The information system in which users can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared. Content-based filtering can reflect content information, and it provides recommendation by comparing the feature information about item and the profile of preference. This has the shortcoming of the varying accuracy of prediction depending on teaming method. This paper suggests the discovery of preference through learning the profile for the content-based filtering. This study improves the accuracy of recommendation through learning the profile according to granting the preference of 6 levels to estimated value in order to solve the problem. Finally, to evaluate the performance of the proposed method, this study applies to MovieLens dataset, and it is compared with the performance of previous studies.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.25-28
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2006
사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.
Quiet often, an organization tries to grapple with inconsistent and partial information to generate relevant information to support decision making and action. As such, an organization scans the environment interprets scanned data, executes actions, and learns from feedback of actions, which boils down to computational interpretations and learning in terms of machine learning, statistics, and database. The ExOM proposed in this paper is geared to facilitate such knowledge discovery found in large databases in a most flexible manner. It supports a broad range of learning and classification styles and integrates them with traditional database functions. The learning and classification components of the ExOM are tightly integrated so that learning and classification of objects is less burdensome to ordinary users. A brief sketch of a strategy as to the expressiveness of terminological language is followed by a description of prototype implementation of the learning and classification components of the ExOM.
It is one of the fundamental issues that students in teaching and learning process should take a proactive role in school mathematics. Inquiry or discovery learning in school mathematics is the specific method for students to participate in lessons on their own initiative, which is supported by many scholars in mathematics education. In this paper, we investigate pre-service teachers' perspectives of Inquiry or discovery learning by intensively analyzing information and guided orientation in teaching practice. From this, we find the direction of the pre-service teacher training program for carrying out pre-service teachers' role to help students to take a proactive role in school mathematics.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.5
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pp.359-367
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2022
The purpose of this study was to explore the effect of learning effects by type on college life satisfaction for college students. A total of 250 copies of the survey were distributed, and a total of 219 copies were used for analysis except for 31 copies, excluding questionnaires with many poor or missing questions. The learning effect according to the socio-demographic characteristics of college students showed a significant difference in the form of cohabitation, and it was found that the learning effect was high in the order of alone and friends. Perceptual learning showed significant differences in the form of cohabitation, and it was found that perception learning was high in the order of alone, friends, and seniors and juniors. Cognitive learning showed significant differences in the form of cohabitation, and cognitive learning was found to be high in the order of friends, alone, and seniors and juniors. There was a significant difference in college satisfaction with the type of cohabitation, and it was found that college satisfaction was high in the order of alone, seniors and juniors, and friends. Finally, the higher the discovery learning, perceptual learning, and cognitive learning, the higher the college life satisfaction, and among them, discovery learning was found to have a great influence on college life satisfaction. Overall, the university should provide an environment where students can freely move between individuals and communities and live their university life. In addition, in preparation for problems occurring in the community, it will be necessary to activate the related counseling room.
In this paper, we introduce the sharable and reusable learning objects which are suitable for XML Web services in e-learning systems. These objects are extracted from the principles of pedagogical paradigms for reusable learning units. We call them LIO (Learning Item Object) objects. Existing models, such as Web-hosted and ASP-oriented service model, are difficult to cooperate and integrate among the different kinds of e-learning systems. So we developed the LIO objects that are suitable for XML Web services. The reusable units that are extracted from pedagogical paradigms are tutorial item, resource, case example, simulation, problems, test, discovery and discussion. And these units correspond to the LIO objects in our learning object model. As a result, the proposed model is that learner and instruction designer should increase the power of understanding about learning contents that are based on pedagogical paradigms. By using XML Web services, this guarantees the integration and interoperation of the different kinds of e-learning systems in distributed environments and so educational organizations can expect the cost reduction in constructing e-learning systems.
The purpose of this study is to develop a student-led instructional strategy that is central to the teaching-learning process and to investigate its effects. For this study, we analyzed the learner-centered learning types (discovery learning, problem-based learning, inquiry learning) and extracted elements applicable to newly developed teaching-learning. Based on this, a student-led class strategy was established using pre-learning, teacher collaboration, small group composition, and limited open data and product presentation, and then science classes were conducted. As a result of the post-tests of the five science core competencies of the experimental group using the student-led instructional strategy and the comparative group conducting lecture-based classes, the experimental group showed higher scores than the comparative group in the scientific thinking, scientific communication, and scientific attitudes (p<.05). Based on these results, it was confirmed that the student-led class, in which the student self-adjusts the entire process of designing, exploring, and presenting learning, can help the student's scientific ability. In addition, I would like to discuss the implications of teachers' teaching-learning composition.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.361-367
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1998
The main two applications of the Genetic Algorithms(GA) are the optimization and the machine learning. Machine Learning has two objectives that make the complex system learn its environment and produce the proper output of a system. The machine learning using the Genetic Algorithms is called GA machine learning or genetic-based machine learning (GBML). The machine learning is different from the optimization problems in finding the rule set. In optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because their objective is the production of the individual near the optimal solution. On the contrary, the machine learning systems need to find the set of cooperative rules. There are two methods in GBML, Michigan method and Pittsburgh method. The former is that each rule is expressed with a string, the latter is that the set of rules is coded into a string. Th classifier system of Holland is the representative model of the Michigan method. The classifier systems arrange the strength of classifiers of classifier list using the message list. In this method, the real time process and on-line learning is possible because a set of rule is adjusted on-line. A classifier system has three major components: Performance system, apportionment of credit system, rule discovery system. In this paper, we solve the food search problem with the learning and evolution of an artificial ant using the learning classifier system.
This study aims to explore the potential of Korean language learning as a means of psychological healing and improving the quality of life for Japanese middle-aged and older learners. Results showed that Korean language learning could help alleviate various psychological issues experienced by middle-aged learners and contribute to enhancing their quality of life. Learning a foreign language is not just about acquiring information but also about meeting people who use the language and understanding and experiencing their culture. In particular, for Japanese middle-aged learners, Korean language learning can be advantageous as it can lead to the discovery or development of new hobbies or interests. Results also showed that Korean language learning increased learners' opportunities for interaction with others and enjoyment of learning new cultural customs. These positive outcomes suggest the need for discussion of teaching strategies that focus on psychological healing in foreign language education. Further clinical trials with participants who learn foreign languages for healing purposes may provide more conclusive evidence on the diverse effects of language learning on stress, anxiety, depression, self-development, social connections, and cognitive ability.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.190-192
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2019
Not only learners majoring in computer science, but also non-engineered learners want to implement their ideas as apps through real-life problems. In response, first-year university students with little experience in creating apps studied how to develop mobile platform apps to improve computing thinking skills. We applied the teaching and learning procedures of the Discovery-Design-Development among the software teaching and learning models, and used Android Studio Unified Development Environment (IDE) as a development tool to design mobile platform app development projects and assess whether they helped improve computing thinking skills. The application of the designed teaching and learning method found that the project output was implemented as an app through emulator, which gave students high interest in class and satisfaction, and was effective in improving their computing thinking ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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