• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.714-716
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• 2000

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.991-1000
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• 2015

This paper is studying for New Online Learning Model on Smart digital era. It can expect the result of learning degree on Online Learning Class. Using 7-factors of Online Class's operating policy, make the expectation model by 'decision tree' method. And through applying another class, we can getting a generality. Finally, Over the traditional Online Class model, we can take the real-time status of Online class learning degree. It is useful both students and teacher. It is the one of 'Smart learning Model'.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.5
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• pp.813-824
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• 2021

To improve educational performance by analyzing the learning trends of adult learners of Open High Schools, various algorithm models using artificial intelligence were designed and performance was evaluated by applying them to real data. We analyzed Log data of 115 adult learners in the cyber education system of Open High Schools. Most adult learners of Open High Schools learned more than recommended learning time, but at the end of the semester, the actual learning time was significantly reduced compared to the recommended learning time. In the second half of learning, the participation rate of VODs, formation assessments, and learning activities also decreased. Therefore, in order to improve educational performance, learning time should be supported to continue in the second half. In the latter half, we developed an artificial intelligence algorithm models using Tensorflow to predict learning time by data they started taking the course. As a result, when using CNN(Convolutional Neural Network) model to predict single or multiple outputs, the mean-absolute-error is lowest compared to other models.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.08a
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• pp.307-312
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• 2006

M-learning (Mobile learning)을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 본 연구에서는 M-learning을 기반으로 실제적 상황에서의 학습을 위한 지능적 튜터링 모델인 AEFIRIP (Activation, Externalization, Focusing, Interpretations, Reflection, Information Processing)모델을 활용하여 독서교육 튜터링 시스템을 설계하였다. AEFIRIP 모델은 모바일 학습에 초점을 맞추어 실제적 상황에서 다양한 모바일 장비를 활용할 수 있도록 설계되었으며 CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)학습의 일환으로 활용 가능하다. AEFIRIP 모델은 6단계의 구조화된 모바일 튜터링을 통하여 학습 활동을 위한 반자동화된 튜터링을 제공하며, 개별화 학습을 가능케 한다. 본 시스템은 M-learning에서 학습자의 독서 단계에 따라 개별화된 튜터링을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 자극 에이전트, 도움 에이전트, 요청 튜터링 에이전트, 튜터링 대화 에이전트, 개인 튜터링 에이전트, 튜터링 포인터 에이전트의 6단계의 튜터링 에이전트를 구안하였다. 본 시스템의 활용을 통하여 학습자는 실제적 환경에서 모바일 장비를 통하여 독서 활동과 관련한 튜터링을 제공받으며, 학습자와 교사 간 다양한 상호작용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.672-673
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• 2015

교수학습에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 학습자를 이해하기 위한 학습 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 교수학습지원시스템에서 생성되는 데이터는 다양한 형식으로 이를 결합하고 통합하기 위해서는 표준화된 사용 메타데이터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학습자 관점에서 교수학습 활동 중심의 데이터 모델을 제안한다. 이는 학습자의 학습양식을 바탕으로 학습 이벤트가 발생할 때 참여 활동한 데이터를 표현하기 위한 것이다. 이를 통해 학습자의 특성을 식별하고 학습활동에 참여 정도를 파악하여 학습자를 지원하기 위한 것이다.

• Journal of the Korean Society for Computer Game
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• v.31 no.4
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• pp.61-70
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• 2018

In this paper, we propose a synchronized playback method of 3D reference model and video by extracting golf swing information from learner's golf video to precisely compare and analyze each motion in each position and time in the golf swing, and present the implementation result. In order to synchronize the 3D model with the learner's swing video, the learner's golf swing movie is first photographed and relative time information is extracted from the photographed video according to the position of the golf club from the address posture to the finishing posture. Through applying time information from learners' swing video to a 3D reference model that rigs the motion information of a pro-golfer's captured swing motion at 120 frames per second through high-quality motion capture equipment into a 3D model and by synchronizing the 3D reference model with the learner's swing video, the learner can correct or learn his / her posture by precisely comparing his or her posture with the reference model at each position of the golf swing. Synchronized playback can be used to improve the functionality of manually adjusting system for comparing and analyzing the reference model and learner's golf swing. Except for the part where the image processing technology that detects each position of the golf posture is applied, It is expected that the method of automatically extracting the time information of each location from the video and of synchronized playback can be extended to general life sports field.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.1
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• pp.8-17
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• 2004

In this paper, we design an intelligent loaming management logics which provide personalized teaming considering adaptive learning content dement and content sequencing. We enhance the existing functional model including adaptive learning management functions. Also, we present a system architecture to implement the adaptive learning management system. We realize the adaptive teaming management system based on the SCORM run-time engine.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.518-522
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• 2005

This paper demonstrates the use of student model in order to develop a strategy for enhancing the student's proficiency and learning motivation in Web-based edutainment applications.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.206-212
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• 2007

웹을 기반으로 하는 e-러닝에 대한 교육적 수요는 증가하고 있다. 이와 동시에, 학습 공간으로서의 사이버 공간의 활용에 대한 고민도 증가하였다. 전통적인 학습활동을 사이버 공간에 복제하려 했던 고전적 방식이 e-러닝 또는 사이버 학습이 아니라는 사실을 확인하기 시작했기 때문이다. e-러닝의 가치가 강조됨에도 불구하고, 실제 사이버 공간에서 일어나는 학습자의 특성과 학습활동이 구체적으로 어떻게 일어나는 지에 대한 탐색은 미흡하다. 산재한 정보를 스스로 가공한 지식, '학습하는 방법을 학습'하는 것이라는 개념들이 제시됨에도 불구하고, 사이버 공간에 산재한 정보, 학습하는 방법의 학습, 그리고 사이버 공간의 학습특성에 대한 논란은 여전하다. 본 연구에서는 실제 사이버 학습 사이트를 이용하고 있는 학습자들의 행동을 중심으로, 학습자의 특성을 탐색하였다. 사이버 공간에서 보이는 스스로 학습하는 방법이 무엇인지 확인하고 이것이 다양한 학습자 유형으로 구분되는 지를 확인하고자 하였다. 연구대상이 된 사이버 학습 사이트는 서울, 부산, 대구, 광주 교육청에서 운영하는 사이버 가정 학습관이었다. 총 1535명의 사이버 가정 학습관 이용자들의 특성이 분석되었다. 사이버 가정학습관 이용자들의 행동특성은 9개의 요인-놀이 활동, 공동 경험, 현실 정체, 공동 성취, 개인주의, 경쟁 지향, 성취감, 편리성(조작 용이), 생생함-으로 구분되었다. 9개의 활동 요인을 기준으로 하여 확인된 학습자 유형은 4가지로 나타났다. 4가지 학습자 유형은 각각 독야청청형, 동고동락형, 의무방어형, 희희낙낙형으로 명명되었다. 이들 유형은 학습 활동 정도 및 사이트 이용 행동, 학습 스타일(사이버 학습 활동 양식)에서 서로 차이가 있었다. 본 연구는 기존의 이론적인 모델에 기초하여 임의적으로 구분된 사이버 학습자 유형 구분이 아닌, 실제 학습 활동을 탐색하였다는 측면에서 의미가 있다. 특히, 기존의 오프라인 학습 이론 및 학습자 특성 연구를 사이버 학습에 그대로 적용할 것이 아니라 사이버 공간의 특성이 실제 학습 활동에서 어떻게 나타났는지를 밝히려고 했다는데 그 의의가 있다. 향후, 사이버 학습자 유형에 따른, 사이버 학습활동의 촉진방안이나 학습 효과의 차이를 높일 수 있는 구체적인 학습 시스템의 설계 및 운영 모델에 대한 탐색이 필요할 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.01a
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• pp.177-186
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• 2004

단위 시간 동안 이루어지는 교수-학습 활동이 이루어질 때, 교육적으로 추구하는 최선의 목표는 학습자가 정해진 목표를 달성하는 것이다. 이를 위해서 학습자가 수업에 실제로 참여하는 시간을 확보하는 일은 무엇보다도 중요하다. 학습과 관련성이 없거나 높지 않은 여러 가지 변인들로 인해 학습자의 학습 시간이 침해받는 일을 최소화하기 위한 해결 방안 수립이 필요한데, 시간과 인력을 불필요하게 동원하지 않으면서 빠른 시간 내에 원하는 결과를 관찰할 수 있는 시뮬레이션의 활용이 효과적이다. 시뮬레이션 모델 정립을 통해 학습자의 실제학습시간(Academic Learning Time)을 증진시킬 수 있는 방안을 모색하고자 한다