• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권4호
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• pp.199-206
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• 2014

The ant colony optimization (ACO) algorithm is a new heuristic algorithm that offers good robustness and searching ability. With in-depth exploration, the ACO algorithm exhibits slow convergence speed, and yields local optimization solutions. Based on analysis of the ACO algorithm and the genetic algorithm, we propose a novel hybrid genetic ant colony optimization (NHGAO) algorithm that integrates multi-population strategy, collaborative strategy, genetic strategy, and ant colony strategy, to avoid the premature phenomenon, dynamically balance the global search ability and local search ability, and accelerate the convergence speed. We select the traveling salesman problem to demonstrate the validity and feasibility of the NHGAO algorithm for solving complex optimization problems. The simulation experiment results show that the proposed NHGAO algorithm can obtain the global optimal solution, achieve self-adaptive control parameters, and avoid the phenomena of stagnation and prematurity.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제12권1호
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• pp.109-124
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• 2002

This study investigated various effects of WBD(web-based discussion) on mathematical communication, interaction and problem solving in the classroom. We developed a web site including BBS and chat room in order to encourage students' mathematical curiosities and self-studies. The web site had been operated for 6 months. Five classes of 1st grade students were selected from an middle school in Daejon. Moreover, we analyzed several cases for interactional behavior and effect. WBD promote dialogue between a teacher and students. Analysis of feed-back from BBS revealed that student's negative attitudes could be changed to positive ones by step-by-step discussions. Moreover, collaborative learning is enhanced by on-line discussion. But the effects of WBD are affected by the character and ability of a student.

• 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.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.143-159
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• 2018

수학 문제해결 교육 연구에 있어서 문제해결 과정에 나타나는 인지적, 정의적 요소의 상호작용 및 메타정의적 측면에 대한 연구의 비중이 점차 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 수학 학습 성취 수준에 따라 초등학생의 문제해결 과정에 작용하는 메타정의의 기능적 특성을 파악하기 위하여 빈도 분석과 사례 분석을 병행하였다. 수학 학습 성취 수준에 따라 협업적 문제해결 활동에서 나타나는 메타정의 출현 빈도, 메타정의 유형별 빈도, 메타정의의 메타적 기능 유형별 빈도를 비교 분석하였다. 또한, 수학 학습 성취 수준별 메타정의의 메타적 기능 유형별 사례의 분석을 통하여 메타정의의 실제적인 작용 메카니즘을 파악하였다. 그 결과, 수학 학습 성취 하 수준 집단의 문제해결 과정에서 상 수준 집단에 비해 메타정의의 출현 비율이 상대적으로 높았으며, 상 수준 집단의 메타정의는 하 수준 집단에 비해 상대적으로 다양한 유형의 메타적 기능으로 작용하였다. 이와 같은 연구 결과로부터 수학 문제해결 수업에 적용해 볼 수 있는 메타정의의 기능적 특성과 관련한 교육적 시사점을 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1672-1683
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• 2004

추천 시스템은 일상의 정보를 필터링 해주는 웹 지능화 기술 중의 하나이다. 현재까지 협력기반 (사회기반) 추천 시스템, 내용기반 추천시스템과 이들의 장점을 혼합한 추천시스템들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 항목기반 협력필터링 틀에 적용한 일명 ICHM이라 불리는 새로운 형태의 혼합 추천 시스템을 소개한다. 이 방법은 항목의 내용 정보를 협력필터링 틀 안에 통합시킴으로써 평가 데이타의 희박성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. ICHM 방법의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 MovieLense 데이타를 이용한 다양한 실험을 하였다. 실험 결과, ICHM 방법이 항목기반 협력 필터링의 예측 질을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시에도 아주 유용함을 확인할 수 있었다.

• 교육시설 논문지
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• 제19권2호
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• pp.59-66
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• 2012

Community design education has covered the worldview dimension of the collaborative courses for sustainability draws on the architectural expertise developed in a network of community projects and therefore case studies of design education by the collaborative project-based learning in terms of participants, students, teachers and architects, such as 'Learning By Design' for the K-12 comprehensive program in Massachusetts addresses how a local society can make its community sustainable by both design and education. To understand that community design and education can provide professional development in all levels of skills and knowledge across disciplines and opportunities for collaborative learning and problem-solving, this research consists of case studies of the community design education including social systems that assist in organizing the local educational program as well as promoting the programs with public awareness of the community. It covers the UNESCO-UIA agenda of the community design and education that is to enhance the physical environment relating to human interaction by developing innovative alternatives of existing community and contributing voluntarily to neighborhoods through design. As the community design collaborative of design professionals and users is a structural approach to assess design quality, the cases address how to set up the architectural program in order to share pro bono design service and provide high-quality design resources available for sustainable environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.273-285
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• 2024

교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.547-556
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• 2005

지식기반사회에서 새로운 교육형태로 대두되고 있는 온라인 협력학습은 실제적이고 고차원적인 문제해결 능력을 향상시키며 학습의 몰입을 촉진하는 효과적인 방안으로 활발하게 논의되고 있다. 협력학습은 개인학습과 달리 팀을 구성하여 공동의 목적을 설정하고 과제를 수행하면서 산출물을 생성하는 복잡한 절차를 거치게 되며, 성공적인 협력학습을 위해 협력학습과정에서 학습자의 자기주도학습 능력, 그룹간 상호작용, 학습자료의 공유 촉진 전략이 필요하다. 그러나 교수자가 모든 학습자의 협력활동을 모니터하고 문제점에 대해 적극적인 조언자 역할을 수행하기에 어려운 실정이며, 기존의 협력학습지원 도구만으로는 학생들의 협력활동을 촉진시키기에는 제한적이다 따라서 본 연구에서는 온라인 협력학습에서의 상호작용을 모니터하고 촉진하기 위해 협력학습지원 에이전트(ECOLA)를 개발하였다. 협력학습지원 에이전트(ECOLA)는 협력학습모델과 협력학습 촉진전략에 기반한 모니터링 에이전트와 촉진자 에이전트로 구현되었다.

• 대한화학회지
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• 제65권2호
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• pp.151-165
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• 2021

이 연구는 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)에 기반한 화학 수업을 고등학교 3학년 86명에게 적용하고 이에 따른 인성역량 변화를 인성역량 검사, 논의과정 분석, 반성 글쓰기 분석으로 알아보았으며, 평가 결과 간 상관관계를 분석하였다. 연구 결과, 세 평가 간 상관관계는 낮았으나 모두 인성역량 평균 점수가 향상되었고 세부 인성역량 요소에서는 차이가 나타났다. 인성역량 검사는 자기평가로써 학생들이 학습의 주인의식을 갖고 참여하도록 하였고, 논의과정 분석은 과정평가로써 학생의 말과 행동으로 나타나는 인성역량을 평가하기에 적합한 평가 방법으로 나타났으며, 반성 글쓰기 분석은 학생이 학습 전 과정을 되돌아보면서 행동으로 나타나기 어려운 인성역량을 분석할 수 있다는 장점을 보였다. 따라서 세 인성역량 평가 방법이 상호 보완적으로 함께 실시되면 학생들의 인성역량에 대한 세부적이고 종합적인 정보를 얻을 수 있다고 판단된다.

• 대한화학회지
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• 제65권6호
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• pp.468-483
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• 2021

이 연구는 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업이 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 공업계열 특성화 고등학교 화학공업과 2학년 2개 학급 43명을 대상으로 인성 역량 및 과학의 정의적 특성 검사지, 각 모둠별 논의 과정 음성 녹음본, 수업 되돌아보기 활동지를 분석하였다. 연구 결과, 인성 역량 검사 총점에서 실험집단 학생들은 비교집단 학생들보다 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며 9개의 하위 인성 역량 요소에서 비교집단에 비해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 과학의 정의적 특성 검사 결과, 실험집단 학생들은 총점에서 비교집단 학생들보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며, 흥미의 일관성을 제외한 7개의 하위 요소에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용한 과학 수업은 공업계열 특성화고 학생들의 인성 역량과 과학의 정의적 특성을 향상시키는데 효과가 있었다.