국내에서 연구된 석 박사 학위논문과 학술지에 게재된 논문 중에서 선정기준에 부합하는 교육용프로그래밍언어(EPL)에 관한 논문 31편을 대상으로 메타분석 방법을 적용하여 학습효과를 분석하였다. 분석대상 자료로부터 45개의 효과크기를 산출하였고, 효과크기의 변인 간 차이에 대해 t검정 및 F검정을 하였다. 연구결과 첫째, EPL의 전체 평균 효과크기는 1.01, $U_3$지수는 84.38%로 나타나 EPL 수업은 전통적 프로그래밍 수업에 비해 34.38% 학습효과가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 중재변인별로 분석한 결과는 교과별, 간행형식별 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 학령별로는 고등학생보다 초 중학생에게 조금 더 큰 효과크기가 나타났으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 실험설계별로는 단일집단 전후검사설계보다 이질통제집단 전후검사설계에서 통계적으로 큰 효과크기가 나타났다. 셋째, 종속변인별로는 전체 EPL 효과크기가 창의성 1.90, 문제해결력 1.25, 논리적 사고 1.18, 학습동기 0.81, 학업성취도 0.59 순으로 나타났다. 종합적으로 EPL은 전통적인 교수 학습방법보다 학습효과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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