2015 개정 교육과정 총론에서는 Bloom의 교육목표분류에 기반하여 지식, 기능, 태도 영역에서 균형 있는 수업과 평가를 하도록 강조하고 있으며, 국외에서도 컴퓨팅 교육에서 지식, 기능, 태도 등에서 균형있는 접근을 하기 위한 노력을 기울이고 있는바, 현재 제안되고 있는 대부분의 수업 및 평가가 지식 측면을 중심으로 구성되어 있는 점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력에 대한 국외의 동향과 2015 개정 교육과정 총론에 비추어 소프트웨어 교육의 지식, 기능, 태도적 측면의 의미와 다룰 수 있는 내용을 고찰하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.227-234
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2023
The evaluation of students' computational thinking begins with the evaluation of knowledge about the concepts and principles of computing. In this study, we analyzed the differences in teachers' perceptions depending on the description method of the bebras challenge questions to evaluate computer science knowledge. First, we classified the questions into two types depending on whether computer science terms were included or not. Also we made a computational thinking questionnaire with two types of questions and surveyed 72 major teachers. As a result, teachers expressed the opinion that the evaluation questions that revealed computer science terms were appropriate as evaluation questions for information subjects. They also perceived it as more helpful in assessing computational thinking and coding skills. Through the results of this study, we suggested that the way the questions are worded is important in the process of assessing students' understanding of computer science concepts and computational thinking skills.
Modern society needs to think in new directions and solve problems by grafting problems from diverse fields with computers. Abstraction and automation of various problems using computing technology with your own ideas is called computational thinking. In this paper, we analyze how to diagnose and improve knowledge information based on computational thinking through the process of presenting a variety of problems in programming education situations and finding several problem-solving methods to solve them. To pretest the learners, they were diagnosed using a measurement sheet and a LightBot. By determining the correlation between the evaluation results and LightBot results, the learners' current knowledge statuses were checked, and the correlation between the evaluation results and the LightBot results, based on what was taught according to the problem-solving learning technique, was analyzed according to the proposed technique. The analysis of the group average score of the learners showed that the learning effect was significant. If the method of deriving and improving knowledge based on computational thinking ability for solving the problem proposed in this paper is applied to software education, it will induce student interest, thereby increasing the learning effect.
This paper consists of two parts: In the first part, we describe our work to build hierarchical knowledge base of digital library patron's research interests and learning topics in various scholarly areas through analyzing well classified Electronic Theses and Dissertations (ETDs) of NDLTD Union catalog. Journal articles from ACM Transactions and conference web sites of computing areas also are added in the analysis to specialize computing fields. This hierarchical knowledge base would be a useful tool for many social computing and information service applications, such as personalization, recommender system, text mining, technology opportunity mining, information visualization, and so on. In the second part, we compare four grouping algorithms to select best one for our data mining researches by testing each one with the hierarchical knowledge base we described in the first part. From these two studies, we intent to show traditional verification methods for social community miming researches, based on interviewing and answering questionnaires, which are expensive, slow, and privacy threatening, can be replaced with systematic, consistent, fast, and privacy protecting methods by using our suggested hierarchical knowledge base.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.376-379
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2007
오늘날 컴퓨팅 기능의 급격한 발달은, 시스템의 효율뿐만 아니라 지능화에 대한 요구를 증대시키고 있다. 지능화된 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서는, 제공하려는 도메인에 대한 지식 처리 기능이 필수적이다. 시스템의 지능적인 행동은 그 시스템이 보유하고 있는 지식의 질(質)에 영향을 받기 때문에, 사용되는 지식의 질적 우수성을 보장하려는 시도가 이루어지고 있지만, 문제는 지식의 질이 높아질수록, 지식 관리의 비용이 증가한다는 점이다. 따라서 품질과 비용 사이의 균형점을 맞추기 위한 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용하려는 지식의 품질과 시스템에서 요구하는 지식의 품질을 비교함으로써, 이 균형점을 맞추는 방법을 제안한다. 이를 위해, 시스템이 제공하려는 서비스 시나리오를 대상 지식으로 표현 및 처리한다. 시스템 관리자는 이 결과를 바탕으로 채택하려는 지식과 자신의 시스템 사이의 괴리를 손쉽게 판단 할 수 있고, 그 차이를 없애기 위해 지식의 확장 및 축소의 부분을 결정하고, 수정할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1102-1108
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2020
Mobile edge computing is a technology that can prepare for a new era of cloud computing and compensate for shortcomings by processing data near the edge of the network where data is generated rather than centralized data processing. It is possible to realize a low-latency/high-speed computing service by locating computing power to the edge and analyzing data, rather than in a data center far from computing and processing data. In this article, we develop a virtual mobile edge computing testbed environment where the cloud and edge nodes divide computing tasks from mobile terminals using the EdgeCloudSim simulator. Performance of offloading techniques for distribution of computing tasks from mobile terminals between the central cloud and mobile edge computing nodes is evaluated and analyzed under the virtual mobile edge computing environment. By providing a virtual mobile edge computing environment and offloading capabilities, we intend to provide prior knowledge to industry engineers for building mobile edge computing nodes that collaborate with the cloud.
Kim, Min Seong;Baek, Jun Gyu;Shin, Heesu;Kim, HeeJu;Jang, Myungho;Myung, Rohyoung;Yu, Heonchang
Proceedings of The KACE
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2017.08a
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pp.113-116
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2017
현대 사회는 4차 산업혁명을 통해 빠르게 발달하고 있다. 이러한 사회에서는 새로운 지식과 기술이 끊임없이 만들어지고 기존의 지식과 기술이 도태되고 지식과 기술의 생명주기가 점차적으로 빨라지고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 지식과 기술을 적합한 문제에 적용하여 문제를 해결하는 능력의 중요성이 커지고 있다. 특히 차세대 기술로 평가받는 인공지능, 로봇, 자율 자동차, 사물 인터넷 등의 기술과 연관된 문제를 해결하는 방법은 컴퓨터를 활용한 문제 해결방법과 밀접하게 연관돼있기 때문에 컴퓨터를 활용하여 주어진 문제를 표현하고 해결하는 능력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 운영체제에서 기본적으로 제공되는 파일 관리 프로그램에 대한 문제점을 제기하고 문제 해결을 위해 컴퓨팅 사고력을 활용해서 문제에 대한 조사 단계, 분석 단계, 그리고 자동화 단계를 거쳐 문제를 해결한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.323-332
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2002
전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.
In recent years, virtual training has attracted a lot of attention because it is as effective as traditional in-person training and provides more cost-effective and safer learning environment. However, the existing virtual training systems rely on the evaluator's qualitative judgement when evaluating and analyzing trainees' performance. Additionally, evaluation and analysis functions are only available on certain systems so those functions need to be developed for each system. In this paper, we propose an extensible evaluation and analysis system for virtual training using experiential knowledge collected from experts for providing effective evaluation and analysis. Specifically, we provide a method of applying Open API so that the proposed system works with different types of virtual training system. In addition, the experiential knowledge is constructed in advance for the evaluation and analysis so that the efficiency of the evaluation with the comparison target is increased. This experiential knowledge can be quantitatively compared to trainees' performance according to the proposed evaluation and analysis procedures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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