본 연구는 의과대학생들의 진로적응에 대한 자기조절학습의 영향을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 대구지역 K 의과대학에 재학 중인 252명의 학생들을 대상으로 자기조절학습과 진로적응 검사를 실시하였으며, 진로적응 수준에 따라 고 저 집단으로 나눈 후 이들 집단 간 자기조절학습 정도에 대하여 집단 간 차이검증(독립표본 t검증)을 실시하였다. 그 결과 시험불안을 제외한 모든 자기조절학습 영역에서 진로적응이 낮은 집단에 비하여 높은 집단의 점수가 높은 것으로 나타났다. 또한 진로적응의 하위요인인 책임감, 대인관계, 주도성, 긍정적 태도에 대한 자기조절학습의 영향력을 알아보기 위하여 회귀분석을 실시해본 결과, 전체 진로적응점수에 대하여 인지조절과 행동조절이 통계적으로 유의한 영향을 미치는 반면, 동기조절은 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 진로적응의 하위요인인 책임감과 대인관계에서는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았지만 주도성과 긍정적 태도에 대해서는 동기조절의 유의한 영향력이 검증되었다. 이러한 결과에 따라 본 연구자들은 개인적인 메타인지, 동기, 행동 전략의 구사와 조절능력이 개인의 진로적응성에 미치는 영향에 대하여 논하였으며, 의과대학에서의 학생적응을 돕기 위한 자기조절과 관련된 중재의 필요성과 진로적응을 돕기 위한 상담 및 교육의 필요성을 제안하였다.
본 연구는 적응형 이러닝 시스템에서 지원할 적응성 요소를 밝히기 위하여 폐쇄형 설문과 반 구조화된 개방형 설문을 통하여 요구 분석을 하였다. 본 연구는 적응형 이러닝 시스템의 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 이러닝 시스템에 대한 요구를 분석하고 도출하였다. 요구 분석 절차는 Rossett모델을 적용하였다. 분석 방법은 폐쇄형 설문으로 개략적인 의견을 통계 분석하고 개방형 설문으로 깊이 있는 의견을 추출하였다. 개방형 설문은 응답 내용을 코딩한 후, 코딩된 내용에서 주제를 추출하고, 지속적 비교 방법을 통하여 유목화를 하였다. 그리고 각 주제에 대하여 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 이러닝 시스템에서 적응성 제공 요소로서 기존의 학습 스타일 중심에서 벗어나 학습자 수준, 학습 목표 그리고 학습 내용에 대한 적응성을 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 특히, 교수 모형은 체계성 및 학습 목표를 효과적으로 도달하게 하는 중요한 요소임이 밝혀졌다.
재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.
본 연구는 대학생들의 학습전략과 부정적 정서, 대학생활적응이 성적에 미치는 영향에 있어서 성별의 조절효과를 검증하기 위해 수행되었다. 이를 위해 서울시에 소재한 1개 대학교의 신입생 654명을 대상으로 2월에 학습전략과 부정적 정서를 조사하였으며, 3개월 후 학기 말에 학업적 사회적 적응과 성적을 측정하여 분석하였다. 성별에 따른 조절효과는 위계적 회귀분석을 통해 분석하였으며, 상호작용 효과의 사후분석으로 단순기울기 검증을 수행한 후 도식으로 제시하였다. 분석결과 학습전략과 학업적 적응은 성별에 관계없이 모두 성적에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 부정적 정서가 성적에 미치는 영향은 여자에게서만 유의하였고, 사회적 적응이 성적에 미치는 영향은 남자에게서 유의하게 나타나 성별의 조절효과를 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 대학에서의 학업적 성취에 학습전략과 정서 및 적응에 대한 시사점 및 후속연구에 대한 제언을 논의하였다.
본 연구는 핵심노트 기반의 사전학습법이 간호대학생의 자기결정성 학습동기, 자기주도학습, 대학생활 적응에 미치는 영향을 파악하기 위해 수행되었다. 연구대상자는 C도에 소재한 종합대학 간호학과 학생 60명으로 단일군 사전·사후 설계이다. 자료수집은 2016년 8월에서 2016년 11월까지 프로그램 적용 전·후 2차례 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0 Program을 이용하여 기술적 통계, Pearson's correlation analysis, Paired t-test로 분석하였다. 연구 결과 핵심노트 기반의 사전학습프로그램 실시 전·후 자기결정성 학습동기(t=-5.52, p<.001), 자기주도 학습(t=-2.11, p=.039), 대학생활 적응(t=-2.90, p=.005)은 유의미한 긍정적인 차이가 있었다. 따라서 다양한 간호학전공교과목의 핵심노트 기반 사전학습프로그램 개발과 사전학습프로그램 활성화를 위한 전공학습에 대한 다양한 수업전략개발이 필요하다.
이 연구는 경호학을 전공하는 대학생을 대상으로 무도수업에 참여하는 학생들의 학습양식을 파악하여 이러한 특성이 전공 만족도와 대학 생활 적응에 어떠한 영향을 미치고 있는 지를 분석하였다. 경호학 전공 남녀 재학생들을 대상으로 총 285명을 대상으로 무도학습 참여양식, 전공 만족도, 대학생활적응 설문지를 이용하여 조사하였다. 무도학습 양식이 전공 만족도와 대학생활 적응에 미치는 영향을 분석하기 위해 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 무도학습 참여 양식의 하위요인 협동적, 참여적 양식이 전공만족도의 일반만족, 교과만족, 관계만족, 인식만족 모두에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 무도학습 참여 양식은 하위요인인 협동적, 경쟁적, 참여적 양식이 학교생활적응의 학업적, 사회적, 대학 환경적 적응에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전공만족도의 하위요인인 일반만족이 대학생활적응의 학업적응, 사회적 적응, 대학 환경적 적응에서 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 컴퓨터와 학습자간에 적응적 상호작용을 지원해 줄 수 있는 상호작용 모형을 제안한다. 적응적 상호작용 모형을 설계하기 위해, 먼저 웹기반의 교육시스템에서 적응적 상호작용을 지원하는 전략을 설정하고, 각 전략을 실행시키기 위해 필요한 구성요소를 제안한 다음, 구성요소들 간에 논리적 연관성을 검사하였다. 적응적 상호작용 모형의 효용성을 검증하기 위하여, 기존의 웹기반 코스웨어와 제안된 모형을 사용한 웹기반 코스웨어를 두 개의 학습 집단에 각각 적용하였다. 그 결과, 적응적 상호작용 모형을 적용한 웹기반 코스웨어가 학습자들의 학습활동에 효과적임을 보였다.
학습제어 시스템은 제어대상 시스템의 파라미터를 모르는 경우에 파라미터 적응의 개념을 도입해서, 일종의 hybrid형 적응제어 시스템으로 간주하여 설계될 수 있다. 이러한 파라미터 적응형 학습제어 시스템은 이미 보고되었으나 연속시간 시스템에만 적용될 수 있었다. 본 논문에서는 메모리소자를 반드시 포함하여야 하는 학습시스템에 대하여, 위의 제어알고리즘을 이산화 함으로써 디지탈기술의 발전에 비추어 실제의 적용을 용이하도록 하였으며, 그 타당성을 시뮬레이션으 통하여 확인하였다.
지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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