본 논문에서는 학습자들의 다자간 협력학습을 위한 스콤 기반 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제안한다. 이 모델은 정형적 접근 방법을 기반으로 하고 있으며, 협력학습을 효율적이고 그래픽적으로 정의하기 위하여 스콤에서의 콘텐츠 집합 모델과 시퀀싱 및 네비게이션 모델에 관하여 ICN(Information Control Net) 모델을 기반으로 정의한다. ICN 모델은 프로세스를 기반으로 각 요소들의 제어 흐름을 표현하는 모델인데, 본 논문에서는 이러한 ICN 모델을 확장한 SCOSNCN(SCO Sequencing & Navigation Control Net) 모델을 활용하여 프로세스의 실행 순서 및 학습 활동을 정의하고 협력학습에 필요한 콘텐츠와 그에 따른 시퀀싱 & 네비게이션 모델 관련 사항들을 정의한다. SCOSNCN 모델에서는 협력학습을 지원하기 위해 각각의 액티비티에 교수자 및 학습자를 정의하고, 정의되어진 액티비티의 선행, 후행 조건 및 네비게이션 조건 등을 명시하여 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제시한다. 또한, 협력학습 정의에 필요한 시퀀싱 & 네비게이션 기본 요소 및 역할, 그리고 이에 대한 규칙 등을 제안한다. 이에 스콤 기반 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 바탕으로 스콤 기반 협력학습시스템 아키텍처와 실례를 제안함으로서 향후 교수자 및 학습자뿐만 아니라 e-러닝 산업 분야 및 교육에 있어 학습 콘텐츠의 정의 및 협력학습을 통한 교육의 효율성 향상에 기여하고자 한다.
본 연구의 목적은 사서교사의 정보활용교육용 교과서인 "도서관과 정보생활"과 중학교 1학년 국어교과를 협동수업을 통해서 운영하고, 협동수업이 학생들의 학습흥미와 학업성취에 어떤 영향을 끼치는지 밝히는 것이다. 연구 결과 학교도서관의 자료를 기반으로 사서교사와 국어교사가 상호 협력하여 공동으로 수업을 계획하고, 전개하며, 평가하는 것은 학생들에게 국어교과에 대한 학습흥미를 촉진시킴으로써 학업성취도 측면에서도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 학교 교육에서 정보활용교육을 활성화시키기 위해서는 협동수업을 실시할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 것이 중요하다. 단위 학교 수준에서는 도서관의 물리적 환경 개선과 충분한 기교재 확충이 필요하다. 또한 정보활용력에 대한 체계적인 지도와 자료 활용을 위한 충분한 수업시간을 확보할 수 있는 탄력형 시간표 편성이 이루어져야 한다.
비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
This study investigated to designand implement web-based collaborative learning system Co-Net and map out students' learning procedure using the system, based upon Student Team Achievement Division (STAD Slavin, 1990, 1996). There are technical process and instructional considerations to be made during the design process. The former are those that concern equipment requirements and specifications and include Ease of Use, Speed of Access, and Flexibility. On the other hand, instructional considerationsare concerned with the delivery and access of instructional materials and their outcomes on learners. They are cooperative interactions within groups and group heterogeneity, learner control, group incentives, individual accountability, equal opportunity for earning high scores and contributing to group effort, task specialization, and competition among groups. A web site for a virtual learning environment designed and built by the authors and known as Co-Net is then explained along with the whole process learners inside the environment. The main page of Co-Net consists of 15 menus to implement cooperative learning process. The cooperative learning activities using 15 menus are composed of six phases (1) preparation of the new knowledge (2) presentation of the new knowledge (3) knowledge assimilation and application (4) team and individual evaluation (5) team and individual recognition Throughout the five phases, the appropriate use of cooperative learning techniques has been shown to have both academic and social benefits to learners.
The main purpose of this research is to consider educational environment, concept, and spatial organization and its characteristic based on the early 20th century European child-centered educational philosophy. For this process, the study of the following have been done : 1) Literature review, which includes educational ideology, perspective of child development of Maria Montessori, Rudolf Steiner, Peter Peterson, and Celestin Freinet. 2) Comparisons of spatial organization and classrooms of schools operated with the educational philosophy of mentioned philosophers from above. These schools have classrooms(or multi-purpose space near classroom) contained self-directed individual learning space, group and collaborative learning space, and training space of practical life. These configuration of learning space intended 1) learning based on individual child's interest, experience 2) developing of responsibility based on freedom 3) sociality and community spirit of children.
기능성 게임은 사용자에게 재미와 함께 특정한 학습 목표를 달성하기 위한 훈련 또는 교육의 경험을 제공하는 것이다. 본 연구에서는 몰입형 메타버스 플랫폼에서 여러 훈련생과 감독자 들이 서로 실시간 동기화된 자신들의 아바타들 간 협업을 통해 화재 탈출 훈련을 제공하는 기능성 게임을 제안하고 구현하였다. 제작된 시스템 아키텍처는 착용형 동작 센서와 헤드 마운트 디스플레이로 구성되어 메타버스 사이버 공간에서 각 사용자의 의도된 행동을 사용자의 아바타의 동작과 동기화시킨다. 개인화된 착용형 시스템은 사이버 체험 기반의 화재 대피 훈련 시스템에 편리한 사용자 인터페이스와 몰입형 환경을 저렴한 구성 비용으로 제공할 수 있도록 한다. 본 연구의 기능성 게임은 건물의 화재 현장에 대해서만 구현되었으나 제안하는 플랫폼은 공공의 안전을 위한 다양한 재난 상황에 대해 구성을 확장할 수 있다. 본 시스템의 실험 결과를 통하여 제작된 시스템이 화재 탈출에 필요한 능력을 향상시키는 훈련 효과를 검증하였다.
Edge computing architecture has effectively alleviated the computing pressure on cloud platforms, reduced network bandwidth consumption, and improved the quality of service for user experience; however, it has also introduced new security issues. Existing anomaly detection methods in big data scenarios with cloud-edge computing collaboration face several challenges, such as sample imbalance, difficulty in dealing with complex network traffic attacks, and difficulty in effectively training large-scale data or overly complex deep-learning network models. A lightweight deep-learning model was proposed to address these challenges. First, normalization on the user side was used to preprocess the traffic data. On the edge side, a trained Wasserstein generative adversarial network (WGAN) was used to supplement the data samples, which effectively alleviates the imbalance issue of a few types of samples while occupying a small amount of edge-computing resources. Finally, a trained lightweight deep learning network model is deployed on the edge side, and the preprocessed and expanded local data are used to fine-tune the trained model. This ensures that the data of each edge node are more consistent with the local characteristics, effectively improving the system's detection ability. In the designed lightweight deep learning network model, two sets of convolutional pooling layers of convolutional neural networks (CNN) were used to extract spatial features. The bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) was used to collect time sequence features, and the weight of traffic features was adjusted through the attention mechanism, improving the model's ability to identify abnormal traffic features. The proposed model was experimentally demonstrated using the NSL-KDD, UNSW-NB15, and CIC-ISD2018 datasets. The accuracies of the proposed model on the three datasets were as high as 0.974, 0.925, and 0.953, respectively, showing superior accuracy to other comparative models. The proposed lightweight deep learning network model has good application prospects for anomaly traffic detection in cloud-edge collaborative computing architectures.
As various changes in education in general and learning environment in particular have promoted different needs and expectations for learning at both personal and social levels, the roles that schools and school teachers typically have with respect to their students are being challenged. Especially with the recent, rapid progress of the artificial intelligence(AI) field, AI could serve beyond the way in which it has been used. Based on a review of some of the related literature and the current development of AI, a view on utilizing AI to be a collaborative, complementary partner with an human mathematics teacher in the classroom in order to support both students and teachers will be discussed.
현재 우리 사회는 웹 1.0 시대를 지나 웹 2.0 이라는 새로운 웹 패러다임으로 진화하고 있다. 웹 2.0의 가장 큰 특징은 개방, 참여, 공유의 세 가지의 정신을 다양한 형태로 실현한다는 것이다. 이러한 웹 2.0을 가장 대표하는 것이 바로 위키이다. 위키는 온라인상에서 다수의 컴퓨터 사용자가 서로 연결되어 자유롭게 서로의 글을 공동 편집할 수 있도록 구현된 동적 프로그래밍 도구이다. 그러므로 온라인상에서 학생들간 협력학습을 구현해 내는데 있어서 아주 효과적일 수 있고 그러한 협력학습을 하는 과정에서 학생들은 자연스럽게 긍정적인 상호작용 기술들을 습득하게 될 것이다. 즉, 본 연구는 이러한 위키를 통한 초동학생들의 온라인 협력학습 과정이 공격적이고 비판적인 성향이 강한 학생들에게 필요한 배려심, 너그러움 등의 긍정적인 상호작용 기술을 습득하도록 하는데 도움을 줄 수 있다는 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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