• Journal of The Korean Association of Information Education
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.291-302
• /
• 2009

The Educational situation of studying the effect of maximizing through Student's Self-directed demand varying educational environment on a Learner-Centered understanding of existing ICT deficiencies. But schools recognize computer skill learning as all of computer education contents. This study is established in an 'e-PBL environment' in use with 'Ulsan Cyber Home Study' on a learner-centered and design teaching method for an effective computer course. This study presents effective learner-centered teaching methods. It does this using the web environment 'Ulsan Cyber Home Study' and reconstructing each unit of the ICT textbook 'Our Living and Information'.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.448-460
• /
• 1999

Worksheets with various levels are major instructional material in open classroom, but sometimes they have been arbitrarily developed in elementaryschools. Especially, pedagogical elements of science course seem to have been neglected in developing science learning papers. To solve these problems, a model of worksheets was developed considering the contextual nature of science knowledge and educational constructivism. The frame of this model is composed of inquiry skill and context, which are two dimensions of each learning task. The level of each worksheet was determined by the level of inquiry skills and the familiarity of contexts.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.495-500
• /
• 2020

뉴스 기사는 반드시 객관적이고 넓은 시각으로 정보를 전달하지 않는다. 따라서 뉴스 기사를 기존의 추천 시스템과 같이 개인의 관심사나 사적 정보를 바탕으로 선별적으로 추천하는 것은 바람직하지 않다. 본 논문에서는 최대한 객관적으로 다양한 시각에서 비슷한 사건과 인물에 대해서 판단할 수 있도록 유사도 기반의 기사 추천 모델을 제시한다. 길이가 긴 문서 사이의 유사도를 측정하기 위해 GPT2 [1]언어 모델을 활용했다. 이 과정에서 단방향 디코더 모델인 GPT2 [1]의 단점을 추가 학습으로 개선했으며, 저장 공간의 효율과 핵심 문단 추출을 위해 BM25 [2]함수를 사용했다. 그리고 준 지도 학습 [3]을 통해 유사도 레이블링이 되어있지 않은 최신 뉴스 기사에 대해서도 자가 학습을 진행했으며, 이와 함께 길이가 긴 문단에 대해서도 효과적으로 학습할 수 있도록 문장 길이를 기준으로 3개의 단계로 나누어진 커리큘럼 학습 [4]방식을 적용했다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2007.01a
• /
• pp.325-334
• /
• 2007

수학 교육이 해결해야하는 과제 중 하나는 학습 부진아 문제이다. 수학 학습 부진아 발생 원인은 학생의 수준에 맞지 않는 교재의 사용으로 인해 수학에 대한 흥미 부족, 이를 개선할 수 있는 교재의 미비, 부진아 지도를 위한 교사의 시간 부족 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 '도형아 놀자'라는 수학 학습 부진아 지도를 위한 교수 학습 시스템을 설계하였다. 학습 부진아의 수준에 부합된 맞춤식 교육을 목표로 7차 수학교과서의 도형 영역에 제시된 필수 학습 요소를 중심으로 교재를 재구성하였고, 수학과에 대한 흥미 및 자기 주도적 학습 능력을 길러주기 위해 교수 학습 방법으로 게임을 활용하였으며, 상호작용부분을 강화하여 가정과 연계된 교육이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이 시스템의 학습단계는 여러 가지 모양, 점, 선, 각, 평면도형, 합동과 대칭, 입체도형이라는 5단계로 각 단계의 시작과 끝에 평가를 실시하여 학습부진아의 수준을 정확하게 파악할 수 있도록 설계한다.

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

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 2007.08a
• /
• pp.267-272
• /
• 2007

학교 교육에서 문해력과 수리력에 비해 그 중요성이 간과되고 있는 공간 지각 능력과 도해력을 학습하기 위해서 학습자 중심의 지도 그리기 교육이 실제화 되어야 한다. 따라서 이 글에서는 보다 더 실제적 이고 효과적인 지도교육을 위한 지도그리기모듈을 구현하고자 한다. 특히 사회과의 경우 사고의 방법과 과정을 중요시 하는 교육목표를 가지고 있기 때문에, 현재의 저학년 초등교과교육 중 지도 그리기 학습의 문제점을 살펴보고 구체적 조작기의 아동을 위한 공간 능력의 향상과 구체물의 평면화 등 지도 그리기 교육의 목표를 수월하게 도달하기 위한 모듈을 구현하여 초등 지리 교육의 수월성과 함께 학습자의 수준에 맞는 흥미로운 학습을 도모하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.50-54
• /
• 2018

관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.09b
• /
• pp.71-75
• /
• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Journal of the Korean association of regional geographers
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.110-121
• /
• 2002

The aim of this study is to develop multimedia courseware which can make studying picture map interesting in a more concrete and three-dimensional situation by using multimedia materials such as graphics, animation, and moving images, which breaks from the past teaching methods for picture map. The multimedia courseware used in this research can help learners understand the concept on picture map in a much easier way, and study wherever and whenever they want to. In addition, students can pass through the levels up according to their levels through the process of students' constructing the knowledge by themselves and individualized materials which can enhance their desire to learn and make the individualized learning possible.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.79-87
• /
• 2021

In this paper, we analysis the semi-supervised learning (SSL), which is adopted in order to train a deep learning-based classification model using the small number of labeled data. The conventional SSL techniques can be categorized into consistency regularization, entropy-based, and pseudo labeling. First, we describe the algorithm of each SSL technique. In the experimental results, we evaluate the classification accuracy of each SSL technique varying the number of labeled data. Finally, based on the experimental results, we describe the limitations of SSL technique, and suggest the research direction to improve the classification performance of SSL.