학습 예(training examples)로 부터 규칙을 생성하는 문제는 큰 탐색 공간상에서 많은 지역최소치를 가지고 있는 최적화 문제로 귀결되므로 복잡하고 어려운 문제로 알려져 있다. 이러한 생성규칙을 만들기 위한 여러 가지 학습방법들이 제안되었으며, 그 중 한가지 학습방법이 유전자알고리즘을 연산모델로 사용하는 것이다. 그러나 전통적인 유전자알고리즘은 전역해 부근에서 수렴속도가 떨어지고, 추출된 규칙의 효율성에 문제가 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 학습과정에서 포착되는 염색체의 스키마를 분석하여 탐색공간을 부분해(subsolution)를 구할 수 있는 공간들로 분할함으로써, 보다 일반화된 분류 규칙집합을 찾는 방법을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 기존의 기계학습 방법을 사용한 경우와 효율을 상호 비교하여 제안한 방법을 타당성을 입증하였다.
기존 교수 연수체제는 전이 효과가 떨어지며 교사의 업무에 지장을 초래하게 된다. 이에 선정된 컴퓨터교육내용을 원격교육체제로 전환하여 기존 교사 연수의 단점을 극복하여, 효율성을 기할 수 있다. 컴퓨터교육내용을 원격 교육체제로 구축함에 있어서 다양한 원격교육매체의 특징과 가능한 학습 활동, 컴퓨터교육 내용의 특징에 따라서 원격 컴퓨터교육의 모형을 탐색하여 보았다. 그 모형은 자기주도적 학습활동에 기반한 코스웨어 모형, 토의 학습활동에 기반한 토의학습 모형, 대체 학습모형으로 일체학습 모형, 원격 교육의 모든 매체를 활용할 수 있는 문제결학습모형으로 분류하여 제시하여 보았다.
기존의 경로 찾기는 장애물을 피하는 짧은 경로를 찾는 것에 집중되어 왔다. 그러나 컴퓨터 게임이 점점 복잡해지면서 경로 찾기에 매복지점이나 적으로부터의 가시성과 같은 전술적 정보를 포함하는 것이 요구되고 있다. 이와 같은 정보를 경로 찾기에 반영하는 한 가지 방법은 탐색 알고리즘의 휴리스틱 함수를 전술들의 가중치 합으로 나타내는 것이다. 본 논문에서는 주어진 전술적 정보에 대해 경로 찾기를 최적화하도록 휴리스틱을 학습하는 문제를 다룬다. 여기서 학습이란 휴리스틱 함수를 위한 좋은 가중치 벡터를 찾아내는 것을 의미한다. 학습용 훈련 예제는 게임 레벨 설계자가 제공하며 매 탐색 레벨마다 실제 탐색결과와 비교되어 가중치를 갱신하는데 사용된다. 본 논문에서는 전술적 경로 찾기를 위해 탐색과 결합된 학습 알고리즘을 제안한다. 가중치를 갱신하는데 사용된 퍼셉트론 유사 방법을 설명하며 이를 구현한 시뮬레이션 도구를 소개한다. 시뮬레이션 도구에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 따라 바람직한 이동경로를 제시할 수 있고, 이를 훈련 예제로 이용하여 가중치를 학습하며 훈련에 따라 변화하는 경로의 자취를 보여주는 기능을 제공한다.
본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 역전파 신경회로망과 Q학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 단순히 상대프로세스와의 대국에 의하여 이루어진다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ 탐색을 기본으로 역전파 신경회로망과 Q학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 학습의 과정에서 일련의 기물의 이동에 있어서 인접한 평가치들의 차이만을 줄이는 Temporal Difference학습과는 달리, 기물의 이동에 따른 평가치에 대해 갱신된 평가치들을 이용하여 평가함수를 학습함으로써 최적의 전략을 유도할 수 있는 Q학습알고리즘을 사용하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.
불확실성이 존재하는 대용량의 데이터에서의 추론과 각 특성들 간의 상관관계를 파악하기 위해서 사용되는 기법이 베이지안 네트워크 학습 방법이다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크 학습 방법에서 발생할 수 있는 NP-Hard문제를 해결하게 위한 효율적인 탐색 기법을 구현하여 실제 네트워크 학습에서 적용시키고, 어떻게 개선되는지 알아본다.
비지도 학습 모델인 GAN은 학습 데이터 구축이 어려운 여러 분야에 활용되고 있으며, 알려진 문제점들을 보완하기 위해 다양한 모델 결합 및 변형으로 발전하고 있다. 하지만 문장을 생성하는 GAN은 풀어야 할 문제가 많다. 그중에서도 문제가 되는 것은 완성도가 높은 문장을 생성하는데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 단어 그래프를 구성하여 GAN의 학습에 도움을 주며 완성도가 높은 문장을 생성하는 방법을 제안한다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
본 연구의 목적은 네트웍 기반 협력학습(CSCL)에서 학습자의 성찰을 지원하는 인지적 도구를 설계하는 주요전략과 도구의 구성요소를 탐색해 보는데 있다. CSCL에서는 실세계에서 직면하는 복잡한 문제를 해결하기 위한 방안으로 학습자가 다양한 관점에서 의견을 교환하고 협력하는 활동을 강조한다. 학습경험을 유의미한 의미생성과 지식구성으로 확장하기 위해서는 학습자의 성찰이 필수적이며, 따라서 학습자가 자신 또는 그룹의 학습과정과 결과를 지속적으로 모니터링할 수 있는 기제가 제공될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 학습자 성찰의 중요성을 이론적으로 탐색하고 네트웍 기반 성찰지원 도구에 대한 선행연구들을 분석하여 시사점을 도출하였다. 나아가 사회문화적 인지 이론을 토대로, 협력학습과정을 지원하고 그룹인지를 확장시킬 수 있도록 협력적 성찰지원 도구를 설계하였다. 구체적으로는 (1)학습자의 협력적 인식, (2)사고의 시각화, (3)대화(협상) 촉진, (4)메타타인지적 단서로 세분화하였으며, 성찰지원 도구의 구성요소로서 추석달기, 협력노트 및 메타인지 프롬프트 등의 적용을 제안하였다.
교사의 수업 전문성 발달의 일환으로, 교사 전문성의 핵심 영역인 수업과 관련된 일련의 활동에 대하여 수업평가 기준을 마련하는 것은 의미 있는 일이라 하겠다. 이러한 취지하에, 좋은 수업, 교사 지식, 수업평가, 수업컨설팅 등에 관한 연구가 한국교육과정 평가원을 통해 지난 십년간 꾸준히 수행되어 왔다. 이러한 연구 결과 중, 교사 지식의 핵심 요소로 '교과 내용 지식', '학습자 이해', '교수 학습 방법 및 평가', '수업 상황' 등의 지식이 제안된 바 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 교사의 '학습자 이해' 지식에 초점을 두고 이에 관한 수학 수업에서의 평가 요소를 탐색하고자 한다. 이를 위하여, 본 연구에서는 우선 교사의 학습자 이해 지식에 관한 의미를 재 탐색하고, 또한 학습자 이해와 관련된 몇몇 수업평가에 관한 선행 연구 결과들을 분석하여, 학습자인지 수준, 학습자 오 개념, 학습 동기, 수학적 태도, 학습 방법 등의 5개 영역에 따른 수업평가 요소(안)를 마련하였다.
WBI(Web-Based Instruction)는 하이퍼미디어를 토대로 유연한 학습환경을 실현하고, 다양한 상호작용으로 원격교육을 지원하는 새로운 교육 패러다임이다. 그러나, WBI 에서 교수자와 학습자는 하이퍼텍스트와 인터넷을 기반으로 한 하이퍼미디어의 가상공간에 방치되므로 방향상실과 인지적 부하등과 같은 문제에 직면해 있다. 본 논문에서는, 이러한 현상을 해결하기 위하여 교수자와 학습자 자신이 학습공간을 구축하여 관리하며, 효과적으로 학습공간을 탐색할 수 있는 교수/학습 지원시스템을 설계/구현하였다. 본 논문에서 설계/구현한 하이퍼맵은 학습공간을 2 차원 그래프 형식으로 정적 또는 동적인 방식으로 표현한다. 또한, 학습공간의 탐색은 기존의 브라우저가 제공하는 1 차원 선형방식이 아닌 2 차원 탐색방식을 기반으로 하므로써 방향상실과 인지적 부하 문제를 해결하고 있다. 본 논문의 하이퍼맵은 교육설계 도구와 학습경험의 상호교환을 위한 학습자의 포트폴리오로 사용할 수 있으며 WBI의 평가도 적용할 수 있어, WBI를 교육현장에 정착시키는데 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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