영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.
교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.
수학은 계통성이 강한 학문으로 이전 단계에서의 학습 결손이 다음 학습에 큰 영향을 주기 때문에 학생들의 학습이 잘 이루어졌는지 수시로 확인하고, 즉각적으로 피드백을 제공해 주는 것이 필요하며, 이를 위해 수학교육에서 인공지능 교육시스템(ITS)을 활용할 수 있다. 이에 본 연구에서는 개인 맞춤형 수학 학습을 실행하기 위해 적용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능이 무엇인지 살펴보고, 이를 실제로 적용해 본 결과를 분석하여 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습의 효과성을 구체적으로 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 개인 맞춤형 학습과 수학교육에서 인공지능이 활용된 선행연구 내용을 분석하여 개인 맞춤형 수학 학습을 위한 인공지능 교육시스템의 기능을 추출하고, 이것을 반영한 학습 및 수업을 설계하여 초등학교 5학년 학생들에게 약 3개월 간 적용해 본 결과를 분석하였다. 그 결과, 개인 맞춤형 수학 학습을 위해 활용될 수 있는 인공지능 교육시스템의 기능은 크게 진단 및 평가, 분석 및 예측, 피드백 및 콘텐츠 제공으로 나눌 수 있었다. 또한 이러한 기능을 반영한 학습 설계를 초등학생들에게 적용한 결과, 개인 맞춤형 수학 학습에 인공지능 교육시스템이 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지에 대한 시사점을 얻었다. 그리고 앞으로 인공지능 교육시스템을 활용한 개인 맞춤형 수학 학습이 더욱 효과적으로 이루어질 수 있기 위해 더 정교한 기술과 자료 개발이 필요하다는 점을 제언하였다.
본 연구는 인간 지능의 가장 중요한 요소인 스토리텔링을 기반으로 한 인공지능 학습을 돕기 위해 구안된 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램이 학습 몰입도에 미치는 영향을 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 16차시 분량의 인공지능 교육 프로그램을 설계하여 개발하고, 초등학교 5~6학년군 영재 학생 19명을 대상으로 8주에 걸쳐 적용하였다. 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램은 차시별 교수·학습과정안과 이야기책의 형태로 개발되었다. 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램 적용 결과, 도전과 능력의 조화, 행위와 의식의 통합, 명확한 목표, 구체적인 피드백, 과제에 대한 집중, 통제감, 자의식의 상실, 시간 감각의 왜곡, 자기 목적적 경험 등 학습 몰입도의 9가지 모든 하위 요소에서 평균 점수에 유의미한 향상이 나타났다. 즉, 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램은 학습 몰입도 향상에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 포스트 코로나 시대를 준비하기 위해 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 인공지능 알고리즘, 학습플랫폼 개발 연구, 신앙교육 관련 선행연구를 검토하여 포스트 코로나 시대를 대비할 수 있는 지능형 학습플랫폼 설계 모형의 초안을 개발하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 5명을 대상으로 델파이 조사를 실시하여, 타당성을 검증하였다. 개발된 모형 초안은 전문가 타당성 검증결과 내용타당도가 모두 1로 나타나 타당한 것으로 검증되었다. 모형에 대해 전문가들의 수정의견이 3가지가 제시되었고, 전문가들의 의견을 반영하여 모형을 최종 수정하였다. 수정된 최종 모형은 학습자료, 학습활동, 학습데이터 및 인공지능 3개 영역으로 구성하였으며, 각 영역에 교육과정, 학습콘텐츠 추가학습자원, 학습자 유형화, 학습 행동, 평가 행동, 학습자 특성 데이터, 학습활동 데이터, 인공지능 데이터 학습분석 9개의 요소로 구성하였고, 각 구성 요소에는 29개의 세부요소를 설정하였다. 이와 함께 14개의 학습플로어를 구성하였다. 본 연구는 신앙교육을 위한 지능형 학습플랫폼의 기초적인 모형을 최초로 개발한 것이 가장 큰 시사점이라고 할 수 있다.
본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
본 연구는 만화표현학습에서의 '창의성'과 '감성지능'에 대한 문헌정리와 상관분석을 통해 두 영역의 요소에 대한 관계성을 보여주고자 한다. 학습자인 초등학생의 만화표현을 통하여 자기감성지능평가와 전문가의 창의성 평가에 대한 각각의 하위요인별로 분석이 이루어졌다. 선행연구자료 조사에서 창의성과 감성지능은 관계성이 있으며 창의성이 높으면 감성지능도 높다고 말할 수 있는 일반적인 사고가 있었다. 그러나 본 연구의 상관분석결과 만화표현학습에 있어서 창의성 평가와 감성지능은 관계는 있지만 모든 요소가 다 관계가 나타나지 않았다. 또한 창의성평가에 대한 상 하위 그룹 학습자들의 감성지능평가 결과 각 그룹에 대한 감성지능요소는 차이가 있었다. 본 연구를 통해 감성지능과 창의성 요소는 각 분야에 맞는 감성지능개발방법을 찾는 것이 창의성을 높이는 방법이라고 말할 수 있다. 따라서 만화표현학습을 통한 창의성 개발을 위해서는 관계성이 있는 감성지능 요소 추출에 대한 체계적인 연구방향을 이루어나가야 할 것이다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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