• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4호
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• pp.141-156
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• 2014

This study intended to evaluate the viability of cyber education in terms of learning satisfaction and learning achievement. The study integrated two research streams such as social presence model and learning environment model. Where the learning environment model emphasizes the components of learning aids, social presence model considers more deeply the relationships among peers and with instructors. These two research streams have been considered relatively independently. The study integrated these ideas and measured their reliabilities and validities. The results demonstrate that the two constructs are relevantly independent and both of these constructs are very important considerations for the success of cyber education. The study concludes that cyber education 2.0 requires more social presence factors than the learning environment factors such as technological development or new equipments.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.13-22
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• 2011

창의적 문제해결 능력을 위한 알고리즘 교육의 중요성이 강조되고 있다. 특히 수학 과학과 연계된 논리적 사고력 증진을 위한 알고리즘 교재 개발이 추진 중 이다. 그러나 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 모형에 대한 제시가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 효과적인 알고리즘 교육을 위한 교수-학습 모형을 제시한다. 나선형 모형으로 학습 진도를 진행하며, 논리적 사고력을 기반으로 하는 알고리즘 교육의 특성을 반영하여 교수-학습 모형을 개발하였다. 또한 학습자의 만족도를 위하여 설문을 실시하였으며, 그 결과로 설계된 교수-학습 모형은 PBL과 자기주도학습 및 동료교수법의 혼합 모형이다. 제시된 모형에 근거하여 수학과 과학의 수업 예시를 구성하여 적용 가능성을 보였다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.80-80
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• 2022

Estimation of heading date of paddy rice is laborious and time consuming. Therefore, automatic estimation of heading date of paddy rice is highly essential. In this experiment, deep learning classification models were used to classify two difference categories of rice (vegetative and reproductive stage) based on the panicle initiation of paddy field. Specifically, the dataset includes 444 slanted view images belonging to two categories and was then expanded to include 1,497 images via IMGAUG data augmentation technique. We adopt two transfer learning strategies: (First, used transferring model weights already trained on ImageNet to six classification network models: VGGNet, ResNet, DenseNet, InceptionV3, Xception and MobileNet, Second, fine-tuned some layers of the network according to our dataset). After training the CNN model, we used several evaluation metrics commonly used for classification tasks, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. In addition, GradCAM was used to generate visual explanations for each image patch. Experimental results showed that the InceptionV3 is the best performing model in terms of the accuracy, average recall, precision, and F1-score. The fine-tuned InceptionV3 model achieved an overall classification accuracy of 0.95 with a high F1-score of 0.95. Our CNN model also represented the change of rice heading date under different date of transplanting. This study demonstrated that image based deep learning model can reliably be used as an automatic monitoring system to detect the heading date of rice crops using CCTV camera.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.43-55
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• 2019

4차 산업혁명으로 초지능, 초연결 사회가 도래했다. 4차 산업혁명의 핵심 기술들은 소프트웨어가 중요한 부분을 차지한다. 소프트웨어를 통해 문제를 해결하는 능력은 모든 사람이 갖추어야 할 핵심 역량이란 점에서 소프트웨어 교육이 필요하다. 소프트웨어 교육은 프로그래밍 과정을 통해 문제를 해결하는 능력인 컴퓨팅 사고력 향상을 목표로 한다. 지금까지 대부분의 문제해결 프로그래밍 교수학습 모형은 전통적 개발 방식인 폭포수 모형(분석-설계-개발-테스트)을 따른다. 이는 선행 단계에서 문제가 있는 경우 테스트 단계에서 발견되어 문제의 해결책을 다시 찾는 데 적지 않은 시간과 노력이 소요되어 학습에 부담으로 작용할 수 있다. 본 연구에서는 애자일(Agile) 개발 방식인 TDD(테스트주도개발)를 적용한 컴퓨팅 사고력 기반 테스트 중심 문제해결 학습 모형을 제안하고 전문가 검토를 통해 모형의 적절성을 검증하였다. 모형의 검증 결과 긍정적인 평가 결과를 보였다. 특히, 모형의 학습 단계 구성, 프로그래밍 학습에의 도움, 컴퓨팅 사고력 증진에의 도움 등에서는 높은 평점을 보여 향후 학습 적용 시 문제해결 프로그래밍 학습을 통한 컴퓨팅 사고력 발달에 긍정적인 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.27-36
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• 2006

본 연구는 e-Learning 협력학습 기술 개발 지원을 위한 기반 연구로서, e-Learning 에서의 협력학습을 위한 기본모형 개발과 협력학습 활동에서 발생하는 학습자들의 학습행위요소를 세부적으로 분석 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 면대면 교실수업에서 이루어져 온 다양한 협동학습 모형들을 분석하였으며, 면대면과 온라인 환경에서 협력학습 및 커뮤니케이션 활동을 강조하는 문제중심학습, 프로젝트 학습, 탐구학습, 토론학습 등 교수모형에 기초한 주요 학습모형들의 절차와 단계, 학습활동 등도 분석하였다. 연구 결과 e-Learning에서의 협력학습을 위한 일반 모형과 세부 학습행위요소들, 그리고 시스템적 지원기능들이 제시되었으며, 추후 연구를 위한 과제가 제안되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.351-357
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• 2022

본 연구는 체육과 경쟁활동 플립러닝 교수학습 모형을 개발하고 그 모형의 타당성을 확인하는 것을 목적으로 수행되었다. 우리는 본 연구의 목적 달성을 위한 연구 방법으로 모형 연구 방법을 활용하였는데, 먼저 모형 개발 연구를 통하여 체육과 경쟁활동 플립러닝 교수학습 모형을 개발하였고, 이어서 모형 타당화 연구를 통하여 모형의 타당화 작업을 수행하였다. 본 연구를 통하여 개발한 교수학습 모형을 바탕으로 학교 현장의 체육 수업에서 학생은 수동적인 학습자에서 능동적인 학습자로 변화할 수 있고, 모형 내에서 제시한 협력형 활동을 통하여 기존의 체육 수업과는 다른 학습자간의 상호작용을 바탕으로 수업 목표를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Contents
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• 제8권1호
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• pp.10-15
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• 2012

Since MegaStudy started e-learning business for Korean high school students, the Korean e-learning industry began to expand and steadily gain attention. This paper focused on the analysis of the development of the Korean e-learning business for teens and the growth of MegaStudy. The three institutional mechanisms were used to examine the factors that aided the development of the business. The regulatory mechanism was the government policy to prevent the expansion of the offline private education sector, which greatly aided the growth of the e-learning business. The mimetic mechanism was the notion to mimic the characteristics of the Korean e-business initiatives. The normative mechanism involved the widespread social norm suggesting that every student should be given an equal opportunity of private education. This paper also examined the case of MegaStudy as a successful case of the e-learning companies. It analyzed the business model of MegaStudy, which is based on its advantage as the front-runner and its high-quality contents and services.

• 4차산업연구
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2023

Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.

• 정보교육학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.331-339
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• 2003

본 연구는 국어 교과를 지원하는 ICT활용 교수 학습 모형의 개발에 관한 내용이다. 우선 국어 교과에서 ICT 활용 교수 학습 모형을 개발하기 위한 모형 개발의 유형을 3가지 제안하고, 국어 교과에서 적용되는 교수 학습모형 및 ICT 활용유형 등의 문헌연구 및 교과분석을 통하여 ICT활용 교수.학습 모형을 개발함으로써, 교수 학습 모형을 중심으로 ICT 활용을 위한 방안을 제시하였다. 본 연구에서 개발된 국어과 ICT 활용 교수 학습 모형은 다른 교과에서 ICT를 활용한 교수 학습 모형을 설계하는데 활용될 것으로 기대되며, 또한 국어과 교수 학습에서 단순히 매체를 이용한 흥미유발의 수준에서만 ICT를 활용하는 것이 아니라 필요한 단계에서 적절한 ICT를 효과적으로 사용할 수 있게 하고, 국어과 수업에 대한 전문성 향상에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.307-316
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• 2020

Machine learning model data is highly affected by performance. preprocessing is needed to enable analysis of various types of data, such as letters, numbers, and special characters. This paper proposes a development environment that aims to process categorical and continuous data according to the type of missing values in stage 1, implementing the function of selecting the best performing algorithm in stage 2 and automating the process of checking model performance in stage 3. Using this model, machine learning models can be created without prior knowledge of data preprocessing.