• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.47 no.4
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• pp.103-124
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• 2013

This study investigated how Problem-Based Learning method effects on students' Self-Regulated Learning Strategies especially for the LIS education. For this purpose, the differences in students' self-regulated learning strategies were examined as a pre and a post survey using the same questionnaire. Correlation between cognitive and motivational self-regulated learning strategies was examined, and the details of the SRL's sub-components were measured to see the effects of Problem-based learning. Statistical significance using the paired sample t-test were also conducted. The results revealed that Problem-based learning is effective in improving students' cognitive motivational self-regulated learning and found out the possibilities for a follow-up study for motivational self-regulated learning.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.343-350
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• 2001

백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.407-408
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• 2021

본 연구의 목적은 Havruta 학습법 적용을 통해 학습자들 스스로 수업방식을 채택해보고 가지고 있는 지식의 공유를 통해 현장실무 교과과정에 적용하고 개선 방안을 모색하고자 하였다. 연구내용으로 첫째, 논쟁 중심 유형에서는 기술적 가치의 종류를 이해하고 그 중 어떠한 가치가 현장실무에 가장 부합하다고 생각하는지에 관한 논쟁, 둘째, 짝가르치기 유형으로 '아젠다 구축모형'중 '외부주도모형'에 대해 짝에게 가르칠 내용을 사전학습을 통해 학습의 효과를 높임과 동시에 다른 학습에서도 적용, 셋째, 질문중심 유형으로 현장실무 체계에 대한 질문중심수업을 적용하여 학습의 심화도를 높이고 질문에 익숙할 수 있도록 가이드와 유형별 질문 및 목표 제시, 넷째, 문제만들기 유형으로 활용 가능한 문제 예시자료를 통해 수업의 효과성을 학습자 스스로 체감하면서 다른 수업에서도 자발적으로 적용해 볼 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.10
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• pp.197-205
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• 2023

This study is to apply the Havruta teaching-learning method to college students' major classes and analyze the relationship between the effectiveness evaluation of communication skills and sub-factors using a structural equation model. As a result of the study, the communication ability score was different before and after Havruta teaching-learning, and it was found that after Havruta teaching-learning was higher than before Havruta teaching-learning. The path effect was found to be significant in all of the total, direct, and indirect effects among latent variables, except for the relationship between interpretation ability, role-playing ability, and goal-setting ability in the direct effect. In this study, it was found that the Havruta teaching-learning method not only improves creativity and thinking ability, but also improves self-directed learning ability. In addition, it was reconfirmed that it is a teaching-learning method that can develop social skills and communication skills as well as problem-solving skills while experiencing opinions different from one's own. As a result, research on a thorough student-centered teaching-learning method suitable for the Homo Machina era must be continued and its application in the educational field must be implemented.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.224-225
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• 2015

IT를 기반으로 한 플립러닝(Flipped Learning-온라인으로 선행학습을 한 뒤에 오프라인 수업을 통해 교사와 학생이 토론식으로 진행하는 수업방식) 학습법은 교수자가 아닌 학습자의 요구에 적극 부응할 수 있는 제도이다. 전공 수업뿐만 아니라 교양 수업에도 이에 대한 적극적인 도입이 필요하다. 본 논문에서는 대학 글쓰기 수업에 있어서 플립러닝 학습법을 적용한 사례를 통해 이를 입증하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.117-118
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• 2023

본 연구에서는 '23년 8월부터 9월 까지 'H'안전보건교육 기관에서 실시한 안전교육에 참여한 교육생을 대상으로 교수-학습방법을 변경하여 오프라인 설문조사 실시 후 설문결과에 대해 비교 분석하였다. 분석결과 강의 및 프로그램 학습법으로 진행한 교육보다 토의 및 실연법으로 실시한 교육에서 추천도는 0.5점 현업적용도는 0.3점 높은 점수를 보였다. 이론 위주의 강의식 교육방법 보다는 성인학습자들의 특성을 고려한 토의 및 실연법 중심의 교수-학습방법을 적용한 교육기회의 확대가 필요하다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.3
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• pp.510-521
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• 2020

The university is attempting educational innovation to cultivate talents required by society. The purpose of this study was to prove the educational effect by applying the PBL to on a fashion theoretical course. The research methods are theatrical research and model development research to guide to utilizing PBL. As a result of this study, the learners' satisfaction with the subject applying PBL was evaluated quite positively. In general, it has been shown to have a very effective effect on improving the learner's problem-solving capability, cooperative learning capability, and self-directed learning capability. In particular, the problem-solving capability is relatively high compared to other factors. The result is consistent with the educational goal of the PBL for improving the learner's problem-solving capability. Perceivable correlation analysis on the relationship between the factors to grasp the educational effect of the PBL revealed the factors with a static correlation. In particular, the problem solving capability and cooperative learning capability developed a significant correlation with self-directed learning capability. This is a testament to their ability to exert greater influence when the competencies that each learner develops are combined.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.399-408
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• 2002

다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.7
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• pp.547-554
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• 2019

Havruta is the best teaching and learning method for developing the process of thinking, and it is a method of education centered on a range of student activities. This study examined the effects of adult learning nursing education using the Havruta learning method on the critical thinking disposition, learning commitment, and learning satisfaction. Data collection was carried out from September to December, 2017 in 96 second grade nursing college students attending a university in U city. The data were analyzed using descriptive statistics, ${\chi}^2-test$, t-test, and two-way repeated ANOVA using the SPSS WIN 23.0 program. The critical thinking disposition, learning commitment, and learning satisfaction were similar in the experimental group, who performed the adult nursing education using the Havruta learning method, and the control group. On the other hand, after the adult nursing education using the Havruta learning method, the critical thinking tendency (md=.14, p=.045), learning commitment (md=.27, p=.025), learning satisfaction (md=.30, p=.031) increased significantly. Therefore, adult nursing education using the Havruta learning method is an effective program to improve the critical thinking disposition, learning commitment, and learning satisfaction of nursing college students.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.55-57
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• 2001

강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.