사물인터넷 환경에서 인간의 개입 없는 지능화된 서비스를 위해서는 IoT 디바이스에서 생성되는 빅데이터로 부터 정상 패턴을 학습하고 이를 기반으로 불량, 오작동과 같은 이상 징후에 대해 예측하는 과정이 요구된다. 본 연구의 목적은 제품 공정의 다양한 기기에서 발생되는 빅데이터를 분석함으로써 제품 불량을 예측할 수 있는 기계 학습모델을 구현하는 것이다. 기계 학습 모델은 어느 정도 볼륨을 가진 기존 데이터를 기반으로 분석을 해야 하므로 빅데이터 분석도구 R을 사용하였으며, 제품 공정에서 수집된 데이터에는 제품에 대한 불량 여부가 포함되어 있으므로 지도 학습 모델을 활용하였다. 연구의 결과, 제품 불량에 영향을 주는 변수 및 변수 조건을 분류하였고, 의사결정 트리를 기반으로 제품의 불량 여부에 대한 예측 모델을 제시하였다. 또한, ROC Curve를 이용한 모델의 적합성 및 성능평가 분석에서 모델의 예측력은 상당히 높게 나타났다.
유비쿼터스 환경 시대에 맞춰 현재 스마트 디바이스의 발달과 시장의 확대로 스마트 미디어 기기의 보급이 급속도로 확산되고 있으며 많은 교육용 어플리케이션 또한 개발되고 있는 중이다. 이러한 교육용 어플리케이션들은 지식기반사회의 학습도구로서 지식접근 및 창출에 중요한 요소인 인터넷과 웹을 활용하게 되고 이동성과 편의성을 추구하는 모바일기기를 통해 학습이 가능하도록 지원하는 프로그램이다. 본 연구는 모바일러닝 기반의 '창의적 문제해결(CPS, Creative Problem Solving)' 모형을 활용하는 교육용 앱에 대한 설계방안을 제시하고자 하며 연구의 목적은 대학 교육에서 학생들의 창의적 사고와 문제해결능력 향상을 돕는 모바일러닝 기반의 학습환경을 설계하는 데 있다. 제안하는 학습지원 도구는 모바일 앱 형태로 제작되며 학습활동에 있어 다양한 창의적 사고과정 활동과 표현방식, 상호작용성 등의 기능을 통해 학습자의 고차원적인 사고능력을 향상시키는 인지적 도구로서 활용될 수 있도록 설계하였다. 개발환경은 안드로이드용 앱 인벤터 프로그램을 사용하였으며 앱 인벤터 서버환경에서 제공되는 컴포넌트와 이벤트 핸들러를 이용하여 교수자모드와 학습자모드의 앱을 각각 설계하였다. 교수자 앱은 학습활동 제공을 의미하는 프로바이더(Provider) 모드 기능이 포함되며 학습자 앱은 CPS 활동을 위한 학습활동 모드 기능이 설계된다. 대부분의 창의성 관련 앱들은 그래픽작업을 통한 두뇌활동 향상 프로그램, 체험활동 위주의 프로그램 등으로 출시가 되어 있으나 교수-학습 활동을 위한 창의적 문제해결활동 관련 앱은 존재하지 않는 상태이므로 수업활동에서의 활용측면에서 가치가 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 챗봇 시스템을 활용하여 코딩 교육용 챗봇 학습 모델인 SW-EDU 봇을 제안한다. 대표적인 챗봇 빌더인 Dialogflow와 Kakao i Open Builer 기반으로 동일한 시나리오 기반 모델을 제작한 다음, 목적에 더 적합한 빌더를 선정하여 SW-EDU 봇을 설계하고 구현한다. 구현된 챗봇 시스템은 학습 유형 선택, 개념 학습, 난이도 별 문제풀이 등을 제공하여 사용자의 자기 주도성을 고취하면서 효과적인 학습 방법 습득을 목표로 한다. 챗봇 빌더의 사용성을 비교하기 위하여 5개 지표를 선정하고, 이에 근거하여 비교 우위의 빌더를 선택한 다음 이를 기반으로 SW-EDU 봇을 구현한다. 사용성 평가를 통하여 SW-EDU 봇의 학습 지원 도구로서의 타당성을 분석하고 새로운 SW 교육 학습 매체로의 활용 가능성을 확인한다.
본 논문의 목적은 대학에서 모바일 기기를 활용한 수업에서 어떠한 형태의 교수 학습 활동이 이루어지고 있는지를 분석하고 유형화하는 것이다. 모바일 기기를 제공하였을 때 교수학습 활동이 기존의 방법과 어떻게 다른가 하는 점이 본 논문의 주요 논점이었으며, 수업에 주로 활용된 교수 방법, 교수 전략, 활용 기기, 평가 방법 등이 분석의 기준이 되었다. 또한 구체적인 교수 학습 활동에 대해 심층면담을 통해 분석 결과를 뒷받침하고자 하였다. 본 논문의 대상 교과목에서는 강의식보다 사례 분석식 교수방법, 교수 학습 전략 면에서는 구체적인 사례에 대한 설명과 질문에 대한 피드백을 제공하는 전략이 사용되었다. 학습자활동 면에서는 발표와 질문이 많이 활용되었고, 자료 면에서는 그래픽이나 인터넷 자료 등이 다수 활용되었으며, 평가 면에서는 과제 해결을 통한 평가 방법이 주로 활용되었다. 이러한 결과는 향후 대학에서 모바일 기기를 활용한 수업에서 교수 학습 모형을 개발하기 위한 기초자료가 될 것이다.
인터넷을 통한 웹 기반 교수-학습시스템은 상호작용 중진을 통한 학습자 위주의 교육환경으로 지속적인 변화를 해왔고, 그 결과 학습자는 시간과 공간의 제약에서 벗어나 다양한 교육정보를 접할 수 있는 기회를 가지게 되었다. 본 논문에서는 교사를 대상으로 하는 원격교육 시스템에 한정하여 시스템개발에서 운영에 이르기까지의 모든 과정에 대한 경제적, 교육적 효율성 확보를 목적으로 하였다. 따라서 시스템 개발에서는 주요 모듈의 컴포넌트화를 시도하여 재사용성 증대를 통한 설계 기간 및 비용의 감소를 이끌어내어 개발의 효율성을 높이고, 교육학적 기반으로 구성주의 원리를 적용함으로써 교육의 효율성을 최대로 끌어올릴 수 있도록 설계하였다.
World-Wide Web으로 인하여 인터넷 상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육 자료에 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이러한 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 이러한 과정의 흐름을 제공하기 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하며, 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문의 연구과정에서 개발된 가상교육 시스템은 교사가 교육용 지식문서를 작성하여 면대면(face to face) 교육에서는 직접 학생들을 교육할 수 있는 교육 자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라 웹을 통해서는 학생 스스로가 부족한 부분을 원하는 시간에 학습할 수 있는 능동적인 교육 환경을 제공할 수 있다. 또한, 가상교육 시스템에 가상문서 개념을 도입함으로써 인터넷 상의 수많은 리소스들을 인용하는 것에 대한 부하를 막을 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 상의 디지털 컨텐츠를 전문적인 지식을 가진 교사가 교육과정에 맞게 쉽게 재구성해 줄 수 있도록 가상교육 시스템을 설계 및 구현한 내용에 대해 기술한다.
최근 정보 추출, 질의응답 시스템 등의 고정밀 자연어처리 어플리케이션이 부각됨에 따라 개체명 인식의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 개체명 인식을 위한 학습에는 대용량의 어휘자료를 필요로 하기 때문에 충분한 학습 데이터, 즉 개체명 태그가 부착된 충분한 코퍼스가 제공되지 못하는 경우 자료희귀문제(data sparseness problem)로 인하여 목적한 효과를 내지 못하는 경우가 않다. 그러나 태그가 부착된 코퍼스를 생성하는 일은 시간과 인력이 많이 드는 힘든 작업이다. 최근 인터넷의 발전으로 웹 데이터는 그 양이 매우 많으며, 습득 또한 웹 검색 엔진을 사용해서 자동으로 모음으로써 다량의 말뭉치를 모으는 것이 매우 용이하다. 따라서 최근에는 웹을 무한한 언어자원으로 보고 웹에서 필요한 언어자원을 자동으로 뽑는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 연구의 첫 시도로 웹으로부터 다량의 원시(raw) 코퍼스를 얻어 개체명 태깅 학습을 위한 태그 부착 코퍼스를 자동으로 생성하고 이렇게 생성된 말뭉치를 개체면 태깅 학습에 적용하는 비교 실험을 통해 수집된 말뭉치의 유효성을 검증하고자 한다. 향후에는 자동으로 웹으로부터 개체 명 태깅 규칙과 패턴을 뽑아내어 실제 개체명 태거를 빨리 개발하여 유용하게 사용할 수 있다.
이 연구의 목적은 영재학생의 학습행동양식에 적합한 e-러닝 교수 학습 환경을 설계하는 데 기초자료를 제공하기 위해, 영재학생과 일반학생 중 e-러닝 경험이 있는 학생의 e-러닝 학습행동양식의 차이를 파악하는데 있다. 이 연구에서는 e-러닝 학습행동양식 검사 도구를 이용하여 영재학생과 일반학생 간의 학습행동양식, 성별, 학년별, 그리고 하루 인터넷 사용시간에 따른 e-러닝 학습행동양식을 검사하였다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 일반학생과 영재학생의 e-러닝 학습행동양식에 차이가 있다. 영재학생은 일반학생과 비교하여 환경의존적 자기주도학습행동형(EDSLBS)의 비율은 높았으며, 독자적 자율 학습행동형(EISLBS)의 비율은 낮았다. 이를 통해 영재학생들을 위한 e-러닝 환경을 설계할 때에는 학생들이 필요한 부분만 선택하여 학습할 수 있도록 하며, 동시에 교수자와 항상 상호작용을 할 수 있도록 인터페이스를 제공하여 자기주도적으로 학습할 수 있도록 하는 것이 필요함을 알 수 있었다. 둘째, 성별, 학년별, 하루 인터넷 사용시간에 따른 일반학생과 영재학생의 e-러닝 학습행동양식에 차이가 있었다. 이를 통해 영재교육 기관에서 e-러닝 교육을 할 때에는 일반적인 학생들을 대상으로 할 때와는 달리 영재학생들의 특성을 파악한 후 각 영재학생의 특성에 따른 개별적 학습 환경을 조성하여 영재학생들을 교육하는 것이 필요함을 알 수 있었다. 셋째, 영재학생과 일반학생 모두 소극적 학습행동형(PLBS)이 가장 많았으며, 그 비율에서도 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 e-러닝 환경을 설계할 때 특히 소극적 학습행동형 학생을 가장 많이 고려해야 함을 알 수 있었다.
인터넷을 통한 웹 기반 교수-학습 시스템은 상호작용 증진을 통한 학습자 위주의 교육환경으로 지속적인 변화를 지향해 왔다. 그 결과 학습자는 시간과 공간의 제약에서 벗어나 다양한 교육정보를 접할 수 있는 기회를 가질 수 있게 되었다. 결과적으로 인터넷의 발달은 교육환경의 변화를 가져왔다. 인터넷을 통한 웹 기반 원격교육은 이제 교육의 여러 분야에 폭넓게 적용되고 있다. 사실, 인터넷을 통한 원격교육은 이제 새로운 교육패러다임으로 자리를 잡았다. 본 논문에서는 교사를 대상으로 하는 원격 교육 시스템에 한정하여 시스템 개발에서 운영에 이르기까지의 모든 과정에 대한 경제적, 교육적 효율성 확보를 목적으로 하였다. 따라서 시스템 개발에서는 주요 모듈의 컴포넌트화를 시도하여 재사용성 증대를 통한 설계 기간 및 비용의 감소를 이끌어 내어 개발의 효율성을 높이고, 구성주의 원리를 교육학적 기반으로 함으로써 교육의 효율성을 최대로 끌어올릴 수 있도록 설계하였다.
현재 로봇은 교육적 목적으로 학교에서 점차 많이 사용되고 있다. 특히 로봇활용교육의 확산과 더불어, 로봇활용교육의 장점은 학생들에게 창의력과 논리적 사고력을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 비록 로봇이 학생들의 수업활동을 위해 매우 유용한 도구임에도 불구하고, 로봇활용교육을 위한 교수-학습모형은 많지 않은 실정이다. 본 논문의 목적은 로봇활용교육을 위한 교수-학습 모형을 개발하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 교수-학습 모형은 구성주의 교육철학에 기반을 두어 고안되었고, 6단계(준비, 디자인, 조립, 시범작동, 평가 및 적용 및 확장)로 구성되었다. 본 논문에서 제안하는 모형은 다음과 같은 특징을 지니고 있다. 첫째, 제안하는 모형은 학생들의 창의성과 논리적 사고력을 향상시키기 위해서 디자인되었다. 학생들은 자기주도활동을 해야 하며, 자신의 아이디어에 기초하여 결과물을 제작해야 한다. 교사들은 필요한 경우 학생들을 중재해야 한다. 둘째, 학생들은 본 모형을 통해서 다양한 상호작용을 통해 학습에 참여할 수 있다. 본 모형에서 제공하는 상호작용은 학생-학생, 학생-교사 및 학생-전문가 상호작용을 제공한다. 본 모형은 협력학습을 통한 문제해결을 권장한다. 교사는 필요한 경우 학생들을 안내하고 학생들의 활동을 모두 주시해야 한다. 셋째, 제안 모형은 학생들에게 동기부여를 학습 활동초기에 제공한다. 마지막으로 본 모형에서는 학습 결과뿐만 아니라 학습 과정까지 투명하게 볼 수 있어 학생들의 수업단계도 쉽게 확인할 수 있다. 또한, 학습과정은 최종단계에서 검증할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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