본 연구의 목적은 네트웍 기반 협력학습(CSCL)에서 학습자의 성찰을 지원하는 인지적 도구를 설계하는 주요전략과 도구의 구성요소를 탐색해 보는데 있다. CSCL에서는 실세계에서 직면하는 복잡한 문제를 해결하기 위한 방안으로 학습자가 다양한 관점에서 의견을 교환하고 협력하는 활동을 강조한다. 학습경험을 유의미한 의미생성과 지식구성으로 확장하기 위해서는 학습자의 성찰이 필수적이며, 따라서 학습자가 자신 또는 그룹의 학습과정과 결과를 지속적으로 모니터링할 수 있는 기제가 제공될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 학습자 성찰의 중요성을 이론적으로 탐색하고 네트웍 기반 성찰지원 도구에 대한 선행연구들을 분석하여 시사점을 도출하였다. 나아가 사회문화적 인지 이론을 토대로, 협력학습과정을 지원하고 그룹인지를 확장시킬 수 있도록 협력적 성찰지원 도구를 설계하였다. 구체적으로는 (1)학습자의 협력적 인식, (2)사고의 시각화, (3)대화(협상) 촉진, (4)메타타인지적 단서로 세분화하였으며, 성찰지원 도구의 구성요소로서 추석달기, 협력노트 및 메타인지 프롬프트 등의 적용을 제안하였다.
Hypertext raises question to general assumptions about our conventional conceptions of education. In this essay, three kinds of learning-models are presented by the application of "writing" hypertext literature to the English education of the elementary school. These models, which I call the "scene-centered" system, give knowledge to learners in non-linear, non-sequential structure. The term "scene" is a single concept or idea composed of a single sub-text, which is to be made by the group of students. This system is focused on the collaborative composition of students. Students, by generating sub-texts and connecting texts, perform the educational activities to expand the source text. The "scene-centered" system is, to put it into a Barte's term, a "writerly text." But in order to "write," "reading" should be accompanied. So, this system is a learning model in which writing and reading are carried on simultaneously. In all the process, students play a role of multi-user, with three access rights: read, write, and annotate. So, students making use of hypertext systems will act as reader-authors. And teachers will take the new role in collaborative writing environment. No longer the central authoritarian evaluator, they will become consultants, co-writers, coaches of their students.
Learners are often posited in a paradoxical situation where they are not fully involved in decision making processes on how to learn, in designing their tools. Cognitive artifacts in e-learning are supposed to effectively support learner-centered e-learning. The purpose of the study is to analyze cases of cognitive artifacts and to inquire those design principles for facilitating the learner-centered e-learning. Four research questions are suggested: First, it will be analyzed the characteristics of learners with respect to design of cognitive artifacts for supporting the learner-centered e-learning. Second, characteristics of four cases to design cognitive artifacts in learner-centered e-learning environment are analyzed. Third, it will be suggested the appropriate design principles of cognitive artifacts to facilitating learner-centered learning in e-learning environment. Four cases of cognitive artifacts design in learner-centered e-learning was identified as follows: Wiki software as cognitive artifacts in computer-supported collaborative learning; 'Play Around Network (PAN)' as cognitive artifact to monitor learning activities in knowledge community; Knowledge Forum System (KFS) as a cognitive artifact in knowledge building; cognitive artifacts in Courses-as-seeds applied meta-design. Five design principles are concluded as follows: Promoting externalization of cognitive artifacts to private media; Helping learners to initiate their learning processes; Encouraging learners to make connections with other learners' knowledge building and their cognitive artifacts; Promoting monitoring of participants' contributions in collaborative knowledge building; Supporting learners to design their cognitive artifacts.
These days, as interest in the recommendation system with deep learning is increasing, a number of related studies to develop a performance for collaborative filtering through autoencoder, a state-of-the-art deep learning neural network architecture has advanced considerably. The purpose of this study is to propose autoencoder which is used by the recommendation system to predict ratings, and we added more hidden layers to the original architecture of autoencoder so that we implemented deep autoencoder with 3 to 5 hidden layers for much deeper architecture. In this paper, therefore we make a comparison between the performance of them. In this research, we use 2-dimensional arrays and 3-dimensional tensor as the input dataset. As a result, we found a correlation between matrix entry of the 3-dimensional dataset such as item-time and user-time and also figured out that deep autoencoder with extra hidden layers generalized even better performance than autoencoder.
Children exhibit different behaviors, skills, and motivations. The main aim of this research was to investigate children's sensibility factors for icons, and to look for the best typeface for application to Web-Based Instruction (WBI) for e-Learning. Three types of icons were used to assess children's sensibilities toward metaphors: text-image, representational, and spatial mapping. Through the factor analysis, we found that children exhibited more diverse reactions to the text-image and representational types of icons than to the spatial mapping type of icons. Children commonly showedn higher sensibilities to the aesthetic-factor than to the familiarity-factor or the brevity-factor. In addition, we propose a collaborative-typeface system, which recommends the best typeface for children regarding the readability and aesthetic factor in WBI. Based on these results, we venture some suggestions on icon design and typeface selection for e-Learning.
본 논문에서는 학습자의 내부환경과 외부환경 정보를 이용하여 교사 및 학습자들 간의 협력학습을 지원하는 SERO노트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 학습자의 내부환경을 평가문항에 대한 재학습 희망 여부로 정의하고, 외부환경을 평가문항에 대한 정답 여부로 정의하였다. 평가문항별 SERO 유형 분류를 통한 교사 및 학습자들 간의 협력 학습이 교육평가의 본질적인 목적을 반영하고 있다. 평가문항별 유형 분류를 통한 결과를 DB에 축적하여 활용함으로써 교사 및 학습자들에게 다양한 환류의 기회를 제공 한다.
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.
정보통신기술의 급격한 발달은 교육의 패러다임을 변화시켰으며 새로운 학습의 장인 e-teaming을 가능하게 하였다. e-learning 시스템은 컨텐츠. 커뮤니티 및 등 방대한 정보를 체계적으로 제공하여 누구나, 언제, 어디서나 학습할 수 있게 한다. 이에 교수·학습의 방법 중 협동적이고 상호 보완적인 학습 방식인 협력학습과 e-learning을 결합시켜 협력학습을 위한 e-learning시스템을 개발하여 교수 학습의 효율성을 기하고자 한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
본 연구는 학생들이 온라인 환경에서 정보시스템을 활용하여 효율적인 협동학습을 수행하는 방법을 이해하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 분해된 계획 행동 이론(Decomposed TPB)을 기반으로 하여, 학생들의 웹기반 협동학습시스템의 사용의도에 영향을 미치는 5개의 중요한 요인을 도출하였다: 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 흥미성. 본 연구모형은 2개 대학의 대학생 254명을 대상으로 TOEIC콘텐츠를 공부하는 온/오프라인의 가상적인 스터다그룹을 구성하여 협동학습을 수행하도록 하고, 이에 대한 자료를 세 차례의 설문을 통하여 수집하여 분석하였다. 연구결과는 다차원으로 분해된 변수들 중 태도적 믿음 변수인 지각된 용이성을 제외하고 분해된 모든 변수가 사용의도에 긍정적 강한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 특히, 웹기반 협동학습지원시스템의 다양한 기능(협동학습을 통한 화상토론, 게시판활동, 오프라인 정기 모임, 동영상 동시 시청)을 통하여 팀장과 팀원들의 상호작용과 함께 사용의도에도 직접적 영향을 줄 수 있기 때문에 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향 변수는 준거집단을 통해서 웹기반 협동학습 시스템에 대한 행동의도나 인지에 영향을 줄 수 있는 중요 변수로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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