• Title/Summary/Keyword: 자기기반

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Effects of Task-based Language Learning Utilizing Self-regulated Learning Strategies (자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습의 효과분석)

  • Kim, Soo-Hyun;Lee, Myung-Geun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2012.01a
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    • pp.153-157
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    • 2012
  • 이 연구는 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습을 영어수업에 적용한 후 학업성취도와 영어 학습태도 차원에서 그 효과성을 규명하고자 하였다. 먼저 학습자의 능동적인 학습과정을 도울 수 있는 자기조절학습전략 활용 과제기반언어 교수 학습 모형을 도출하였다. 이어서 초등영어 5학년 정규교육과정운영 틀에서 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습 수업을 설계하고 실제 적용하였다. 연구결과 첫째, 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습은 학업성취 상위, 중위, 하위 집단에 따른 학업성취도 변화에 대한 분석 결과 학업성취 상위집단과 하위집단 간에 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 자기조절학습전략 활용 과제기반언 어학습은 영어에 대한 자아개념, 영어에 대한 태도, 영어에 대한 학습 습관으로 정의된 영어 학습태도의 모든 영역에서 유의미한 차이가 있었다. 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습은 학습자 중심 교육이라는 초등영어교육 추세를 고려할 때 교육현장에 유용하므로 자기조절학습력과 실제적 의사소통능력에 초점을 둔 보다 다양한 교수설계 연구가 요청된다.

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A Study of the Change of Pre-service Teachers' Self-efficacy According to TPACK Education (TPACK 교육에 따른 예비 교사의 자기효능감 변화 연구)

  • Kim, Seong-Won;Lee, Youngjun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.215-216
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    • 2019
  • 테크놀로지의 발달에 따라 교육에서 테크놀로지의 중요성이 증가하였지만, 교사와 예비 교사의 테크놀로지에 대한 지식 부족으로 인하여 수업에 테크놀로지를 통합하는 것에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 Kim과 Lee(2018)은 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하였다. 개발한 TPACK 교육 프로그램은 예비 교사의 지식에 미치는 영향을 분석하는 연구는 진행되었지만, 예비 교사의 자기효능감에 미치는 영향을 명확히 규명하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 세 집단의 예비 교사를 대상으로 ICT 기반 TPACK 교육, 프로그래밍 교육, 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 실시하고, 예비 교사의 일반적 자기효능감과 특수적 자기효능감 변화를 관찰하였다. 연구 결과, ICT 기반 TPACK 교육과 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 자기효능감의 변화가 관찰되지 않았지만, 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 받은 예비 교사는 일반적 자기효능감과 특수적 자기효능감 모두에서 유의한 향상이 나타났다.

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Effects of Game-Based Self-Advocacy Script Intervention on Children with Disabilities (인권 침해와 관련한 게임 기반 스크립트 중재가 초등 장애아동의 자기옹호 언어 및 행동에 미치는 영향)

  • Yu, Seohyun;Kwon, Jungmin
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.15 no.3
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    • pp.161-176
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    • 2015
  • The purpose of this study was to examine the effects of a script intervention based on multimedia on the verbal and behavioral self-advocacy skill of elementary school students with disabilities. A multiple probe baseline design across subjects had been used with 4 students with intellectual disabilities. The results showed all participants showed significant increase of verbal and behavioral self-advocacy performance in asking for help, expressing one's opinions, and coping with violations, and the effects were maintained. The intervention was more effective for verbal self-advocacy than behavioral. Some suggestions for future study are discussed.

Genetically Optimized Self-Organizing Fuzzy-Set based Polynomial Neural Networks (유전론적 최적 자기구성 퍼지 집합 기반 다항식 뉴럴네트워크)

  • 노석범;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.303-306
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    • 2004
  • 기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

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Study on Key Factors for Student Satisfaction in Web-based Learning (웹 기반 자기조절학습에서 학습자 만족도 요인 연구)

  • Han, Keun-Woo;Lee, YoungJun
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.9 no.1
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    • pp.11-18
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    • 2006
  • Many web-based learning systems have been developed and used widely. But it is known that web-based courses have higher drop out rate. Prior studies in classroom-based courses have shown there is a high correlation between student satisfaction and retention. This paper examines the developed web based self-regulated learning system and analyze self-regulated learning factors. We have derived key factors and their relationship that affect student satisfaction in web-based learning. The key factors are Self-evaluating, Goal setting & Planning, Seeking information, Seeking social assistance and Reviewing records. We found the key factors will help retention in web-based learning.

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Comparison of Student Evaluation Methods in Team Based Learning Classes for Dental Hygiene Students (치위생학과 팀기반 수업에서 학생평가방법의 비교)

  • Kim, Hyeong-mi
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.5
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    • pp.115-122
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    • 2018
  • The purpose of this study is to compare student evaluation methods in team based learning classes for dental hygiene students. The subjects of this study were the score of dental hygiene students who took the courses of 'oral health education practice'. The analysis methods were spearman correlation analysis, skewness, kurtosis and Mann-Whitney U test. As a result, there was a significant correlation between the self-evaluation and peer-evaluation. Self-evaluation showed lenience tendency rather than peer-evaluation and self-evaluation found the highest central tendency. The peer-evaluation result was more lenience and more central in the group where self-evaluation was performed.

자료기반 수문 예측모형의 성능평가 기법 개발

  • Hwang, Seok-Hwan;Kim, Jung-Hun;Jeong, Seong-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1536-1540
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    • 2010
  • 자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.

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Fast Self-Collision Handling in Cloth Simulations Using GPU-based Optimized BVH and R-Triangle (GPU 기반의 최적화된 BVH와 R-Triangle을 이용한 옷감 시뮬레이션에서의 빠른 자기충돌 처리)

  • Moon, Seong-Hyeok;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.373-376
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    • 2022
  • 본 논문에서는 삼각형 메쉬 기반에서 옷감 시뮬레이션(Cloth simulation)에서 계산양이 큰 자기충돌(Self-collision) 처리를 GPU기반으로 가속화시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. CUDA기반으로 병렬 최적화하기 위해 본 논문에서는 1)재귀적으로 계산하여 충돌판정을 하는 BVH(Bounding volume hierarchy) 트리를 GPU기반에서 효율적으로 빌드, 업데이트, 트리 순회하는 방법을 제안하고, 2)삼각형 메쉬 기반에서는 중복되는 프리미티브(Primitive) 충돌검사를 최소화하기 위해 R-Triangle기법을 GPU에서 최적화 시키는 방법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 GPU 환경에서 옷감 시뮬레이션의 자기충돌과 객체충돌 처리를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 하였고, 다양한 장면에서 실험한 결과 모든 결과에서 빠른 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.

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Design and Implementation of An Web-based Learning System Using Self - Regulated Learning (자기조절학습을 이용한 웹기반 학습 시스템 설계 및 구현)

  • Baek, Hyeon-Gi;Ha, Tae-Hyeon
    • 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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    • 2004.05a
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    • pp.277-288
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    • 2004
  • 컴퓨터를 통한 원격교육의 등장은 학습자에게 다양한 능력을 요구하고 이러한 것들이 성공적인 학업을 이루는 중요한 열쇠가 된다. 이런 시대적 흐름에 따라 학습자에게 요구되는 능력 중 하나가 자기조절 학습 (Self - Regulated Learning)이다. 이에 본 연구는 자기조절학습 (Self - Regulated Learning)을 지원하는 웹기반 학습 (WBI) 시스템에 대하여 연구하였다. 자기조절학습은 매우 긍정적인 학습효과를 제공할 뿐 아니라, 세분화된 학습절차에 의한 학습 구조를 가지며 절차마다 구분된 공간이 필요하므로 웹에 적용하기에 적절하다. 따라서, 본 연구에서는 자기조절학습 모형을 웹에 접목시킨 학습시스템을 개발한다.

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Design of a Web Based System for Self Directed learning (웹 기반 자기 주도적 학습 시스템의 설계)

  • 안성훈
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.2 no.2
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    • pp.1-9
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    • 2002
  • In this paper, I design a web based system for self directed leaning. I search a teaching and teaming model for self directed teaming on web. I design a pertinent mood of system to carry out a teaching and teaming model. Also, I propose a Dan which a model d system use pertinently. If a web based system for self directed teaming is used on vacation, after school or actual learning, I expect that we take the effect of instruction.

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