In this paper, we propose an intelligent vocabulary recommendation agent that automatically provides vocabulary corresponding to game-based learners' needs and requirements in the mobile education augmented reality game environment. The proposed agent reflects the characteristics of mobile technology and augmented reality technology as much as possible. In addition, this agent includes a vocabulary reasoning module, a single game vocabulary recommendation module, a battle game vocabulary recommendation module, a learning vocabulary list Module, and a thesaurus module. As a result, game-based learners' are generally satisfied. The precision of context vocabulary reasoning and thesaurus is 4.01 and 4.11, respectively, which shows that vocabulary related to situation of game-based learner is extracted. However, In the case of satisfaction, battle game vocabulary(3.86) is relatively low compared to single game vocabulary(3.94) because it recommends vocabulary that can be used jointly among recommendation vocabulary of individual learners.
The purpose of this study was to develop 'the problem situations' for the Problem Based Learning(PBL) and to examine it's effects on the science achievement and the attitude towards science learning. Also the students' perception on the PBL model was examined. The topics of the problem situations developed were 'the future energy for reducing the green house effect' and 'the Indonesian forest fire and the El Nino'. The coaching strategies for the PBL were designed and implemented to 10th grade high school students in the science classes, the results are follows; First, the science achievement of the group of PBL is significantly higher than those of group of traditional teaching. Second, the scores of the test of attitude toward science learning of the group of PBL is significantly higher than those of group of traditional teaching. Third, the students' perception of the PBL was positive. Many students have interests and motivations in PBL, some students have difficulties in learning on the PBL. In the students' personal reflection notes the step of a problem statement is the hardest one of the PBL model. Therefore, this study suggests that developing the problem situations based on real context is of great importance for implementing a problem based learning model continuously.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.6
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pp.65-78
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2006
Recently, there has been much research to develope and apply RFID technology, which has a kcy role in the upcoming ubiquitous society, in many fields such as physical distribution, traffic control, medical service, and so on. However, there has been little research on a ubiquitous education or learning including 'u-Campuses' and 'u-Libraries'. Based on the characteristics of RFlD, this paper proposes a system for English learning required in globalization age. RFID tags and sensors utilize wireless communications to track the location and status information of the user to deliver English situated learning services. The current RFID-based system should use quite a different rniddleware, compared with a general-purpose middleware on server or desktop. The RFID system is used on a mobile PDA and consists of essential APIs such as reader and tag control, queue, and filter management.
본 연구는 초등학교 학생을 대상으로 하는 웹 코스웨어에서 학습동기 극대화로 학습효과를 높이기 위해 학습 동기 유발 전략을 적용한 코스웨어를 개발하는데 그 목적이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 학습동기에 대한 제이론을 고찰하고 이를 웹 코스웨어에 적합한 동기전략으로 재구성하여 적용한 프로그램을 개발하였다. 개발 단원은 초등학교 과학교과의 '물체의 속력'으로 교실의 제한된 상황을 극복하도록 많은 가상 실험실을 제공하며, 학습자와의 상호작용을 극대화하고, 실제 생활에서 찾아볼 수 있는 많은 상황들을 가상 체험해 볼 수 있도록 하는 기회를 제공하여 과학교과 학습에의 학습동기를 극대화 할 수 있도록 하였다. 본 코스웨어는 물체의 빠르기 비교, 속력, 여러 가지 속력 비교, 물체의 속력과 안전등의 기본 학습내용과 심화, 평가, 게시판, 쉼터 등으로 구성되어 있으며, 초등학교 교육 현장에서의 활용 방안과 기대효과를 제시하였다.
이 논문에서는 다매체를 사용하여 데이터를 수집한 후 기계학습을 통해 분석하고 주어진 상황에 대응하기 위한 시스템의 개발을 기술한다. 개발 시스템은 센서데이터 수집부, 상황인지 및 상황대응부로 이루어지며, 아두이노와 라즈베리파이를 사용하여 구성한다. 구성된 시스템은 영상 카메라 및 온습도을 포함한 다수의 센서를 사용하여 환경정보를 수집한 후 수집자료를 전처리하고 주어진 상황을 인지하여 상황에 가장 적절하다고 판단되는 대응을 안내하도록 기능을 구성하였다. 상황인지를 위해서는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리를 사용하였으며 100%의 상황인지 정확률을 갖는다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.3
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pp.811-816
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2023
With the emergence of a climate crisis, climate disasters have recently been clearly felt in Korea. In particular, the typhoon 'Hinnamno' in the summer of 2022 made many people feel a sense of crisis with its formidable power. In this situation, children are likely to suffer great damage even in small crises due to their lack of experience and ability to cope with disaster situations. In this paper, we introduce a disaster response learning application that supports children's disaster response training. Designed based on research results on situational learning theory and child disaster safety education, this system produces various episodes and trains them to encounter disaster situations. Children can participate in the episode by choosing options during the episode, which is reflected in the picture diary after the episode is completed. By providing information naturally in the picture diary, children can access how to cope with disaster situations. Through this system, children are expected to develop their judgment in disaster situations that they can encounter and have the ability to secure basic safety outside of adult help.
Problem Based Learning(PBL) is one of effective teaching-learning strategy for enhancing military students' motivation, comparing with the other study method. After monitoring military student classes, we conclude that PBL can enhance the effectiveness of learning in War history case study education and finds merits; PBL assists students to play a more active role in the class, induces students to solve problems independently, and makes the learning military situation real case study. The case study is common in social sciences and life sciences. Case studies may be descriptive or explanatory. It is good for War history education. The demerit of PBL is a costly method as students should spend more time and institutions should provide more manpower and materials. This study suggests that more empirical researches on alternative teaching methods, including PBL, to a lecture in War history education.
This study explored the learning environment for promoting conceptual understanding, immersion, and situational interest in small group learning using augmented reality, according to the level of students' self-regulation. 95 ninth-grade students from a coed high school in Seoul participated in this study. Students were divided into a group of four and each group was randomly assigned to three learning environments that provide one marker and one smart device(1-1), two markers and two smart devices(2-2), and four markers and four smart devices(4-4) for a group. Small group learning using augmented reality was conducted for two class periods about the chemical bonding concept from the Integrated Science subject. Two-way ANOVA results revealed that students in the 4-4 learning environment scored significantly higher than those in the 1-1 or 2-2 learning environment in a conception test. Changes in the learning environment have affected students with a low level of self-regulation. In an immersion test, students in the 4-4 learning environment scored significantly higher than those in the 1-1 learning environment, and changes in the learning environment have affected students with a high level of self-regulation. As a result of situational interest test, students in the 4-4 and 2-2 learning environments scored significantly higher than those in the 1-1 learning environment, and changes in the learning environment have affected students with a low and a high level of self-regulation. Based on the results, the educational implications of the learning environment for promoting conceptual understanding, immersion, and situational interest in small group learning using augmented reality are discussed.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.135-140
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2020
사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.8
no.1
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pp.125-137
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2004
This research presents a performance assessment system of which the purpose is to increase the effectiveness of the instruction and learning through the on-the-job superintendent of the instructor, the self-directed learning of the learner, and the interaction between instructors and students. The presented performance assessment system applies the problem-based situated learning of the web-based performance assessment to the production, the execution, the assessment, and the transmission of the test. For the effective administration and learning in the school, we applies the Problem-Based Learning of constructivism and the web-based situated learning of the learning community to the system design. The production of the web-based performance assessment shows that the problem-based and self-directed learning of the assessment are achieved through the web-based automatic production of the performance assessment, and the contextual learning by case-based learning is performed by the production of the template of the performance assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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