본 연구는 D광역시 소재 P사립대학교의 수업계획서에 대한 학습자들의 인식과 수업계획서의 구성요소에 대한 만족도를 조사 분석하여 수업계획서의 실체를 파악하고 개선점과 시사점을 제시하기 위한 목적으로 실시하였다. P대학교 재학생 996명을 대상으로 자기기입식 구조화된 설문지를 사용하였고, 수집된 자료는 SPSS 22.0프로그램으로 통계 처리하였다. 연구결과 현 수업계획서에 대한 인식에서 성별, 학년별로 유의한 상관관계를 보였는데 여학생이 남학생보다, 고학년이 저학년보다 수업계획서에 대한 긍정적인 인식이 높았다(p<.05). 수업계획서의 11개의 구성요소에 대한 만족도를 상하 각 10%선 내의 표본 집단을 추출하여 알아본 결과 유의한 상관관계를 보였다(p<.05). 상위집단은 '시험', '과제', '담당교수정보' 항목에서 만족도가 낮았고, 이 부분은 상하집단간 차이도 제일 커서 이 부분에 대한 개선이 필요하다는 것을 보여주었다. 연구결과를 토대로 수업계획서 개발에 대한 교육적 함의 및 제언이 논의되었다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.
본 연구의 목적은 서로 다른 두 유형의 챗봇(음성기반 챗봇 및 문자기반 챗봇)이 한국 EFL 학습자의 말하기 능력 및 학습자 인식에 미치는 영향을 파악하는데 있다. 실험 참가자는 총 80명으로, 한국에 있는 한 대학교의 신입생들이었으며, 모두 교양 영어 말하기 수업을 듣는 학생들이었다. 참가자들은 무작위 하게 두 실험집단으로 나뉘어 16주 동안 서로 다른 두 유형의 챗봇과 10번의 채팅에 참여하였다. 실험 전후 참가자의 말하기 능력에 변화가 있는지를 알아보기 위하여 사전사후 말하기 시험을 진행하였고, 챗봇을 이용한 영어학습에 대해 인식변화가 있는지를 살펴보기 위해 사전사후 설문조사를 실시하였다. 말하기시험결과, 챗봇을 이용한 한국 EFL 학습자들의 의사소통능력은 유의미하게 향상되었고, 그 중 문자기반 챗봇이 의사소통능력 향상에 더욱 도움이 되는 것으로 나타났다. 설문조사결과, 챗봇기반 영어학습에 대한 학습자들의 인식은 긍정적으로 변화하였고, 그 중 음성기반 챗봇에 대한 인식이 좀 더 호의적으로 바뀐 것으로 조사됐다. 본 연구는 EFL 상황에서 챗봇기반 영어학습에 대한 새로운 가능성을 모색하고, 효과적인 챗봇활용을 위한 제언을 도출하고 있다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.
본 연구는 1) 고등교육기관에 있는 장애 학습자와 그들의 웹 기반 교수자(web-based instructional personnel: WBI 교수자)의 웹 접근성에 관한 인식도를 알아보고, 장애 학습자들을 위한 접근 가능한 WBI를 설계 개발하기 위해 WBI 교수자들에 의해 실제로 사용되고 있는 효과적인 WBI 교수설계전략들은 무엇인지를 밝혀내는 데 그 목적이 있다. 본 연구를 위해 미국 중서부 지역 소재 대학에 재학(직) 중인 16명의 장애 학습자와 WBI 교수자들이 개별 인터뷰에 참여하였다. 연구 결과, 장애 학습자나 WBI 교수자들은 웹 접근성에 대해 거의 알지 못하고, 이를 위한 준비도 되어 있지 않았다. 그러나 웹 접근성을 제공하는 것은 장애 학습자에 대한 기회의 평등과 삶의 질을 보장하는 것이며, 이는 혁신적인 기술에 의해 상당부분 해소될 수 있다는 강한 신념을 가지고 있었고, 웹 접근성 규준이나 지침을 통과하였다 하더라도 이는 웹 접근성을 보장하기 위한 최종 단계가 아닌 시작에 불과하다고 인식했다 WBI 교수자들은 또한 장애 학습자를 포함, 보다 다양한 학습자들의 요구를 수용하기 위해서는 다양한 교수방법 등이 제공되어야 하며, 비록 웹 접근성과 이를 구현하기 위한 구체적인 방안에 대해서는 잘 모르지만 접근 가능한 WBI를 설계 개발하기 위해서는 적절한 WBI 교수설계전략이 사용되어야 한다고 주장했다. 마지막으로. 접근 가능한 WBI를 만들기 위해 WBI 교수자들에 의해 사용된 몇 가지 효과적인 교수설계전략들이 기술되었다.
학습자와 이러닝 시스템 사이의 상호작용은 이러닝 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소이다. 기존의 웹기반 콘텐츠의 경우에도 다양한 상호작용 기능이 채용되고 있지만 학습자들은 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 한계에 따른 실시간 인간 교사로부터 받는 것과 같은 피드백을 경험하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 얼굴 표정을 이용하여 감정을 인식하는 시스템을 개발하고 튜터링 시스템에 통합시켰다. 관찰되는 학습자의 감정 변화에 대하여 인간 교사가 하듯이 적합한 피드백 메시지를 제공하여 이러닝 환경에서 나타날 수 있는 학습자의 고립감을 제거할 수 있도록 하였다. 본 체제를 실제 수업에 도입한 결과 학업 성취도의 개선과 이러닝 학습의 흥미도 개선이 유의미하게 이루어질 수 있음을 보였다.
이 연구의 목적은 멀티미디어 기술을 활용한 프로젝트 학습전략을 개발하고, 수업현장에 적용하여 그 효과에 대한 학습자들이 인식과 시사점을 제시하는 것이다. 이 연구는 J기계공업고등학교 환경에서 시행된 현장연구이다. 연구 대상은 3학년 100명을 대상으로 하였다. 자료는 관찰, 설문조사, 인터뷰를 통하여 수집되었고, 백분율로 처리 되었다. 결론적으로 멀티미디어 기술을 활용한 프로젝트 학습 효과로서 전공교과내용의 종합적 이해, 컴퓨터 멀티미디어 처리능력과 자료 탐색 및 조직 능력이 향상된 것으로 학습자들은 인식하였다. 또한, 학습 동기, 학습자들 간의 협동 활동, 학습 참여 정도, 학습의 만족감, 학습에 대한 자신감, 학습자들 간의 상호작용과 학습 흥미 등이 높아진 것으로 학습자들은 인식하고 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 연구의 시사점과 제언을 제시하였다.
최근에 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 뭔 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케쥴링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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