• 정보교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.151-158
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• 2018

본 연구의 목적은 협력적 문제 해결력에 영향을 미치는 PISA(Programme for International Student Assessment) 2015의 ICT 요인을 바탕으로 학생들의 협력적 문제 해결력을 예측하는 시스템을 개발하는 데 있다. PISA 2015의 컴퓨터 기반 협력적 문제 해결력 평가에는 한국에서 5,581명이 참여하였다. 연구방법은 먼저 상관분석을 사용하여 유의미한 변수를 선정하였으며, 딥러닝을 사용하여 협력적 문제 해결력 예측 모델을 생성하였다. 모델 생성 결과 테스트 데이터 셋에 대해 약 95%의 정확도로 협력적 문제 해결력을 예측할 수 있었다. 이 모델을 바탕으로 협력적 문제 해결력 예측 시스템을 설계 및 구현하였으며, 해당 시스템을 사용하여 학습자의 ICT 관련 설문을 통해 협력적 문제 해결력을 예측할 수 있다. 본 연구는 교육에서 ICT 투입 및 사용에 대한 정책 결정에서 빅데이터와 인공지능을 적용할 수 있는 새로운 관점을 제공할 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권2호
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• pp.483-503
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• 2014

In this paper, human action recognition using pyramid histograms of oriented gradients and collaborative multi-task learning is proposed. First, we accumulate global activities and construct motion history image (MHI) for both RGB and depth channels respectively to encode the dynamics of one action in different modalities, and then different action descriptors are extracted from depth and RGB MHI to represent global textual and structural characteristics of these actions. Specially, average value in hierarchical block, GIST and pyramid histograms of oriented gradients descriptors are employed to represent human motion. To demonstrate the superiority of the proposed method, we evaluate them by KNN, SVM with linear and RBF kernels, SRC and CRC models on DHA dataset, the well-known dataset for human action recognition. Large scale experimental results show our descriptors are robust, stable and efficient, and outperform the state-of-the-art methods. In addition, we investigate the performance of our descriptors further by combining these descriptors on DHA dataset, and observe that the performances of combined descriptors are much better than just using only sole descriptor. With multimodal features, we also propose a collaborative multi-task learning method for model learning and inference based on transfer learning theory. The main contributions lie in four aspects: 1) the proposed encoding the scheme can filter the stationary part of human body and reduce noise interference; 2) different kind of features and models are assessed, and the neighbor gradients information and pyramid layers are very helpful for representing these actions; 3) The proposed model can fuse the features from different modalities regardless of the sensor types, the ranges of the value, and the dimensions of different features; 4) The latent common knowledge among different modalities can be discovered by transfer learning to boost the performance.

• 대한공업교육학회지
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• 제34권2호
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• pp.267-285
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• 2009

협력학습이 효과적인 교수모형으로 인식되고 있고, 최근 기본적인 학습 환경은 면대면 강의실 환경일지라도 e-러닝 환경의 장점을 부가적으로 활용하는 혼합학습 형태의 수업이 급격히 증가하고 있음에도 불구하고아직 협력학습을 위한 체계적인 혼합학습 전략에 대한 연구는 많이 부족하다. 이 연구에서는 면대면 환경에서의 협력학습 모형을 기반으로 혼합학습 전략을 개발하고, 실제 학습 현장에 적용하여 수업의 만족도를 알아보기 위한 설문을 실시하였다. 설문 내용은 학습자 기초 조사를 위한 문항, 수업 전반에 대한 만족도, 혼합학습 환경에서의 협력학습에 대한 만족도, 협력학습 각 단계에 적용된 혼합학습 전략 및 지원도구에 대한 만족도 등의 문항으로 구성하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 혼합학습이 면대면 강의실 수업의 부족한 부분을 보완할 수 있겠는가에 대한 응답자들의 답변은 5점 Likert scale의 평균 4.09로 조사되었고, 혼합학습 환경에서의 협력학습이 면대면 환경에서보다 더 효과적이었는가에 대한 답변은 평균 4.06으로 조사되었다. 둘째, 협력학습의 각 단계에서 적용한 혼합학습 전략과 지원도구의 활용에 대한 만족도는 모든 문항에 대해서 평균 4.0이상으로 만족도가 매우 높게 조사되었다. 셋째, 혼합학습 전략에서 사용된 지원도구 중 학습자들이 가장 유용하다고 인식하는 순서는 채팅, 팀별 커뮤니티, 메일&쪽지, 자료실 순으로 조사되었다. 마지막으로, 향후 학습관리시스템의 협력학습 모듈을 설계할 때에는 이와 같은 연구 결과를 적극 반영해야함을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.309-318
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• 2005

e-Learning에서 학습자는 교실에서의 면대면 학습자보다 상호협동과 책임감이 적다. 따라서 학습관리 시스템은 학습자들의 상호작용을 촉진하기 위한 협동학습 설계에 중점을 둔다. 본 논문에서는 효율적인 협동학습과 블랜디드 러닝을 지원하기 위해서 JXTA 기반의 P2P 구조를 갖는 체험학습 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 체험학습객체 공유를 통해서 자기 주도적 학습력과 창의적인 문제 해결 능력을 개발하는데 의미가 있다. 실험결과 제안 시스템은 기존 시스템보다 학습자의 학습력 향상과 협동학습에서 더욱 효율적임을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기주도 학습지원 추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 학습자의 수준별 단계별 프로그래밍 학습을 지원하기 위해 협업필터링을 이용한 추천시스템이다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서 학습자가 자신의 학습단계에 필요한 학습과정을 계획하고 학습하는 과정에서 자기주도적 학습효과를 높일 수 있도록 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 프로그래밍 언어 학습지원 추천시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이러닝 환경에서 제공되는 프로그래밍 언어 학습 시스템이 자기주도적 학습을 지원하는데 발생하는 가장 큰 어려움인 문제 해결 능력 향상에 기반한 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결할 수 있는 방법을 제시하여 기존 시스템들이 가지고 있는 문제점을 해결하고자 하였다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하고, 학습자의 자기주도적 학습을 유도하는 학습자 중심의 교수 학습 방법에 기반을 둔 이러닝 학습 환경을 제공함으로써 학습의 질을 높일 수 있는 방안을 제시할 수 있다는 데에 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2399-2413
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• 2021

A recommendation system is an information filter tool, which uses the ratings and reviews of users to generate a personalized recommendation service for users. However, the cold-start problem of users and items is still a major research hotspot on service recommendations. To address this challenge, this paper proposes a high-efficient hybrid recommendation system based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering and supervised learning models. The proposed recommendation method includes two aspects: on the one hand, FCM clustering technique has been applied to the item-based collaborative filtering framework to solve the cold start problem; on the other hand, the content information is integrated into the collaborative filtering. The algorithm constructs the user and item membership degree feature vector, and adopts the data representation form of the scoring matrix to the supervised learning algorithm, as well as by combining the subjective membership degree feature vector and the objective membership degree feature vector in a linear combination, the prediction accuracy is significantly improved on the public datasets with different sparsity. The efficiency of the proposed system is illustrated by conducting several experiments on MovieLens dataset.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.446-465
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• 2015

In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.51-58
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• 2010

프로그래밍 교육은 학습자 개개인의 특성에 맞는 수준별 단계별 학습이 필요하다. 추천시스템은 개인화서비스를 위해 사용되는 방법의 하나로, 본 연구에서는 추천시스템을 사용하여 웹기반 프로그래밍 교육 환경에서 학습자 개개인에 적합한 학습을 추천할 수 있는 방법을 제공한다. 제안하는 수준별 프로그래밍 학습을 위한 추천시스템은 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 특정 학습자의 학습수준과 학습범위에 적절한 프로그래밍 문제를 제공하도록 한다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하여, 학습자의 프로그래밍 능력 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 더 나아가 기존 협업필터링 방법을 사용하는 경우와 비교해 볼 때 추천 성능향상 및 분석 시간 감소를 통해 추천시스템의 한계점 중의 하나인 확장성을 해결할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.612-615
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• 2007

This research studies the Virtual Reality simulation of Newton's physics law on rigid body type of objects for physics learning. With network support, collaborative interaction is enabled so that people from different places can interact with the same set of objects in Collaborative Virtual Environment. The taxonomy of the interaction in different levels of collaboration is described as: distinct objects and same object, in which there are same object - sequentially, same object - concurrently - same attribute, and same object - concurrently - distinct attributes. The case studies are the interaction of users in two cases: destroying and creating a set of arranged rigid bodies. We identify a specific type of application for contents authoring with modeling systems integrated with real-time physics and implemented in VR system. In our application called Virtual Dollhouse, users can observe physics law while constructing a dollhouse using existing building blocks, under gravity effects.

• 정보교육학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.87-98
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• 2015

초등학교 로봇활용교육에서 여학생들의 경우 기계에 대한 부정적 태도와 인식 등으로 인하여 학습동기와 흥미를 유지하는 데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 초등학교 여학생들을 위한 STEAM 기반 스토리텔링 로봇활용교육을 통하여 학습태도를 향상시키는 방안을 모색하였다. 교육과정은 여학생들에게 친근한 명작동화를 9개의 학습주제로 구성하였고 스마트폰을 활용하여 로봇설계, 제작, 학습토론, 공유할 수 있는 스마트 로봇교육지원시스템을 개발하였다. 학습태도에 대한 t-검증 결과, 실험집단이 통제집단보다 평균이 더 높았으며 설계된 시스템은 여학생들의 협력적 학습활동과 학습동기 지속에 효과적인 것으로 나타났다.