• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1608-1614
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• 2009

Many learners on E-learning databank based selection system making self-directed progress with learning by diagnosis oneself based on automatically selection questions using degrees of difficulty. This methods is most important to choose a questions using right a way for effective self-directed learning progress of learners. This paper present new question selection algorithms consider for degree of difficulty, scope of learning and keyword of questions according to examination type. This algorithm providers more effective learning diagnosis methods as compared with previous algorithm consider for only degrees of difficulty.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.598-600
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• 2001

기존의 웹기반 가상실험 시스템은 단방향적 학습내용 제시 및 학습자의 반응이라는 구조를 가지고 있으며 실제 과학실험에서 범하기 쉬운 오류들을 학습자가 스스로 진단하고 수정할 수 있는 과정을 간과하고 있다. 또한 현재의 가상실험 사이트는 학습자의 입장에서 다양하게 사고하고 변인을 조작하며 피드백을 통한 오류를 분석, 분류 및 수정 할 수 있는 기회를 제공하지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 논문은 가상 실험에서 학습자들이 겪게 되는 오류발생 문제를 진단하고 분석하여 피드백과정을 거쳐 오류를 수정하고 보완하여 가상공간에서 교사와 학습자, 학습자와 학습자간의 상호작용을 통한 가상실험이 원활하게 이루어지게 하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 웹 기반 가상실험 학습의 장점 및 그와 연관된 오류분석 및 피드백의 의미를 7차 교육과정과 관련되어 기술하였으며, 시스템을 인터페이스 프로세스, 오류체크 프로세스, 오류분석 프로세스, 오류기록 프로세스, 오류제어 프로세스, 피드백 프로세스로 구성하였다. 또한 현 교육과정 중 초등학교 4학년 과학과의 한 단원을 선택하여 시스템을 적용하였다. 먼저 국내 및 국외에서 웹기반 학습과 관련된 가상실험 사이트들이 다수 개발되고 있으나 단순한 학습내용 제시와 실험결과 위주의 평가를 중시한다는 단점이 있다. 본 시스템의 학습자는 이와는 달리 실험결과 뿐만 아니라 실험과정의 오류를 확인하고 피드백을 받아 스스로 오류를 분석, 수정하게 된다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.9 no.1
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• pp.29-39
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• 2006

In this paper, we propose an adaptive tutoring system, which analyzes learning process, subject materials, and test items of students, diagnoses learning problems of them, and then gives proper advice accordingly. In the system, learning materials are constructed using concept map, on which the relationships among learning concepts are represented. Concept map can be used for several purposes in instruction process. Our work considers that new learning knowledge is dependent on what is already known. That is, it means that precedent concepts should be thoroughly learned for students to comprehend new concepts. After grasping the learning state of students for precedent concepts to be required before learning new concepts, our system provides proper learning materials for want of them, diagnoses the concepts which students have trouble to understand in the learning process, and provides suggestions for it.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.11
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• pp.2915-2920
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• 1998

This paper propose a new model for evaluationg the whole course of study by using the neural network. Through the experiment, we get the result that our model could evaluate effectively teh state of whole knowledge, because the neural network had the characterisitics such as a generalization and the ability which overcame the weakness of itself.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.4 no.1
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• pp.32-39
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• 2000

The traditional programs developed by the existing CAI technique have the fixed curricular, which make it difficult to deliver various study materials that fit the learners of various levels. In addition, a lack of the flexibility prevents from helping to make their methodology in studying uniform open minded. In order to solve these problems, we have designed and implemented a learner interface that can exclude the limits in the learners active study in solving the fractional operation. In addition to the user interface, this study includes a diagnosis module that can intellectually extract the status of learners understanding, ostensible bugs, and the associated misconceptions through the interface. The experimentation based on the learner interface and the diagnosis module shows that this system correctly diagnoses the level of learners' understanding and the errors in learning, which greatly helps the individualized study.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• Digital Contents
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• no.5 s.144
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• pp.68-69
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• 2005

습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 의미의 웹이라 불리고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 메커니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 진단해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.125-127
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• 2012

IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.15 no.6
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• pp.33-41
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• 2012

This paper presents the online assessment questions management system and method. The proposed system consists of a database to store learner information and zone-specific items grouped by difficulty and item bank. This database includes: an item selection department and authoring assessment to select questions about a particular learner or specific learning item. In this paper, we propose: an item bank database which stores online output assessments; and an online test department to collect and sort learner evaluation data and answer selection order for online tests, click statistics, response time, and analysis unit response patterns department by analyzing the data collected by the online learners' test assessment, learners' level and ability, the diagnosis and assessment of report propensity. The proposed system will diagnose and effectively evaluate the learner's learning levels and learning ability by: answer selection order, number of clicks, and response time reflected in the results of the learners' evaluations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.983-985
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• 2013

본 논문에서는 학습자의 인지능력을 진단하고 이를 기반으로 하는 학습자 프로파일에 대하여 제안한다. 기존의 인지능력 측정방법으로는 알기 어려운 학습자의 세부적인 학습 능력을 적용한 학습자 프로파일은 지능형 튜터링 시스템의 최종적인 목표인 개개인의 맞춤형 학습 제공을 목적으로 학습자의 인지능력 측정 및 패턴분류를 통해 세부적인 학습자의 인지능력 측정하고 이를 기반으로 학습자 프로파일을 설계하였다.