• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.695-704
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• 2020

Recently, There has been an increasing of utilization IT, and studies have been conducted on predicting learning results. In this study, Learning activity data were collected that could affect learning outcomes by using learning analysis. The survey was conducted at a university in South Chung-Cheong Province from October to December 2018, with 1,062 students taking part in the survey. First, A Hierarchical regression analysis was conducted by organizing a model of individual, academic, and behavioral factors for learning results to ensure the validity of predictors in machine learning. The model of hierarchical regression was significant, and the explanatory power (R²) was shown to increase step by step, so the variables injected were appropriate. In addition, The linear regression analysis method of machine learning was used to determine how predictable learning outcomes are, and its error rate was collected at about 8.4%.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.12 no.3
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• pp.3-12
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• 2009

The recent development of engineering design education has brought enormous influence in many engineering educations. But, most studies in this area have focused only on the system or curriculum development rather than on the effect of the program to the real situation, the transfer. The purpose of this study is to identify the effects of learning and learning transfer in engineering design program at the university level. Transfer is defined as the use of trained knowledge and skill back on the job. The results of the study are as follows. First, learner characteristics and curriculum design had a significant influence on learning effectiveness. Second, learner characteristics had a significant influence an learning transfer. Also, the learning had a significant influence an learning transfer.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.18 no.3
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• pp.59-68
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• 2015

The purpose of this study is to analyze the learner's characteristics, and relationship between learning styles and achievements in online programming learning environment. For the analysis, after performing the inspection of learning styles of Grasha-Reichmann for 104 middle and high school students, online programming learning were performed for 12 weeks. First, according to learner's variable, boy was higher than girls in dependent learning style. Middle school student higher than high school student in competitive and avoid learning styles. Independent and participant learning styles show a significant difference in achievement level. Analysis of the relationship between learning styles and achievements show that independent(r=.253, p<.01) and participant(r=.303, p<.01) have the positive correlations. As a result, independent and participant learning styles are confirmed to be related with achievements. In addition, we analyzed each learning style characteristics by writing survey of the impression of the learners by main learning styles, through which we could derive teaching and learning strategies for the online programming by learning styles.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1029-1032
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• 2001

자기구성 특징지도(Self-Organizing feature Map : SOM) 및 $L^*$ 등의 자가 학습 신경망의 알고리즘들은 학습 결과 중에 바람직하지 못한 뒤틀림 현상(cross-over)을 생성하게 되므로 재학습으로 인한 전반적인 학습 시간의 지연을 초래한다. 이 논문에서는 비교적 학습 속도가 빠른 $L^*$의 점증적 학습 구조를 기본으로 하여 뒤틀림 현상 방지를 목적으로 초기 학습 단계에서 학습 가중치들의 노드들을 재조정하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 실험 결과는 모두 정상적인 학습 결과를 보이고 학습의 시행 착오적인 재실행이 없으므로 전반적인 학습 속도는 기존의 알고리즘보다 빠르게 됨을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.249-252
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• 2011

이 연구는 중학교 과학 수업의 온 오프라인 혼합 협동학습에 대한 효과를 검증해 보고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 온 오프라인 혼합 협동학습과 관련된 문헌 고찰을 통해 연구의 수행에 필요한 이론적 기반을 마련하였다. 중학교 1학년 과학 내용 중에서 연구 단원을 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습 모형을 제시하였다. 연구대상은 경기도 김포시에 위치한 'K'중학교 1학년 학생들 중에서 사전 학업성취도 검사와 학습태도 검사에 의해 동질집단으로 확인된 2개 학습 79명이다. 연구대상 중 1개 학습 40명을 실험대상으로 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습의 실험을 실시하고 통제집단에는 기존의 면대면 협동학습을 실시하였으며 실험이 끝난 후 두 집단의 학업성취도 및 학습태도 변화 차이를 비교 분석하였다. 결과 분석은 SPSS Ver.12.0을 이용하였으며 학업성취도는 다변량 분산분석(MANOVA)을 하였고, 학습태도는 독립표본 t검정을 통해 분석하였다. 분석한 연구의 결과 첫째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학업성취도에서 유의미한 차이가 나타났다. 또한 온 오프라인 혼합 협동학습 실험집단이 면대면 협동학습 통제집단보다 학업성취도의 하위 영역 중 기억 영역에 그 효과성이 두드러짐을 확인하였다. 둘째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학습태도에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 연구 결과를 토대로 온 오프라인 혼합 협동학습은 첫째, 학습자들로 하여금 자료 수집, 분석, 정리 단계에서 정보의 공유를 통해 적극적으로 학습을 유도하였다고 예측할 수 있다. 이는 온 오프라인 혼합 협동학습이 면대면 협동학습보다 학업성취도 향상에 효과적인 교수학습 방안으로 제시될 수 있음을 의미한다. 둘째, 중학교 과학수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 학습자의 학습태도에 효과적이라고 확신할 수 없다. 따라서 학습자의 교과에 대한 학습태도의 향상을 위해서는 교수 학습방법을 다각화하고 교과와 학습목표에 맞는 적절한 학습방법의 지속적 활용이 중요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1502-1504
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• 2011

최근 소셜 네트워크를 이용한 학습 방법이 활발하게 연구되고 있다. 동일한 영역에 지식을 공유하고 새로운 정보를 웹에서 생성하는 등 집단지성 학습자들이 계속적으로 늘어가고 있으며, 특히 IT 학습을 위한 온라인기반 교육은 관심도와 직군에 따른 집단지성을 통한 효과적인 학습 성취도를 높일 수 있다. 따라서 본 연구는 웹 기반을 중심으로 한 IT집단지성 학습자들의 개인차를 파악하고, 각 특성에 따른 다양성을 적용하여 학습과정 중 자신에게 적합한 학습경로를 파악하여 학습의 지속적인 진행에 있어 정확한 자료를 제공하고 효율적인 학습의 진행이 이루어져 성취도를 높일 수 있도록 학습 성취도 예측 시스템을 연구 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 먼저 IT습자들이 자신의 개인차를 파악하기 위해 학습의 유형, 학습몰입, 인지적 능력, 개인적 성향, 창의적 성향 등을 활용한 검사도구의 개발이 선행되어야 한다. 다음으로, IT 전공자 혹은 비전공자를 대상으로 예비조사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 학습 성취도 예측을 가능하게 하기위한 시스템을 설계하고자 한다. 향후 본 연구의 결과로 학습자의 학습 성취도를 향상시키고, 예측 결과에 의한 집단지성 그룹을 좀 더 효과적으로 운영 할 수 있는 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.16 no.2
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• pp.31-36
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• 2013

This study analyzes results of current Capstone Design teaching and learning methods and makes suggestions based on its findings. To reach these conclusions, participants were 40 forth-year students in Capstone Design courses. In the results of t-test, the average of factors for the situated learning strategies were higher than those of the project based strategies. Also there were significant statistics in grades. Based on this study's findings, recommendations for effective teaching and learning strategies are made for the improvement of Capstone Design courses.

• Journal of Digital Convergence
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• v.8 no.4
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• pp.151-164
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• 2010

This study utilized SPSS and AMOS program to research a process of learning satisfaction of learners, who used Ubiquitous Living English Experience Learning Center. The following results were found ; First, there was a positive correlation between learning setting and learning interest, between learning setting and learning satisfaction, between confidence and learning interest, between confidence and learning satisfaction, and between learning interest and learning satisfaction. Second, the process of the research model was meaningful in various ways: learning setting ${\rightarrow}$ confidence, learning setting ${\rightarrow}$ learning interest, learning setting ${\rightarrow}$ learning satisfaction, confidence ${\rightarrow}$ learning satisfaction, learning interest ${\rightarrow}$ learning satisfaction. Finally, learning setting had a direct influence upon learning interest and learning satisfaction.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.207-208
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• 2013

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.