정보화로 급변하는 사회는 학교 교육이 전통적인 교수-학습 방식에서 탈피하여 수업의 혁신과 효율성을 달성할 것을 요구하고 있다. 효율성 있는 수업이 되기 위해서는 학습자의 사전 지식에 대한 분석과 이에 따른 수업계획이 필요하다. 지식공간론은 학습자의 지식상태에 대한 효과적인 분석 방법을 제공해 준다. 본 연구는 지식공간론을 활용한 학습자 지식상태분석의 여러 방법들을 개발하여 교실수업의 효율성을 높이기 위한 학습과제분석 지원도구를 설계 및 구현하였다.
유스케이스(Use Case)를 기반으로 하는 관점지향 소프트웨어 개발방법론(Aspect-Oriented Software Development, AOSD)은 사용자 중심의 시스템을 설계하는데 있어 매우 중요한 소프트웨어 개발방법론으로 부각되고 있다. 학습관리시스템(Learning Management System, LMS)은 사이버교육을 지원하는 핵심시스템이며, 다양한 요구사항을 제시하는 청소년층을 대상으로 하기 때문에 높은 유지보수성과 확장성을 필요로 한다. 본 논문에서는 관점지향 소프트웨어개발 방법론을 6단계 모델링 방법을 통해 사이버 교육을 위한 학습관리시스템에 적용하였다. 적용 결과 학습관리시스템에서 횡단관심사의 모델링을 통한 관점지향 소프트웨어 개발은 유스 케이스 중심으로 모델링되어 사용자 중심의 시스템 유지보수성과 재사용성을 높일 수 있음을 보였다.
최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.
Freudenthal은 수학화 학습지도원리로서 수학의 역사발생 과정을 고려하고 학습자의 상식에서 출발하여 학습자 스스로 지식을 구성하도록 하는 것을 제시하였다. 이 원리를 무리수 지도에 적용한다면 무리수의 존재성을 파악하도록 하는 문제 상황에서 출발해야 한다. 이 연구에서는 Freudenthal의 수학화 학습지도론에 따른 무리수개념 도입 방식을 알아보고, 실제로 Freudenthal의 수학화 학습지도론에 따른 무리수지도 결과 나타나는 학습과정의 특징을 알아보았다. 교수실험에 참여한 학생들은 기존에 학습한 유리수 체계에 대한 반성적 사고를 통하여 무리수의 존재성과 무리수 학습의 필요성을 인식하였으며, 무리수의 역사발생적 배경에 따른 여러 가지 탐구 활동과 측정 활동을 통해 무리수 개념을 발전적으로 이해하면서 학습하였다.
수학 학습을 설명하는 데에 있어서 학습자에 대한 선험적인 가정들에 의존하는 것은 마치 학습자를 미리 잘 준비된 존재와 같이 바라보도록 할 위험성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 보완해줄 것이라 기대되는 관점으로 기존 수학교육 연구에서 잘 주목해오지 않았던 들뢰즈의 인식론을 고찰해보고, 이를 바탕으로 구성주의 인식론과 기존 수학교육 이론에서의 수학 학습에 대한 논의들을 분석해 보았다. 연구 결과, 전통 철학에서 가정하고 있는 인간의 사유에 대한 임의적인 전제들을 비판적으로 재고할 수 있었고, 낯선 기호와의 마주침을 통한 사유 발생의 비자발적인 측면을 부각시키는 새로운 사유의 모델을 발견하였다. 들뢰즈 인식론에서 파악한 이와 같은 사유 모델은 수학 학습의 비자발적인 측면과 그 출발지점에서 학습자가 겪는 혼란과 어려움을 바라보는 새로운 시각을 제시해주는 것으로 볼 수 있다.
본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.
기존의 관계 추출 태스크에서의 많은 연구들은 사전학습 언어모델을 파인튜닝하여 뛰어난 성능을 달성해왔다. 하지만, 파인튜닝은 사전학습 시의 학습 기법과의 간극으로 인해 일반화 능력을 저해한다. 본 연구는 다운스트림 태스크를 사전학습의 Masked Language Modeling (MLM) 기법을 통해 해결하는 프롬프트 기반의 학습 기법을 활용하여, 특정 한국어 도메인에서의 관계 추출을 위한 프롬프트 기반 파인튜닝 방법론을 제안한다. 실험의 경우, 도메인의 특성이 뚜렷한 전통문화유산 말뭉치를 대상으로 실험을 진행하여 본 방법론의 도메인 적응력을 보이며, 메타 정보 즉, 개체 유형 및 관계 유형의 의미론적 정보를 일종의 지식 정보로 활용하여 프롬프트 기반 지식 주입의 효과성을 검증한다. 프롬프트에의 메타 정보의 주입과 함께 프롬프트 기반으로 파인튜닝된 모델은 오직 MLM 기법만을 이용하여 태스크를 수행하여 기존 파인튜닝 방법론 대비 파라미터 수가 적음에도, 성능 면에서 대부분 소폭 상승하는 경향을 보여줌으로써 그 효과성 및 효율성을 보인다.
고등학교 지구과학에서 다루는 천문학 개념의 위계를 밝히고, 그에 따른 교수-학습의 효과를 알아보기 위해 지식공간론을 활용하여 학습과제 속에서 내재되어 있는 학습자의 지식상태를 분석하였다. 고등학교 학생들의 천문학적 공간개념에 대한 구성 요인 간 위계는 '공간위치 $\rightarrow$ 공간추리 $\rightarrow$ 공간변화' 순이었다. 학습자의 천문학적 공간개념 점수가 같아도 개념의 구조화( 지식상태 )가 다르게 나타나는 경우가 있었다. 이는 학습자에 따라 개별화 학습의 처방이 달라져야 함을 시사한다. 천체관측 개념의 위계는 '지구운동 $\rightarrow$ 천구좌표계 $\rightarrow$ 천체관측( 망원경 원리 $\rightarrow$ 망원경 설치 $\rightarrow$ 망원경 관측 )' 순으로 분석되었으며 2007개정교육과정에서 제시하는 순서와는 차이가 있었다. 고등학생들의 천체관측 개념에 대한 지식상태 분석에서 개념의 구조화가 잘 이루어진 학생의 경우에는 하위 위계를 이루는 지구운동과 천구좌표계, 망원경 원리에 관한 문항을 잘 맞추었고, 상위 위계에 있는 망원경 설치와 관측 문항에서 정답률이 낮았다. 그러나 개념의 구조화가 덜 이루어진 학생의 지식상태는 하위 위계를 이루는 지구 운동 관련 문항에서 더 많이 틀렸고, 최상위 위계( 망원경 설치, 관측 )를 이루는 문항에 대한 정답률이 높았다. 지구과학I의 천체관측 단원에 대하여 학습자의 심리적 위계와 교과서의 논리 위계에 따라 학습과제를 제시하여 교수-학습한 결과, 개념의 형성률은 심리적 위계에 따라 수업한 경우가 유의미( p & .05 )하게 더 높았다.
최근 딥러닝 분야가 빠르게 발전하는 가운데, 다양한 영역에서 거대 언어 모델을 활용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 언어 모델의 개발 및 활용을 위해서는 방대한 데이터와 고성능 자원이 필요하다는 현실적인 어려움이 존재한다. 이에 따라 프롬프트를 활용하여 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 문맥 내 학습이 등장하였지만, 학습에 효과적인 프롬프트가 무엇인지에 대한 명확한 기준은 구체적으로 제시되지 않았다. 이에 본 연구에서는 문맥 내 학습 방법 중 하나인 PET 기법을 활용하여 기존 데이터의 문맥과 유사한 PVP를 선정하고, 이를 통해 생성한 프롬프트를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 프롬프트 기반 학습 성능 향상 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 온라인 비즈니스 리뷰 플랫폼인 Yelp에서 수집된 레스토랑 리뷰 데이터 30,100개로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 PET 방법론에 비해 정확도와 안정성, 그리고 학습 효율성의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 고등학교 교육과정상에서 학습자들이 오류를 범하기 쉽고, 어려워 하는 극한에 대해 보다 효과적인 지도방법을 제시한다. 현실적으로 교수활동은 교실이라는 공간에서 일정한 수업시간동안에 교사와 학습자와의 관계속에서 이루어진다. 그 속에서 학습자들은 주변의 세계를 관찰함으로써, 혹은 추측과 반박을 통해 시행착오적으로 사고함으로써 혹은 모순, 어려움, 불균형을 일으키는 주위환경에 동화 ${\cdot}$ 조절을 함으로써 자신을 적응시켜 가면서 학습하게 된다. 따라서 교수학적 의도가 미비한 환경은 학습자에게 획득하기를 기대하는 학습을 할 수 없게 한다. Brousseas의 교수학적 상황론에 근거하여 교육의 현장인 교실에서의 교사와 학생간의 상호작용에 따른 교수-학습의 중요성에 초점을 둔 본 논문은 Freudenthal의 역사발생적 원리에 의한 극한의 정의와 학습자의 오류수정을 위한 교수학습 전략으로 Lakatos의 발견술을 제안하였다. 또한 극한 개념에 대해 실생활에서 학습자에게 쉽게 동화 ${\cdot}$ 조절이 일어날 수 있는 학습 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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