This paper presents the event approach to motor skill acquisition as a theoretical treatment of the learning and relearning of motor skill. 1) The use of norm-referenced developmental assesment tools and standardized qualitative assessment tool is an important component of infant movement evaluation. 2) The kinesthetic modality relaying movement and position imformation to the central nervous system is important for the detection and corretion of movement error. 3) The event approach treats the actor and the environment as inseparable in the acquisition of skills. 4) Motoy learning focuses almost entirely on how the skill is learned, contRolled and reTained. 5) Developmental assessment have needed an assessment of motor development. 6) A significant difference was found between articulation disorders children and motor coordination problem. 7) verbal ability is not essential for the learning of motor skills. 8) The Control of motor skills is a cognitive ability.
본 논문에서는 클라이언트/서버 환경에서 교사가 평가 문제를 스스로 관리하는 동시에, 웹 상에서 학생들에게 학습 내용을 테스트하여 학생들의 학습 능력 수준을 손쉽게 파악할 수 있도록 하는 대화형 학생 평가 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 과목별 채점 결과를 학급별과 개인별로 통계 처리하여 보여주며, 또한 과목 주제별로 정답 비율을 통계 처리함으로써 학생 개개인 수준을 분석하는데 편리하도록 설계되어 있다. 또한 학생들에게는 웹 상에서 푼 문제에 대한 자신의 채점 결과와 문제 풀이 부분을 즉시 볼 수 있도록 하여 재학습 및 보충학습의 효과를 얻을 수 있도록 하였다. 이로써 교사는 학생 수준에 적합한 교수·학습 방법으로 학생들을 개별 지도할 수 있어 기존의 교사 주도적이고 획일화된 주입식 교육 방식의 문제점을 해결하고자 하였으며, 학생 역시 자신의 수준에 적합한 교육 내용을 제공받을 수 있어 학습 의욕을 향상시킬 수 있다.
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.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.
본 연구는 학습 성취도 예측을 통한 완전학습 시스템을 연구하는데 그 목적이 있다. 학급 내의 95%의 학생들이 학습 과제의 90% 이상을 완전히 학습해 내는 것이 완전학습이다. 그러나 개인의 수준차로 인한 완전학습 도달 시간이 상이하고, 그 도달 시간을 파악하기가 어려우므로 현실적으로 완전학습에 도달하기란 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 이러한 현실적인 어려움을 극복하고자 학생들의 과거 현재 학습 성취 데이터를 분석하여, 미래 학습 성취도를 예측함으로써 보충학습이 필요한 학생을 미리 선별하고, 학생별 특성과 수준에 맞는 보충학습 자료 제공을 통한 재학습 유도로 정해진 기간 내에 단계별(단원별, 학기별)로 완전학습에 도달할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 이미 운동역학 단원을 수강한 중학교 1학년에서 3학년까지의 학생을 대상으로 연구하였다. 학생들을 대상으로 반복 학습 전과 후의 동형검사를 이용해 테스트 한 결과 반복학습이 효과적이며, 학습전보다 과학에 대한 관심도가 더 높은 것으로 나타났다. 연구에 참여한 세 집단이 동일한 개념을 학습했으나 개념 형성 시기가 다른 점을 고려해 연계적으로 반복 심화 학습하는 것이 좀 더 높은 학습 효과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다.
전자도서관과 LOD 기술을 접목한 웹기반 교육 시스템의 연구는 몇 년 동안 활발히 진행되어 왔다. 특히, 멀티미디어 기술 및 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이을 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게된 웹의 탄생은 교수-학습 활동에서의 교육형태로 인식할 수 있는 전환점을 제공하게 되었고, 웹을 기반으로 한 교육(WBI: Web-Based Instruction)이라는 새로운 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교율 에이전트의 필요성이 인식되어 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스 해지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케쥴을 제공해 주는 코스 스케쥴링 멀티 에이전트를 제안하고자 한다.
자기구성 특징지도(Self-Organizing feature Map : SOM) 및 $L^*$ 등의 자가 학습 신경망의 알고리즘들은 학습 결과 중에 바람직하지 못한 뒤틀림 현상(cross-over)을 생성하게 되므로 재학습으로 인한 전반적인 학습 시간의 지연을 초래한다. 이 논문에서는 비교적 학습 속도가 빠른 $L^*$의 점증적 학습 구조를 기본으로 하여 뒤틀림 현상 방지를 목적으로 초기 학습 단계에서 학습 가중치들의 노드들을 재조정하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 실험 결과는 모두 정상적인 학습 결과를 보이고 학습의 시행 착오적인 재실행이 없으므로 전반적인 학습 속도는 기존의 알고리즘보다 빠르게 됨을 보인다.
언어는 모든 교육에서 중요한 역할을 담당하므로 국어 교과목은 교육의 기본 목표인 언어사용의 신장을 위해서 중요하게 다루어지고 있다. 언어발달을 위한 국어 교육활동은 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기의 네 가지 영역에 기초를 두고 있으며 학생들의 흥미를 유발할 수 있는 쌍방향 멀티미디어를 이용하면 이러한 영역의 학습효과를 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 웹사이트의 개발 사례를 살펴보면 교과서 중심인 일방적인 제사만이 구현되어 있다. 따라서 본 논문에서는 흥미와 자발적인 참여를 유발하고 행동한 것에 대해 즉각적인 반응(Feedback)을 주는 애니메이션과 음성, 효과음, 높이, 학습, 게임으로 결합된 오락적인 쌍방향 멀티미디어 웹 컨텐츠를 개발하여 언어를 배우는 어린이들의 학습능력의 향상과 창의적인 언어 활동의 증대에 기여하고자 한다. 특히, 이 시스템의 큰 특징은 학생에 대한 학습 결과를 도출하고 이에 대한 해결책 및 각종 정보를 추출하여 학습진단 결과, 재학습, 학습독력의 형태로 학생 개개인에게 메일로 보내는 학습 통합관리 기능을 포함하고 있다는 것이다.
In this paper, we propose a stage-wise knowledge transfer method that uses block-wise retraining to transfer the useful knowledge of a pre-trained residual network (ResNet) in a teacher-student framework (TSF). First, multiple hint information transfer and block-wise supervised retraining of the information was alternatively performed between teacher and student ResNet models. Next, Softened output information-based knowledge transfer was additionally considered in the TSF. The results experimentally showed that the proposed method using multiple hint-based bottom-up knowledge transfer coupled with incremental block-wise retraining provided the improved student ResNet with higher accuracy than existing KD and hint-based knowledge transfer methods considered in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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