Rewards or penalties become informative only when contingent on an immediately preceding response. Our goal was to determine if the brain responds differently to motivational events depending on whether they provide feedback with the contingencies effective for learning. Event-related fMRI data were obtained from 22 volunteers performing a visuomotor categorical task. In learning-condition trials, participants learned by trial and error to make left or right responses to letter cues (16 consonants). Monetary rewards (+500) or penalties (-500) were given as feedback (learning feedback). In random-condition trials, cues (4 vowels) appeared right or left of the display center, and participants were instructed to respond with the appropriate hand. However, rewards or penalties (random feedback) were given randomly (50/50%) regardless of the correctness of response. Feedback-associated BOLD responses were analyzed with ANOVA [trial type (learning vs. random) x feedback type (reward vs. penalty)] using SPM8 (voxel-wise FWE p < .001). The right caudate nucleus and right cerebellum showed activation, whereas the left parahippocampus and other regions as the default mode network showed deactivation, both greater for learning trials than random trials. Activations associated with reward feedback did not differ between the two trial types for any brain region. For penalty, both learning-penalty and random-penalty enhanced activity in the left insular cortex, but not the right. The left insula, however, as well as the left dorsolateral prefrontal cortex and dorsomedial prefrontal cortex/dorsal anterior cingulate cortex, showed much greater responses for learning-penalty than for random-penalty. These findings suggest that learning-penalty plays a critical role in learning, unlike rewards or random-penalty, probably not only due to its evoking of aversive emotional responses, but also because of error-detection processing, either of which might lead to changes in planning or strategy.
메타인지는 자신의 인지와 학습활동에 대한 지식과 통제활동의 의미로 사용되었으며, 메타인지 지식은 자기 자신의 인지과정에 대하여 스스로 알고 있는 지식을 의미하고, 메타인지적 기능인 자기 조정능력은 학습활동을 스스로 조정하고 통제하면서 학습을 수행하는 능력을 말한다. 학습정보를 제공하는 피드백이 학습자의 학업성취도를 높인다는 연구들은 교수 학습의 과정에서 피드백이 학습효과를 높이고 학업성취도를 증가시키는데 공헌할 수 있다고 밝히고 있다. 이러한 메타인지와 피드백에 관한 선행연구들을 바탕으로 웹을 기반으로 한 프로젝트 학습에서 학습자의 베타인지 수준에 따라 효과적으로 활용할 수 있는 피드백 유형이 필요함을 제안한다.
In the actual classroom the so-called flow learning is able to motivate the students through face-to-face feedback, and to meet their needs for educational achievement. By contrast, the so-called e-learning method falls short of the satisfactory level of real-life interaction, which makes many learners drop out or give up on their learning. In order to better the e-learning environment, this study presents a dialogue-based feedback system that improves the flow learning of the learners' in the classroom. This newly developed system was applied at the actual school. The result is that the experimented group improved its flow learning, compared with the controlled group. In the former group, each individual showed some consciousness of objective and challenge following the concrete feedback. That is to say, this system enhances the attitude of an active participation and induces the flow learning, thanks to the dialogue-based feedback and the sustained interest in learning. In conclusion, the significance of this study lies in suggesting the direction of a new learning method development in the e-learning environment.
학습이 진행될 때 주어지는 학습자 맞춤형 피드백은 학습자의 성취도를 높이는 부분에서 중요한 요소 중 하나이다. 많은 연구가 맞춤형 피드백에 관련되어 진행되었지만, 각 연구 결과는 특정 도메인과 시스템에만 적합하도록 연구되었다. 따라서, 본 논문에서는 프로그래밍 교육을 위한 데이터 기반의 학습자 맞춤형 문제 제공 및 피드백 방법을 연구하고 지능형 코딩 학습 시스템 Everycoding에 적용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.129-131
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1998
웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.808-810
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2005
문제중심학습은 학습자 스스로의 통제에 의한 학습자 중심의 자기주도적 학습이 특징이므로 학습자의 적극적인 참여를 유도하기 위하여 학습과점에 적절한 전략이 필요하다. 본 논문의 학습내용은 논리식 간략화이며, 학습자의 적극적인 참여 유도를 위하여 논리식 간략화 과정과 결과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 지능형교수시스템(Intelligent Tutoring Systems)을 구현한다. 피드백에 관련된 알고리즘을 지능적으로 제공하기 위하여 논리식 간략화 알고리즘은 Tabulation Method를 이용한다. 본 논문의 지능형교수시스템(ITS)을 학습에 적용하면 논리식의 간략화 과정식과 결과 식에 대한 정오 판정은 물론 학습 활동에 맞아 떨어지는 즉각적인 피드백이 제공되므로 학습자 스스로 학습내용에 대한 인지도를 확인할 수 있다. 또한 학습 활동에 꼭 필요한 피드백을 제공하므로 학습에 대한 흥미를 유발시키고 지속화하여 적극적이 학습참여와 완전학습이 가능하다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.681-682
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2023
비실시간 온라인 수업은 학습자가 원하는 시간에 학습을 할 수 있고, 공간의 제약이 없다는 장점이 있다. 그러나 실시간으로 이루어지는 수업이 아니다 보니 수업 콘텐츠에 문제가 있거나, 설명이 부족한 부분에 대한 학습자들의 의견이 교수자에게 전달하는 것에 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 수업 콘텐츠를 듣는 학습자들의 피드백 정보를 교수자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 학습자에게는 온라인 녹화 수업 콘텐츠를 정지했을 시 정지 사유를 조사하고, 정지 사유와 정지한 콘텐츠의 시간 정보를 교수자에게 전달할 수 있고, 교수자에게는 학습자들의 온라인 녹화 수업 영상의 피드백 정보와 정지시간을 교수자에게 그래프로 나타내어 한눈에 수업 콘텐츠의 문제점이 많은 부분을 파악할 수 있게 해서 전달한다. 교수자는 피드백을 반영해 콘텐츠를 재업로드하여 질 높은 수업 콘텐츠로 인해 학습자들은 학업 성취도를 높일 수 있을 것이다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.4
no.1
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pp.87-97
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2001
With coming information society and universal use of internet, we have been concerned about the educational utilization of the internet. Recognizing the growing need for the use of the internet in education, there are many research of WBI According to behaviorism learning theory, learning effects are extremely improved when immediate feedback is offered to learner. In this paper, we designed and implemented feedback BBS that offers immediately reponses to learner. The feedback BBS was implemented using PHP and MySQL. And we evaluated implemented feedback BBS by questionnaire.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.670-672
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2022
이러닝 시스템을 유용하게 활용하려면 학습자의 감정을 인식하여 학습자에게 적절한 피드백을 주는 것이 무엇보다 중요하다. 이러닝 시스템의 학습효율을 높이기 위해서는 학습자의 감정을 인식하여 그에 적절한 피드백을 제공하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 학습자에 대한 적절한 피드백을 제공하기 위해서 상황인식 컴퓨팅 기술을 바탕으로 학습자의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EF-CAM을 제안한다. EF-CAM은 감정표현단어의 범주화기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 학습자의 감정을 인식한다. 이러닝 학습자의 감정을 인식하기 위해서 학습자의 감정표현 단어를 상황정보로 사용하고, 학습자의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다. 학습자의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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