본 연구에서는 MHEG을 기반으로 한 원격 교육/훈련 시스템으 설계한다. 설계하는 시스템은 코스웨어를 제공하고, 비동기모드로 브라우징하여 개별 학습을 지원하던 기존 시스템과는 달리 , 교육적 효과를 높이기 위해 비동기 방식과 동기 방식을 동시에 수용할수 있도록 설계하였다. 특히 동기 방식은 사용자 공동 작업 환경을 위한 세션 관리 모듈을 두어 실시간 화상 강의 응용에서 학습자 및 세션 제어에 대한 연산을 제공함으로써 학습 효율을 향상시킬수 있으며, MHEG 표준을 도입하여 학습자와의 실시간 상호 작용을 충분히 지원함으로써 훈련 시스템에서의 시뮬레이션 지원 능력을 극대화 할수 있도록 하였다.
IT서비스 기술이 융 복합 형태의 모습으로 다양하게 발전하면서 콘텐츠를 사용함에 있어 새로운 방식의 인터페이스들이 나타났다. 본 논문은 기존의 단순한 인터페이스인 키보드와 마우스를 벗어나 사람의 모션을 인식하여 게임, 교육, 음악 등 다양한 분야를 컨트롤할 수 있는 립모션을 활용한 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠 방식은 학습을 단계별로 진행하고 글자 맞추기, 글씨쓰기 등 게임을 하여 정답을 맞추면 점수를 획득하는 방식이다. 제작한 에듀테인먼트 콘텐츠는 단순한 교육이론 학습이 아닌 학습자가 직접 체감할 수 있어 더욱 학습효과의 극대화가 가능하다.
본 연구에서는 협력적 충돌 제어 방식을 도입하여, 공동 저작 도구를 설계한다. 제안된 시스템은 실시간 알림 기능 및 비 실시간 메시지 전송 방식으로 저작자들 간의 의견 교환을 원활히 제공하여, 공동 저작 시에 발생할 수 있는 작업자들간의 충돌 가능성을 최소화한다. 실시간 공동 작업과 비 실시간 공동작업을 위한 방법을 제공하여 저작자들 사이의 공동 작업의 효율성 증대할 수 있으며, 다수 저작자들의 관점에 따라 다중 문서를 생성하는 방법을 도입하여 저작 단계에서 발생할 수 있는 충돌을 배제할 수 있다. 또한, 저작물을 학습하는 학습자가 다수 저작자들의 의견이 수렴된 저작물을 HTML브라우저를 통하여 학습할 수 있으므로 학습자의 다양한 욕구에 부합하는 저작물을 생성할 수 있다.
딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
폭발적인 정보의 흐름 속에 놓여 있는 지식정보화 시대에서는 필요한 정보를 선택하고 가공하여 새로운지식의 창조, 전달 및 확대 재생산 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 지식정보화 시대가 필요로 하는 창의적 인재 육성을 위한 새로운 교육 형태와 패러다임으로 e-러닝이 유력한 솔루션으로 부각되고 있다.e-러닝은 교수자 중심의 일방향 교육이 아닌 학습자가 시간과 장소에 구애받지 않고 필요한 학습을 하는 양방향 교육 방식이나, 현재까지는 학습 콘텐츠의 단순 반복 학습에 그치고 있어 기존 교실 수업 방식에 비해 학습효율이 떨어지는 점이 이 분야 발전의 장애요소가 되고 있다. 이에 대한 해결책으로 온라인상에서 학습 과제를 여러 명의 학생들이 상호 의존하여 공동으로 해결함으로써 학습 목표를 달성하는 형태의 협력 학습에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. e-러닝 협력학습에는 단순히 학생들을 그룹화하여 함께 학습하도록 하는 것은 교육 효과면 에서 비효율적일 수 있으며, 학생들의 자발적인 참여와 협력을 유도할 수 있는 교수모형을 적용하여야 하며, 개인의 책임감을 근간으로 한 상호 의존적 과제 해결 활동이 이루어져야 한다. 본 고에서는 협력 e-러닝 학습을 위한 연구사례와 기술 동향들에 대해 살펴본다.
본 연구는 정다각형 종이접기 활동을 소재로 한 영재교수학습 자료를 개발하고 이를 현장 수업에의 적용을 통해 발견한 교수학습 방법을 개선하는 것을 목적으로 하였다. 동일 학교에 소속한 학생들을 개별학습(1명, 발명영재학급, 과학고 영재교육원 합격), 교사와의 1-1 대면 학습(2명, 일반학급 내 우수 학생), 짝 모둠 학습(4명, 영재학급), 그리고 집단 수업(20명, 영재학급)의 여러 방식으로 유형화한 수업을 진행하면서 김정하(2010)의 정당화 분석틀(PIRSO)을 이용하여 학생들의 정당화 요소를 분석하고 집단 수업에서 정다각형 종이접기 활동의 정당화를 지도하기 위한 개선 방안을 모색하였다. 그 결과 주어진 크기의 색종이를 이용하여 최대 넓이의 정다각형 종이접기 활동 탐구라는 본 연구 소재의 난이도는 초등학교 영재학급용 수업으로 적절하였으며, 개별 학습 방식보다는 교사와의 1-1 대면 또는 동료와의 토론 및 협동 방식이 정당화의 수준을 향상시키는데 더 효과적임이 드러났다. 집단수업을 위한 탐구 활동은 모든 학생에게 모든 내용을 학습하도록 하는 일괄 수업방식보다는 필요에 따라 학생들이 개인별로 탐구하고 싶은 내용을 선택하는 선택 활동 수업 방식으로 변형할 필요가 있으며 정당화에 초점을 맞추어야 하는 과제의 목표는 처음부터 명확하게 제시할 필요가 있음을 확인하였다. 이를 바탕으로 수업의 전개나 활동의 재구성 방식, 발문을 위한 개선 방안을 제안하였다.
본 연구는 탐구과정의 지원방식을 CSILE가 저차원의 기초탐구과정을 지원하는 경우, 고차원의 통합탐구과정을 지원하는 경우, 저차원과 고차원의 탐구과정을 모두 지원하는 경우의 세 가지로 구분하고, 각각의 지원방식이 학습자들의 탐구과정에 어떠한 영향을 주는지 비교, 분석하기 위하여 각 집단의 탐구과정을 모형으로 나타내었다. 집단의 탐구과정을 분석하기 위해서 Strauss와 Corbin[21]의 근거이론을 연구방법으로 하였다. 연구대상은 초등학교 6학년 아동 48명이며, 세 개의 집단에 각각 16명씩 무선 할당하였다. 대상 학습자들은 프로그램 기능 습득 후 4주 동안 탐구과정 지원방식별 CSILE에서 과학과의 지진 단원을 협력 학습하였다. 이러한 과정을 통해 세 가지 환경의 탐구과정에 따른 모형을 도출할 수 있었다.
강화학습에는 다양한 알고리즘이 있으며 분야에 따라 사용되는 알고리즘이 다르다. 게임 분야에서도 강화학습을 사용하여 인공지능을 개발할 때 특정 알고리즘이 사용된다. 알고리즘에 따라 학습 방식이 다르고 그로 인해 만들어지는 인공지능도 달라진다. 그러므로 개발자는 목적에 맞는 인공지능을 구현하기 위해 적절한 알고리즘을 선택해야 한다. 그러기 위해서 개발자는 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 알고 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 게임 인공지능 구현에 사용되는 알고리즘인 SAC, PPO, POCA 세 가지 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 비교한다.
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.
본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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