웹 2.0 기술의 발전에 따라 사용자가 임의로 서비스 공간을 재구성할 수 있는 개인화 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이러닝 분야에서도 점차 개인화 서비스를 적용하여 사용자에게 학습 공간의 재구성을 위한 다양한 기능들이 제공되고 있다. 그러나 기존의 개인화 서비스인 컴포넌트 단위의 레이아웃 재배치는 학습자에게 제한된 요소의 변경만을 허용하기 때문에 세부적인 구성 변경이 이루어질 수 없다. 또한 이러한 재배치 정보를 다른 용도로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학습 공간의 컨트롤 단위 재구성을 위한 e-Space Manager와 동적 컨트롤 배치 기법을 제안하고 이를 통해 사용자가 배치하는 컨트롤이 콘텐츠의 특성에 최적화되어 구성됨을 확인한다. 제안하는 컨트롤 배치 기법은 사용자가 학습 공간의 구성을 컨트롤 단위로 조정할 수 있다는 장점이 있다. 이는 콘텐츠의 배치뿐만 아니라 시스템 개발자가 허용한 범위 내에서 컨트롤의 변경을 통해 콘텐츠의 입 출력 형태를 학습자가 임의로 구성할 수 있게 된다. 그리고 컨트롤 배치를 통해 생성되는 재구성 정보와 사용 기록을 바탕으로 사용자 선호도에 따른 컴피턴시 모델에 사용될 수 있는 자료를 생성한다.
Aviation ICT technology is a convergence technology between aviation and electronics, and has a wide variety of applications, including navigation and education. Among them, in the field of aerial pilot training, there are many problems such as the possibility of accidents during training and the lack of coping skills for various situations. This raises the need for a simulated pilot training system similar to actual training. In this paper, pilot training data were collected in pilot training system using VR/AR to increase immersion in flight training, and Customized Pilot Training Platform with Collaborative Deep Learning in VR/AR Environment that can recommend effective training courses to pilots is proposed. To verify the accuracy of the recommendation, the performance of the proposed collaborative deep learning algorithm with the existing recommendation algorithm was evaluated, and the flight test score was measured based on the pilot's training data base, and the deviations of each result were compared. The proposed service platform can expect more reliable recommendation results than previous studies, and the user survey for verification showed high satisfaction.
This study focused on the developing a system of computer adaptive diagnosis and instruction(CADI). This system is a conceptual model that connected learning with assesment by using new media such as computers, multimedia, and new technologies. In this conceptual model, adaptive diagnosis means tailored or customized diagnostic evaluation, and adaptive instruction implies tailored or customized instruction. The connection between learning and assesment suggests that they are closely related to determine following learning contents and learning methods. CADI's expected effect are 1) it can contribute to real learning of core concept, 2) it can enlarge the educational opportunities, 3) it can help students study by student himself and learn media literacy, 4) information for evaluation functions more essential roles, 5) it is possible to work cooperatively with any other school subject.
The purpose of this study supports the establishment of national e-learning policy by analyzing e-learning status and current status of higher education. Enhance the competitiveness of higher education through sharing information between universities. And to improve e-learning quality management. We surveyed the current status of e-learning in 341 universities and questionnaires about e-learning content, e-learning application form, e-learning platform status was surveyed through each school's learning management system. As a result, the infrastructure of e-learning, the rate of platforms secured, and the contents are increasing gradually each year; however, still, not all students can receive the services equally. Dedicated servers and learning management systems were secured by more than 70% of general universities. In the current development status of e-learning content, multimedia, animation, and text forms are gradually decreasing, but video contents are increasing every year. Most of the online contents were used in the e-learning contents by application type, and blended learning, flipped learning, and mooc is not yet actively used since they are still in the beginning stage. Learning analysis techniques should be supported in order to easily use online learning contents such as flipped learning and mooc. We suggest that the effectiveness of e-learning should be measured and the current state of learning analysis for customized learning should be done. This study aims to contribute to the improvement of competitiveness of higher education by sharing information about e-learning among universities as a basis for improvement of e-learning policy. Future tasks are to improve the customized learning environment by adding whether the system environment for learning analysis is provided at the time of the survey.
유비쿼터스 네트워크 환경으로의 변화는 인터넷 기반의 학습 환경들을 스마트 러닝 환경으로 변화시켜 가고 있다. 특히, 스마트 러닝 환경은 기존의 교수자 중심 학습 환경에서 학습자 중심 환경으로 변화하는 학습 환경의 패러다임에 있으며, 최근에는 학습자에게 필요한 스마트 러닝 환경에 대한 요구가 많아지고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 네트워크 환경들을 분석을 통하여 학습자 중심에서 스마트 러닝을 위한 학습 환경을 물리적 측면과 비물리적인 측면에서 분석하였다. 또한 스마트 러닝의 환경적 특성에서 효율적으로 적용할 수 있는 학습방법을 제시하였다.
The knowledge-based society of the 21st century requires effective education and learning methods in each professional field because the development of human resource determines its competence more than any other factors. It is highly desirable to develop an intelligent tutoring system, which meets ever increasing demands of education and learning. Such a system should be adaptive to each individual learner's demands as well as the continuously changing state of the learning process, thus enabling the effective education. The development of a learning environment based on learner modeling is necessary in order to be adaptive to individual learning variants. An intelligent learning environment is being developed targeting the heritage education, which is able to provide a customized and refined learning guide by storing the content of interactions between the system and the learner, analyzing the correlations in learning situations, and inferring the learning preference from the learner's learning history. This paper proposes a heritage learning system of Bulguksa temple, integrating the ontology-based learner modeling and the learning preference which considers perception styles, input and processing methods, and understanding process of information.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권1호
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pp.49-53
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2010
e-learning and m-learning have some problems that data transmission frequently discontinuously, communication cost increases, the computation speed of mass data drops, battery limitation in the mobile learning environments. In this paper, we propose the PULIMS for u-learning systems. The proposed system intellectualize the education environment using intelligent mobile agent, supports the customized education service, and helps that learners feasible access to the education information through mobile phone. We can see the fact that the efficience of proposed method is outperformed that of the conventional methods. The PULIMS is new technology that can be used to learn whenever and wherever learners want in Ubiquitous education environment.
본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.
최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
Kim, Seong-Kyu;Lee, Mi-Jung;Jang, Eun-Sill;Lee, Young-Eun
Journal of Multimedia Information System
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제9권1호
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pp.51-60
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2022
This paper raised the need to examine how the online education environment triggered by COVID-19 and the smart learning environment can be established in consideration of the improvement of education and learning through learning analysis. Many studies are being conducted in Korea, and the Ministry of Education is continuously striving to build a smart school by promoting strategies for promoting smart education on the way to a talent powerhouse. Nevertheless, there is no unified definition of smart learning, and it can be seen as customized (individualized) learning using smart devices. However, most of the discussions on the construction of smart schools so far have limitations in that they are limited to physical spaces. Accordingly, the opinions of teachers and learners were not sufficiently reflected in the establishment of the facility. This study intends to study smart learning in various departments. In addition, the subjects students in charge of the co-researcher of this study were analyzed. The total number of subjects was 951, and 434 responded to this study survey. In addition, students were well accepting the online environment, and in the future, regardless of COVID-19, research will be presented to improve mutual communication between professors and students in smart learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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