• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.129-134
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• 2007

학교 현장에서의 컴퓨터 교육은 여전히 시범실습위주로 이루어지고 있으며. 초등학교 컴퓨터 교육에서 많은 비중을 차지하는 소프트웨어 교육은 더욱 그러하다. 소프트웨어는 끊임없이 개발되거나 업그레이드 되고 있어 가르쳐야 할 내용이 많아져 새로운 학습방법이 필요하다. 즉 문제사태에서 필요한 기능을 찾아 스스로 문제를 해결하고 다른 응용소프트웨어에 전이 및 파지할 수 있는 능력을 길러주는 학습방법이 필요하다. 그 방법 중의 하나가 구성주의 학습 원리에 부합한 문제중심학습이며 학습의 효과를 높이기 위해서 온라인과 오프라인학습의 장점을 혼합한 B-러닝 방법이 필요하다. 따라서 본 연구는 응용소프트웨어의 적응력을 향상시키기 위해 한글 워드프로세서 학습내용을 학습자의 수준에 맞게 문제중심으로 재구성하고 온라인 학습을 위해 학급커뮤니티를 설계 및 구현하였다. 그리고 문제중심의 B-러닝에 적합한 학습모형을 설계하여 제시하였다. 문제중심의 B-러닝은 구성주의 학습 원리에 적합한 실생활의 문제를 학습내용으로 하고 면대면 교실수업의 장점과 온라인 학습의 장점을 혼합하여 자기주도적으로 탐구학습을 하는 것이므로 응용소프트웨어의 적응력은 향상될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.402-410
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• 2009

많은 학습시스템이 학습자의 학습효율을 높이기 위하여 자기주도적 학습을 적용하고 있다. 그러나 대부분의 적용방법들은 학습자의 선택이 없이 학습과정에 따른 학습을 진행하고 있거나 학습 콘텐츠의 구성을 학습자 특성에 맞게 적용하기 어려웠다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 기존의 방법과 제안 방법으로 실행한 결과 전체적으로 평균점수가 향상되었음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.207-210
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• 2002

진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.439-440
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• 2019

본 연구에서는 프로그래밍 수업에 참여하는 학습자들을 대상으로 프로그래밍 학습의 예 복습과 교수자의 학습 지원 등에 대한 생각을 먼저 설문으로 조사하고 그 결과에 따라 교수자가 수업 내외에서 학습자들이 다양한 학습 활동들을 할 수 있도록 지원한다. 그리고 학기말에 학습자들을 대상으로 제공된 학습 방법들 중에 어떤 방법을 선호하는지를 설문조사하여 분석해보았다. 연구 결과를 통해 향후에는 학생들이 선호하는 학습 방법을 파악하고 제공함으로써 학생들의 학습 동기와 의욕을 향상시켜 보다 적극적인 학습 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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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.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.275-282
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• 2012

웹의 기술적 수준의 향상과 이를 이용하는 하드웨어의 급속한 발달은 문자 중심의 일방적 자료 탐색 기능만을 제공하던 웹을 쌍방향적이고 멀티미디어적인 환경으로 변화 시켰다. 그리고 이러한 변화는 웹의 교육적 활용성을 높이고 있다. 현존의 웹 기반 코스웨어는 개개인의 학습 능력에 따라 학습 내용과 학습 방법을 다르게 제시하는 개별화 학습이 부족하다. 따라서 학습자들은 개개의 학습능력에 상관없이 누구나 일률적으로 동일한 학습내용을 제공받고 있다. 본 연구는 학습자의 학습 성취정도와 학습과정에 따라 학습내용과 학습 방법을 다르게 제공하고자 한다. 즉, 학습자의 학습 성취정도와 학습과정을 분석하여 학습자에게 같은 학습내용이라 할지라도 각각의 습자에게 학습의 효율을 높일 수 있는 학습방법이 무엇인지를 찾아내어 학습자에게 가장 적합한 학습방법을 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 개발하였다. 특히 본 적응형 학습 시스템은 학습 과정마다 적절한 학습 스타일을 체크하여 동적 링크를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.265-268
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• 2011

이 연구는 초등교육에서 사이버가정학습의 참여를 저해하는 요인을 도출하고, 그 요인 중 가장 영향을 많이 미치는 요인을 찾음으로써 참여율을 제고하는데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 선행연구 분석을 통해 8가지 잠정적 저해요인(학습동기 및 태도의 문제, 컴퓨터에 대한 부담감, 컴퓨터 사용의 어려움, 새로운 학습방법의 어려움, 학습설계의 문제, 상호작용의 어려움, 화면설계의 문제, 환경상의 문제)를 도출하였다. 이에 따라 33문항으로 구성된 설문지를 제작하여 사이버가정학습을 실시하고 있는 초등학교(3학년~6학년 학생 429명)을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과, 초등교육에서 사이버가정학습 참여 저해에 영향을 주는 요인은 학습동기 및 태도의 문제, 컴퓨터 사용의 어려움, 컴퓨터에 대한 부담감, 새로운 학습방법의 어려움, 학습설계의 문제 이었다. 이중에서 참여 저해에 대한 영향력은 컴퓨터에 대한 부담감, 새로운 학습방법에 대한 어려움, 컴퓨터 사용의 어려움, 학습설계의 문제 순으로 4가지였다. 즉, 컴퓨터에 대한 부담감, 새로운 학습방법에 대한 어려움, 컴퓨터 사용의 어려움, 학습설계의 문제가 적을수록 지속할 가능성이 더 큰 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 초등교육에서 사이버가정학습 참여율을 제고하기 위해서 다음과 같은 결론을 내릴 수 있다. 첫째, 초등학생을 대상으로 한 사이버가정학습 운영 시 컴퓨터에 대한 부담감이나 새로운 학습방법에 대한 어려움, 컴퓨터 사용의 어려움이 있는지 고려해 초등학생에 맞는 적절한 학습설계를 구축하는 것이 중요하다. 둘째, 초등교육에서 사이버가정학습의 참여 저해요인에 가장 큰 영향을 미치는 컴퓨터에 대한 부담감을 줄이기 위해 학습자가 컴퓨터에 대한 두려움을 없애주고 컴퓨터가 학습에 유용하다고 느낄 수 있도록 초등학생을 위한 맞춤형 교수설계 및 콘텐츠 개발로 컴퓨터에 쉽게 접근하고 즐거움을 느낄 수 있도록 유도해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.253-255
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• 2016

본 연구에서는 컴퓨터 프로그래밍 학습자들의 학습 성향을 조사하고 그들의 평소 학습 성향이 어떤 평가로 이어지는지에 대해 관찰한다. 또한 학습 성향과 이전 평가 결과가 다음 학기 프로그래밍 수업에 어느 정도 동기 부여가 되는지를 분석하여 학습자들의 성향과 능력에 맞는 방법으로 학습 동기를 부여할 수 있는 방법을 모색하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.577-579
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• 2000

본 논문에서 제안하는 수학학습 시스템은 구성주의 원리에 입각하여 학습자 중심의 다양한 학습 방법을 통해 자발적이고 협동적인 학습이 가능하도록 설계하였다. 특히 XML 문서를 통해 수학과 교수학습 지도안의 표준을 지향하며 본 시스템을 통해 데이터가 공유될 수 있게 하였다. 본 시스템의 구성요소는 게임, 진단학습, Q/A, 그룹학습으로 구성되고 이들간의 상호 유기적인 관계를 구성하고 있다. 따라서, 본 시스템은 학습자가 스스로 학습할 수 있게 도와주는 다양한 학습방법에 의한 수학학습이 이루어질 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.55-57
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• 2001

강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.