본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 수학학습 도구 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사전학습모델을 활용하여 수학학습 도구를 교과과정 및 단원, 유형별로 다각화하여 자동 생성하고 사전학습모델을 자체 구축한 Dataset을 이용해 Fine-tuning하여 학생들에게 적절한 학습 도구와 적절치 않은 학습 도구를 분류하여 학습 도구의 품질을 높이었다. 본 시스템을 활용하여 학생들에게 양질의 수학학습 도구를 많은 양으로 제공해 줄 수 있는 초석을 다지었으며, 추후 AI 교과서와의 융합연구의 가능성도 열게 되었다.
심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.
컴퓨터 교육은 실습 위주로, 컴퓨터를 도구적으로 활용하는 소프트웨어 활용 수업이 대부분을 차지하고 있으며, 단순한 컴퓨터 활용의 실습 수업은 학습자로 하여금 흥미를 잃게 하고 문제해결력과 창의성 개발을 저하 시킨다는 문제점들이 제기되어 왔다. 이에 개정된 7차 교육과정은 이러한 소프트웨어 활용 위주 교육의 문제점을 인식하고 컴퓨터 과학, 원리 위주의 교육으로 변화 하였다. 본 연구는 개정된 제7차 교육 과정이 컴퓨터 과학 교육으로 변화됨에 따라 컴퓨터 과학의 내용을 보다 흥미롭고 쉽게 이해시키기 위하여 언플러그드 학습 시스템을 개발 하였다. 컴퓨터 과학의 추상적이고 개념적인 내용은 중등학교의 교육과정으로는 다소 쉽지 않은 내용이며, 이론 위주의 교육과정은 학생들에게 흥미 없는 교과로 비추어 질 수 있지만, 정보 교과를 위한 언플러그드 학습 시스템을 통해 흥미 있는 교과로 인식이 변화될 것으로 기대된다.
단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.
본 연구에서는 대학교 컴퓨터 교양교육에서 활용할 수 있는 동료평가 방안을 탐구하고 그 결과를 분석하고자 한다. 다양한 학습 결과물을 만들어내는 컴퓨터 교육에서는 여러 가지 방식으로 학습자의 학습 결과를 평가하고 있다. 그 중 동료평가를 활용하는 것은 학습자가 스스로 학습 내용을 성찰하고 학습의 맥락을 전체적으로 이해할 수 있는 장점이 있다. 동료평가를 실시하기 위하여 대학교 ICT 관련 교양강의 내용 중 프레젠테이션 관련 내용에 대하여 강의하고 관련된 내용에 대한 평가표를 제작한 다음 각자의 프레젠테이션을 다른 학습자가 평가하는 방식으로 동료평가를 진행하였다. 다양한 학습 결과물 평가를 위해 다양한 평가방식이 컴퓨터 교육에 도입될 필요가 있다.
본 연구는 초등학교 컴퓨터 교과의 제재를 주제로 한 웹 기반 프로젝트 학습을 설계하는데 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 프로젝트 학습과 웹 기반 프로젝트 학습에 대한 제이론을 고찰하고 이를 바탕으로 웹 기반 프로젝트 학습 모형을 설계하여 초등학교 컴퓨터 교과의 주제를 중심으로 웹 기반 프로젝트 학습을 설계하였다. 설계 단원은 초등학교 6학년 컴퓨터 교과(재량교과)의 '정보의 이해와 윤리', '컴퓨터 기초', '소프트웨어의 활용' 영역을 예비 학습으로 학습하고, 주제별로 그룹별 프로젝트 활동을 함으로써 학습자 중심의 학습이 가능하도록 하였다.
최근 사전학습 언어모델에 내재된 지식을 최대한으로 활용하고자 태스크에 대한 설명을 입력으로 주는 manual prompt tuning 방법과 자연어 대신 학습가능한 파라미터로 태스크에 대한 이해를 돕는 soft prompt tuning 방법론이 자연어처리 분야에서 활발히 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 페르소나 대화 생성 태스크에서 encoder-decoder 구조 기반의 사전학습 언어모델 BART를 활용하여 manual prompt tuning 및 soft prompt tuning 방법을 고안하고, 파인튜닝과의 성능을 비교한다. 전체 학습 데이터에 대한 실험 뿐 아니라, few-shot 세팅에서의 성능을 확인한다.
학습의 도구로써 컴퓨터의 활용은 학습 내용뿐만 아니라 수학적 지식의 획득 과정에 있어서도 변화를 시도하고 있다. 특히 물리적인 환경에서 시 ${\cdot}$ 공간적인 제약으로 인한 구체적 조작활동을 한계성을 극복하기 위해 개발된 기하학습 소프트웨어인 GSP와 Cabri-Geometry II는 새로운 관점에서의 기하학습을 가능케 한다. 본고에서는 기하학습의 도구로써 컴퓨터의 역할과 GSP의 기능적 특성 및 초등학교 수학교수 ${\cdot}$ 학습과정에서 GSP의 활용할 수 있는 방안에 대해서 살펴본다.
본 연구는 정보통신기술(IT)의 발전으로 외국어 교육과 학습에서 기존의 전통적인 '훈련과 연습(drill and practice)'의 방법에서 벗어난 '컴퓨터 보조언어학습(Computer-assisted learning: CALL)'과 '모바일 지원 언어학습(Mobile-based Language Learning: MALL)'이 실제로 어학 교육에 미치는 영향을 분석한다. 연구 대상은 비교적 영어 능력이 상대적으로 우수하지 않고, 또한 영어학습에 대한 동기부여를 충분히 느끼지 못하는 전문대학 1학년 학생들을 대상으로 진행하였다. 연구 방법은 멀티미디어 저작 도구를 이용하여 디지털 콘텐츠를 제작하여 이러닝(e-learning) 시스템에 등재하여 교육보조재료로 한 학기 동안 활용한다. 동영상 콘텐츠는 컴퓨터, 스마트폰, 테블릿, 노트북 등 다양한 매체로 접근하여 활용할 수 있도록 구성한다. 동영상 콘텐츠에 대한 설문조사를 통하여 콘텐츠의 구성, 학습에 도움 여부, 보완해야 할 부분, 콘텐츠 접근 빈도, 학습경로 등을 분석한다. 분석의 결과를 통하여 정보통신기술을 활용한 어학 학습의 효과, 교육용 콘텐츠의 개선해야 할 부분 및 교육에 어떻게 활용해야 하는지에 대해 제언한다. 궁극적으로는 '플립러닝((Flipped Learning)'을 위한 컴퓨터 및 모바일 매체에 대한 효용성 분석과 활용방안을 제언한다.
컴퓨터 보급률이 크게 향상됨에 따라 정보의 공유나 교환이 매우 쉬운 웹의 특성을 이용하여 초등학생들도 학습문제를 해결하는데 컴퓨터를 많이 활용하고 있다. 그러나, 게임과 채팅 등 오락 중심의 주된 사용은 컴퓨터를 올바르게 사용하고 있는지에 의문을 갖게 한다. 이에 본 연구에서는 학업성취도가 낮은 학생들을 대상으로 컴퓨터활용 능력을 증진시키기 위한 교육프로그램을 개발하여, 대상 학습자별로 개별적 주기적으로 시행하였다. 그 후, 컴퓨터활용능력의 향상에 따른 학업성취도의 향상 여부에 대한 영향력을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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