• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제4권1호
• /
• pp.91-99
• /
• 1997

본 연구에서는 신경망이론을 이용하여 시계열자료를 분석할 때 문제가 되고 있는 초기 가중값을 선정하는 방법을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서 학습을 위한 초기 가중값의 결정은 난수에 의존하고 있다. 본 연구에서는 신경망학습의 효율적인 초기값을 선택하기 위하여 제어상자를 이용한다. 그리고 학습과정에서 가중값의 변화를 추적하고 적절한 가중값의 범위를 탐색하면서 새로운 초기값을 제어상자를 통하여 실시간으로 재설정하는 방법을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.398-411
• /
• 2020

본 연구는 코로나19 환경에서 시작된 비대면 학습이 대학수업에서 효과적으로 이루어질 수 있도록 비대면 수업사례를 중심으로 탐색하고자 하였다. 본 연구의 내용 범위는 대학에서 코로나19 상황에 직면한 비대면 수업사례의 학습전개 과정을 수업 및 학습내용, 상호작용, 과제활동, 수업환경의 교수-학습활동으로 분석하였다. H대학교 유아교육과 1학년 학생의 창업기초 교과목 수강생을 대상으로 진행하였다. 연구결과 첫째, 학습내용으로 창업에 대한 관심이 증가하였다. 둘째, 교수학습과정을 탐색한 결과 학생들이 학습내용을 이해하거나 학습목표를 달성하는데 있어서 대면 교수-학습과 비대면 교수-학습과 큰 차이가 있다고 볼 수 없다. 셋째, 비대면 교수-학습에서 가장 아쉬운 것은 상호작용 활동이며, 이로써 과제수행에 있어 어려움을 호소했다. 넷째, 학생들은 새로운 비대면 교수-학습 환경에 적응하여 마무리했다. 이 연구 결과를 바탕으로 비대면 교수학습 모델 개발이 필요하며, 대학 및 정부차원에서 비대면 환경 플랫폼을 구축하고, 온·오프라인을 포함하는 교육적 상호작용 시스템이 필요할 수 있다는 논의를 바탕으로 새로운 시각과 접근을 다룰 수 있는 연구들이 지속되어야 함을 밝혔다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권8호
• /
• pp.269-278
• /
• 2021

본 연구는 A대학 교수학습센터(Center for Teaching & Learning)에서 수행하고 있는 학습지원프로그램 맞춤형 학습역량 진단도구를 개발하고자 수행되었다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 선행연구 검토를 통해 3개 역량군(기초역량, 심화역량, 활용역량)과 13개 학습역량 요인으로 구성된 잠정적 학습역량 진단도구를 설정하였다. 잠정적 학습역량 진단도구의 신뢰도 및 타당도 검증을 위해 2020년 9월에 A대학교 재학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 수집된 설문자료를 정리하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 기본역량, 심화 역량, 활용역량 3개 역량군은 유지되면서 13개 학습역량이 10개로 축소되었다. 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나 CTL 맞춤형 학습역량 진단도구 10개 영역, 44개 문항을 최종 확정하였다. 또한 확정된 학습역량 요인의 신뢰도(Cronbach' α)를 분석한 결과, 10개 요인 모두 .7이상으로 양호한 수준을 보였다. 본 연구를 통해 개발된 학습역량 진단도구는 CTL 학습지원프로그램의 성과평가와 신규 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.59-68
• /
• 2009

이 연구는 온라인 다중참여 역할수행 게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG)에서 학습자의 몰입에 영향을 미치는 요인들을 탐색한 후, 그 결과를 토대로 학습몰입 정도를 측정하는 척도를 개발하는데 목적이 있다. 관련 연구들의 분석을 통해, MMORPG 상에서의 학습자 몰입에 영향을 미치는 주요 요인으로 6가지 영역(학습자 심리특성, 학습자기술능력, 게임의 중요도, 학습자환경, 교수 학습설계 교수 학습환경)과 16개 하위 영역, 48개 예비문항으로 구성된 학습자 몰입 측정척도를 개발했다. 이것의 구성적 타당성을 검증하기 위해서 국내 A사가 개발한 '영어학습을 위한 상업용 MMORPG를 이용해 온 초등학생 293명을 대상으로 학습몰입도를 측정하고, 이 과정에서 수집된 자료(N=288)를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 각 영역 별로 하위 영역에 속한 변인들이 1요인으로 묶여지는 것으로 확인되었으며, 선정된 문항들이 각 하위 영역을 구성하는 문항으로서 갖는 내적합치도도 매우 높은 것으로 나타났다. 또한 확인적 요인분석 결과, 본 연구를 통해 개발된 학습자몰입 측정척도는 높은 구성타당성을 보여주었다(CFI=.95, NFI=.92, NNFI=.94). 따라서 이 연구에서 개발된 학습자 몰입 측정척도는 통계적으로 신비롭고 타당한 것임을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.265-270
• /
• 2010

강화학습(reinforcement learning)은 동적 환경과 시행-착오를 통해 상호 작용하면서 학습을 수행한다. 그러므로 동적 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습과 같은 강화학습 방법들은 전통적인 통계적 학습 방법보다 더 빠르게 학습을 할 수 있다. 그러나 제안된 대부분의 강화학습 알고리즘들은 학습을 수행하는 에이전트(agent)가 목표 상태에 도달하였을 때만 강화 값(reinforcement value)이 주어지기 때문에 최적 해에 매우 늦게 수렴한다. 본 논문에서는 미로 환경(maze environment)에서 최단 경로를 빠르게 찾을 수 있는 강화학습 방법(GORLS : Goal-Directed Reinforcement Learning System)을 제안하였다. GDRLS 미로 환경에서 최단 경로가 될 수 있는 후보 상태들을 선택한다. 그리고 나서 최단 경로를 탐색하기 위해 후보 상태들을 학습한다. 실험을 통해, GDRLS는 미로 환경에서 TD-학습과 TD(${\lambda}$)-학습보다 더 빠르게 최단 경로를 탐색할 수 있음을 알 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.53-64
• /
• 2020

동영상 강의 중심의 온라인 학습 형태가 보편화 되고 지속적으로 증가됨에 따라 다양한 교육방법을 적용한 동영상 기반 학습 환경도 학습 효과성을 높이기 위해 변화, 발전하고 있다. 온라인 학습 환경에서의 교육 효과성 측정을 위해 학습자 로그 데이터가 대두되었으며, 학습자 맞춤형 학습 처방을 위해 로그 데이터의 다양한 분석 방법이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상 기반 학습 환경에서의 학습자 행동 데이터 분석, 머신러닝 기법에 따른 학업성취 예측을 실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 각 모델에서 공통적으로 동영상 탐색과 코멘트 작성과 같은 상호작용 행동, 학습자 주도적 학습 행동이 학업성취를 예측하였다. 연구 결과를 토대로 동영상 학습 환경 설계에 있어 시사점을 제공하였다.

• 대한화학회지
• /
• 제61권5호
• /
• pp.277-285
• /
• 2017

이 연구에서는 예비 화학교사들이 암실 속 과학탐구 활동을 통해서 시각장애학생의 학습상황에 대한 탐색과정과 이해를 조사하고, 이로부터 시각장애학생의 과학 교수 학습지도에의 활용 방안을 제안하고자 하였다. 경북 지역의 사범대학 3학년에 재학중인 예비 화학교사 21명에게 '얼음의 분자구조'에 대한 모형을 암실 속에서 탐색하게 하였다. 암실에서 이루어진 연구자와의 개방적 대화와 끝난 다음의 자유토론을 녹음하여 전사한 뒤 분석하였다. 분석결과, 예비 화학교사들은 암실 속에서 '얼음의 분자구조' 모형을 탐색하고 학습내용을 구상하면서 시각장애학생의 학습상황이 자신의 생각과 다르다는 것을 인식하게 되었다. 또한, 얼음의 분자구조는 잘 알고 있는 내용이지만 자신의 암실활동 경험에 비추어 시각장애학생이 학습과정에서 겪는 어려움을 짐작할 수 있게 되었다. 이러한 인식에 기초하여 예비 화학교사들은 연구자가 제시한 분자모형을 개선하는 아이디어를 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권2호
• /
• pp.87-94
• /
• 2004

특징 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특징 집합의 추출과 추출된 특징 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.31-38
• /
• 2007

본 연구에서는 이러닝 기반 팀 학습환경에서 팀인지와 팀 학습활동 및 팀성과 간의 상관관계를 탐색하였다. 이러닝 과목을 수강하는 55명의 대학원생이 연구에 참여하였고 총 11개 팀을 구성하여 9주 간에 걸쳐 연구를 진행하였다. 연구결과 이러닝 기반 팀 학습환경에서 팀인지의 5가지 하위변인들은 유의미한 상관관계를 이루는 것으로 파악되었고 팀 학습활동 및 팀성과의 하위변인들 간에도 유의미한 상관관계를 있는 것으로 파악되었다. 그러나 팀인지의 하위변인들과 팀 학습활동 및 팀성과의 하위변인들 간에는 유의미한 상관이 없는 것으로 파악되었다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제4권2호
• /
• pp.33-48
• /
• 2001