본 논문은 지리학습의 시각 및 공간의 학습효과를 향상시키기 위해 지리정보시스템 기반의 코스웨어를 개발하는데 목적을 둔다. 기존의 코스웨어는 학습자에게 단순히 텍스트나 이미지와 같은 시각적인 정보만을 제공하기 위해 학습자의 학습의욕을 제어할 수 있도록 했다. 이러한 코스웨어를 본 논문에서는 지리학습 시스템으로 정의한다. 본 지리학습시스템은 학습평가 후에 이루어지는 피드백을 통해 완전학습과 반복학습이 가능하다. 또한 학습자는 구현한 지리학습 응용모듈을 이용하여 직접적인 학습참여와 웹사이트에서의 정보검색이 가능하다.
본 연구에서 제안하는 시스템은 기존의 웹기반에서의 문제운행 시스템원리인 학습내용전개$\rightarrow$문제제공$\rightarrow$평가결과를 제시하는 수준에서 탈피한 IPI(Individually Prescribed Instruction: 개별처방식 수업)를 적용한 개별완전학습을 목표로 설계 구현한 것이다. 개별완전학습을 하기 위하여 먼저 선수학습의 진단평가가 이루어지며 이에 따라 학생들 각자에 맞는 학습을 하게 된다. 또한 학생들마다 수업 목표에 도달하는 시간이 다르기 때문에 하나의 단원을 완전학습하기 전에는 다음 단원으로 학습이 진행될 수 없다. 따라서 학습의 성취도를 측정하기위해 각 단원의 학습 뒤에 평가가 이루어지며 평가결과 80%이상의 성취수준을 보이면 다음 단원의 학습으로 계속 진행이 이루어지고, 80%미만의 성취수준을 보이면 다음단원으로의 진행이 제한되고 개인별 보충학습이 이루어진다. 여기서 보충학습은 학습자가 완전히 학습하지 못한 학습에 대한 수준별 처방 학습이다. 따라서 본 연구는 개별처방식 수업의 완전학습에 그 목표를 두고 선수학습 결손을 방지하고 개인적 능력에 따라 피드백 학습을 하여 완전학습 목표에 도달할 수 있도록 시스템을 설계 및 구현하였다.
인터넷이 발달하고 접할 수 있는 데이터가 폭증하면서 데이터들에서 사용자는 자신의 기호에 맞는 정보를 찾기가 점점 힘들어 진다. 추천 시스템은 사용자의 기호에 맞는 정보들을 추출하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 강화 학습 알고리즘을 기반으로 한 하이브리드 추천 시스템을 사용하여 사용자의 선호도 예측에 대한 정확도를 향상 시켰다. 본 연구는 2000장의 이미지로 테스트를 진행하였다. 테스트 할 때 평균 절대 오차를 구하여 분석한 결과 제안하는 시스템이 협업적 필터링, 내용 기반 필터링, 단순 하이브리드 필터링의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 시멘틱 웹과 온톨로지 기술의 특징을 살펴보고 이러닝 분야에서 온톨로지를 적용한 연구들을 분석하였다. 또한, 적응형 학습에서 고려해야 될 모델들을 살펴보고, 그동안 연구되어 왔던 적응형 시스템들에 대해서 분석하였다. 이를 토대로 이러닝 분야에서 효과적으로 적응형 학습을 지원하기 위해 온톨로지 기술을 적용하기 위한 방안을 모색하고 실제 온톨로지에 기반한 적응형 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계된 시스템은 기존의 온톨로지에 기반한 적응형 시스템에서의 대두된 문제점들을 보완하여 설계되었다. 즉, 학습자의 학습 수준과 상태를 적절하게 진단하고, 학습 스타일에 대한 세부적인 분류와 그에 따른 구체적이니 학습 지원 방법을 제공함으로써 보다 효율적인 적응형 학습을 지원하고자 하였다.
기존의 초등과학 CAI나 웹기반 학습시스템의 문제점은 교수자의 학습 설계에 따라 획일적인 코스로 구성되어 있고 개인의 학습 특성을 고려하지 않은 채로 설계되었으며 학습도중에 발생되는 학습자의 의견이나 생각을 시스템에 반영 할 수 없어 학습 참여의욕과 학습 동기유발을 떨어뜨려 학습 효율을 높이지 못한다는 점이다. 따라서 학습자 개인의 특성에 맞는 학습 환경을 제공해 주며 학습자의 적극적인 학습참여와 학습 동기유발을 촉진하는 교수-학습 시스템이 필요하다. 본 논문은 캐릭터 교사와 학습자의 대화를 통해 적극적인 학습참여의 기회를 부여하고 지속적인 학습 흥미와 동기유발을 위해 다양한 학습 자료를 제시해 주는 캐릭터 기반의 대화형 교수-학습 시스템을 설계하였다.
Over the past several years, deep learning has been widely used for feature extraction in image and video for various applications such as object classification and facial recognition. This paper introduces an implantation of embedded Linux system for embossed digits recognition using CNN based deep learning methods. For this purpose, we implemented a coin recognition system based on deep learning with the Keras open source library on Raspberry PI. The performance evaluation has been made with the success rate of coin classification using the images captured with ultra-wide angle camera on Raspberry PI. The simulation result shows 98% of the success rate on average.
본 연구의 목적은 컴퓨터대수시스템(CAS)를 활용하여 개인 적응용 이산수학 학습을 가능케하는 웹기반 가상 학습용 콘텐츠를 개발하는 것이다. 중등과정과 대학과정의 이산수학에서 공통적으로 등장하는 집합, 관계, 행렬, 그래프 등의 내용 요목을 중심으로 콘텐츠를 구성하였다. 이산수학의 특성상 컴퓨터를 사용한 이산구조를 즉각적으로 처리하여 그 결과를 시각적으로 제시하는 가상 학습용 콘텐츠 제작 환경을 제시하였다. 각 단원마다 동영상 기반의 강의 콘텐츠를 제공하였으며 강의 기반의 개념을 구체화할 수 있는 Mathematica 기반의 실습하기 기능을 추가하였다. 특히 행렬 단원 학습에서 학습구조도식을 이용한 콘텐츠 설계와 이에 따른 내용 요소별 베이지언 추론망 기반의 진단학습 모듈을 추가함으로써 구체적인 피드백을 통한 개인 적응형 학습이 가능하도록 설계하였다. 개발된 행렬 학습용 콘텐츠 중심으로 10명의 이공계 대학생이 실제 사용해 본 반응을 형성평가의 일환으로 분석하여 향후 수정 방향을 도출하였다.
본 연구에서는 사이버 가정학습에서 학습자들의 자기주도적 학습을 지원하기 위한 온톨로지 기반의 학습지원 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습내용에 대한 온톨로지를 구현하여 학습 개념들간의 관련성을 학습자에게 시각적으로 구조화하고 선.후 개념들의 관련성을 보여줌으로써 학습자들이 학습내용에 대한 이해를 높일 수 있도록 지원하고 있다. 또한, 온톨로지를 구축시 정의된 다양한 속성 정보들을 이용한 고차원적인 추론 기능을 제공함으로써 학습에 대한 흥미와 동기를 높일 수 있도록 하고 학습자의 주도적이고 능동적인 학습을 지원하고 있다.
웹기반 교육 시스템의 경우 학습자간의 상호작용이 교육적 교류와 사회성을 증진하는데 도움을 주기 때문에 인터넷을 통하여 상호작용을 증진하는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 학습자의 상호작용 향상을 위한 웹기반 문제중심학습(PBL) 시스템을 설계 및 구현하였다. 실제 웹기반 PBL 수업에서 설계된 상호작용 증진 방안이 PBL 활동에 어떤 영향을 미치고, 학생들이 웹기반 PBL 학습경험을 어떻게 인식하는지 조사하였다. 실험결과 제안한 시스템이 학습자들의 자기 주도적 학습과 정과 상호작용을 촉진하는 것으로 확인되었다.
최근 웹 기반 학습의 우수성이 크게 대두되고 여러 방면의 연구들이 진행되고 있으나 학습자의 주도적인 참여를 요구하기 때문에 이를 극복하려는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존의 웹 기반 학습 시스템이 가지고 있는 결함을 보완하기 위해서 학습 환경을 촉진시키기 위한 자기조절학습 전략을 개발하였다. 자기조절학습 전략은 일반적이고 추상적인 내용으로 구성되어 있어 이를 구체적으로 구현하기 위한 하위 전략들을 도출한다. 또한 좀 더 체계화된 시스템 개발을 위해 하위 전략 요소에 대한 상호작용적 설계를 하여 보다 진보된 웹 기반 학습 시스템을 구축하고 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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