• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.40 no.3
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• pp.271-289
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• 2020

This study investigates the types of teacher feedback in the process-centered assessment for scientific argumentation. The process-centered assessment visualizes the process of developing scientific argumentation at a group level. Four teachers and 353 high school students participated in this study. We analyzed video recordings, the collaborative modeling-argumentation papers, and teachers' interviews. The findings indicate that the teachers provided feedback on scientific concepts and the development of small group argumentation. We presented a representative case for each category in detail. The study suggests that teachers' efficient use of feedback leads to improvement in students' self-regulation. This study contributes to providing specific and useful guidelines on the use of process-centered assessment for enhancing students' scientific argumentation.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.125-127
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• 2017

학습이 진행될 때 주어지는 학습자 맞춤형 피드백은 학습자의 성취도를 높이는 부분에서 중요한 요소 중 하나이다. 많은 연구가 맞춤형 피드백에 관련되어 진행되었지만, 각 연구 결과는 특정 도메인과 시스템에만 적합하도록 연구되었다. 따라서, 본 논문에서는 프로그래밍 교육을 위한 데이터 기반의 학습자 맞춤형 문제 제공 및 피드백 방법을 연구하고 지능형 코딩 학습 시스템 Everycoding에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.53-56
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• 2003

유사도 혹은 자료간의 거리 개념은 많은 기계학습 알고리즘에서 사용되고 있는 중요한 측정개념이다 하지만 입력되는 자료의 속성들중 순서가 정의되지 않은 범주형 속성이 포함되어 있는 경우, 자료간의 유사도나 거리 측정에 어려움이 따른다. 비거리 기반의 알고리즘들의 경우-C4.5, CART-거리의 측정없이 작동할 수 있지만, 거리기반의 알고리즘들의 경우 범주형 속성의 거리 정보 결여로 효과적으로 적용될 수 없는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 범주형 자료들간 거리 측정을 자료 집합의 특성을 충분히 고려한 방법을 제안한다. 이를 위해 자료 집합의 선험적인 정보를 필요로 한다. 이런 선험적 정보인 조건부 확률을 기반으로한 거리 측정방법을 제시하고 오류 피드백을 통해서 속성 간 거리 측정을 최적화 하려고 노력한다. 주어진 자료 집합에 대해 서로 다른 두 범주형 값이 목적 속성에 대해서 유사한 분포를 보인다면 이들 값들은 비교적 가까운 거리로 결정한다 이렇게 결정된 거리를 기반으로 학습 단계를 진행하며 이때 발생한 오류들에 대해 피드백 작업을 진행한다. UCI Machine Learning Repository의 자료들을 이용한 실험 결과를 통해 제안한 거리 측정 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.808-810
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• 2005

문제중심학습은 학습자 스스로의 통제에 의한 학습자 중심의 자기주도적 학습이 특징이므로 학습자의 적극적인 참여를 유도하기 위하여 학습과점에 적절한 전략이 필요하다. 본 논문의 학습내용은 논리식 간략화이며, 학습자의 적극적인 참여 유도를 위하여 논리식 간략화 과정과 결과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 지능형교수시스템(Intelligent Tutoring Systems)을 구현한다. 피드백에 관련된 알고리즘을 지능적으로 제공하기 위하여 논리식 간략화 알고리즘은 Tabulation Method를 이용한다. 본 논문의 지능형교수시스템(ITS)을 학습에 적용하면 논리식의 간략화 과정식과 결과 식에 대한 정오 판정은 물론 학습 활동에 맞아 떨어지는 즉각적인 피드백이 제공되므로 학습자 스스로 학습내용에 대한 인지도를 확인할 수 있다. 또한 학습 활동에 꼭 필요한 피드백을 제공하므로 학습에 대한 흥미를 유발시키고 지속화하여 적극적이 학습참여와 완전학습이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.268-270
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• 2002

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자에게 관련있는 뉴스기사만을 선별적으로 여과하여 보여주는 정보여과 에이전트를 설계 및 구현하였다. 정보여과의 핵심이라고 할 수 있는 정확한 사용자 프로파일 구축과 정보에 대한 사용자의 적합성 반응인 명시적 피드백과 암시적 피드백을 모두 결합한 피드백을 사용하여 사용자 프로파일을 좀 더 정교하게 구축하는 방법을 기술하였다. 실험을 통하여 사용자의 결합된 적합성 피드백 행동에 기반한 정보여과 에이전트의 성능이 단일의 피드백만을 사용했을 때보다 더 좋은 정확성과 적응성을 지니고 있음을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Magnestics Society Conference
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• 2011.12a
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• pp.64-65
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• 2011

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.8
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• pp.191-200
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• 2024

The rapid advancement of computer technology and artificial intelligence has significantly impacted software education in Korea. Consequently, the 2022 revised curriculum demands personalized education. However, implementing personalized education in schools is challenging. This study aims to facilitate personalized education by utilizing incorrect codes and error information submitted by beginners to construct prompts. And the difference in the frequency of correct feedback generated by the generative AI model and the prompts was examined. The results indicated that providing appropriate error information in the prompts yields better performance than relying solely on the excellence of the generative AI model itself. Through this research, we hope to establish a foundation for the realization of personalized education in programming education in Korea.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.15 no.1
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• pp.129-148
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• 1998

The objective of this study is to develop a useful relevance feedback retrieval technique that can be applied to the current Boolean retrieval system. A feedback retrieval technique based on user model is recommended here to achieve this objective. To prove the usefulness of this feedback retrieval technique, two enhanced Boolean retrieval models including DNF model and P-norm model were evaluated first through retrieval effectiveness experiments. After selecting DNF model as the retrieval model, two feedback retrieval experiments were performed using initial and extended user models. It is proved that the feedback retrieval based on user model can greatly enhance the effectiveness of a Boolean retrieval system with a small modification.

• Journal of Korea Game Society
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• v.14 no.5
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• pp.61-68
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• 2014

In the generalization of mobile content use, feedback is a kind of alert that affects content immersion. An alert leads to separation from the content currently being used to transfer to content that raises the alert. Immersive interference can be recognized as a problem in mobile contents use. In this paper, we propose a serious game for overcomes immersion. interference from feedback and the foundation for interrelation research between feedback and immersion. The proposed serious game has been designed to present three kinds of feedback, specifically positive, negative, and hybrid feedback, through social information about the user. We also conducted an experiment to examine the correlation between three kinds of feedback and immersion while consuming digital content. The result of the experiment showed that negative feedback leads to higher immersion than positive feedback.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.3
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• pp.379-384
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• 2006

The paper describes a method of user feedback in order to enhance the retrieval effectiveness. In this paper, to overcome a weak point of the existing feedback function adapting fuzzy technique, we proposed the interaction function using gaussian function that gives different learning rate according to choice of components with same function. And, we grade degree that the user opinion is reflected to a system by applying user profile to the feedback function. User retrieval feedback method is adaptive retrieval method that makes a slow change for a long time using feedback function adapting gaussian function and user profile.