The importance of e-Learning, which supports to study anywhere and anytime, has been pointed out for improving education. There have been various research papers on e-Learning system for educations. Most of literatures have focused on guiding the student or measuring understanding their level etc. Design method of e-Learning system has not been discussed based on structure and analysis of the class. In this paper, scheme of the class is proposed by analyzing and structuring class, then design method of e-Learning system is discussed based on it.
원격 학습을 통해서 교육의 수요자는 자신의 필요에 따라 어느 공간에서나 자신이 편리한 시간에 필요한 학습을 할 수 있게 되는데 효과적인 학습을 하기 위해선 학습의 과정과 결과가 상호 보완적이어야 하고, 교사와 학생 간에 즉각적인 상호 작용이 이루어 질 수 있어야 한다. 이를 가장 효율적으로 사용할 수 있는 방법으로 대화형 프로그램에 프로그래밍 작성 화면을 공유하여 교수자와 학습자가 대화를 하면서 프로그래밍 언어 학습을 할 수 있도록 하는 프로그램을 구현하였다. 본 연구에서는 학습자가 교수자의 수정사항을 시각적으로 확인할 수 있도록 소스 코드 시각화 기법을 사용하여 학습자가 효과적으로 수정사항을 인지할 수 있게 하였다. 이는 대화형 프로그램의 장점인 사용자간의 상호작용을 프로그래밍 언어교육에 혼합한 것으로 면대면 학습효과에 버금가는 효과가 나올 것이라 기대한다.
본 연구는 L기업의 사례를 중심으로 웹기반 온라인 기업교육의 성과에 영향을 미치는 다양한 요인들과 학습효과 요인들과의 관계를 분석하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 지각된 매체풍부성, 정보제공 기능, 교수자의 태도, 지각된 유용성이 원격교육의 성과에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상호작용 정도와 화면구성은 성과에 부분적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 종합적으로 살펴보면 학습자들의 학습효과에 영향을 미치는 요인들을 부분적으로 고려하는 것도 중요하지만 전반적인 효과를 기대하기 위해서는 무엇보다도 종합적인 접근이 이루어져야 함을 시사하고 있다. 즉 원격교육시스템이 기업교육의 효과성에 기여하기 위해서는 학습자, 교수자, 설계 요인을 체계적으로 고려하여 재설계되어야 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.220-224
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2008
This paper presents the polygon-based Q-leaning and Parallel SVM algorithm for object search with multiple robots. We organized an experimental environment with one hundred mobile robots, two hundred obstacles, and ten objects. Then we sent the robots to a hallway, where some obstacles were lying about, to search for a hidden object. In experiment, we used four different control methods: a random search, a fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process to determine the next action of the robots, and hexagon-based Q-learning, and dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm to enhance the fusion model with Distance-based action making (DBAM) and Area-based action making (ABAM) process. In this paper, the result show that dodecagon-based Q-learning and parallel SVM algorithm is better than the other algorithm to tracking for object.
In this paper, we propose the self-autonomous algorithm for mobile robot system. The proposed mobile robot system which is teamed by learning with the neural networks can trace the target at the same distances. The mobile robot can evaluate the distance between robot and target with ultrasonic sensors. By teaming the setup distance, current distance and command velocity, the robot can do intelligent self-autonomous drive. We use the neural network and back-propagation algorithm as a tool of learning. As a result, we confirm the ability of tracing the target with proposed mobile robot.
본 연구에서는 초속망의 원격교육을 지원하는 그룹 관리 시스템을 연구하였다. 효율적인 원격교육을 위해서는 가상클래스 상의 피관리 객체와 그 동작들을 관리, 제어하는 메카니즘이 필요하며, 교수자는 학습그룹 및 하나의 학습그룹을 형성하는 학습자의 다양한 상태변화를 직시할 수 있어야 한다. 그리고, 가상클래스 상에서 교수자와 학습자는 학습그룹에 따라 토론하고 상호 메시지 송수신이 가능해야 한다. 본 논문에서는 이러한 가상클래스 운용을 위한 그룹 관리 및 관리정보베이스 모델을 제안하고 거기에 요구되는 그룹관리 알고리즘을 연구하였다.
본 연구에서는 인터넷을 이용한 교원 정보화 원격 연수 시스템의 로그 정보를 분석하고, 연수자의 성적을 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연수자의 대부분이 근무 시간대에 학교에서 접속하며, 시험 주간에는 일요일의 접속 회수가 현저하게 높게 나타났다. 둘째, 동료 교사와 함께 참여한 연수자는 그렇지 않은 연수자보다 온라인 평가의 성적과 이수율이 높게 나타났다. 그러나 온라인 평가 성적에 대한 낮은 배점으로 최종 성적에는 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 온라인 평가의 배점 비율은 $20{\sim}30%$가 적당하다. 넷째, 하위권의 연수자는 접속 회수가 높을수록 최종 성적이 높게 나타났다. 따라서 사전 평가를 통해서 그들의 능력을 미리 파악하고, 그것을 통해서 하위권 연수자에 대한 지속적인 관심과 독려가 필요하다.
본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.
21C를 바라보는 한국사회의 최대과제 중 하나는 정보사회를 향한 교육의 완성이며, 이는 교수학습 환경의 변화에 따른 새로운 교수학습 정보 지원체제를 요구하고 있다. 그럼에도 우리의 교육 현실은 효과적인 교수학습 정보지원체제의 부족으로 인한 많은 문제점을 안고 있다. 특히 교육을 지원하기 위한 교수˙학습자료 개발 노력은 매우 미미하며, 인터넷의 교육적 활용이 사회적 이슈가 되고 있음에도 학생들에게 제공되어야 할 정보와 지식베이스는 준비되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서 제시할 초고속 정보통신망을 이용한 WWW 기반의 원격교육용 멀티미디어 학습자료의 모델링은 교육용 멀티미디어 데이터베이스를 형성하는데 좋은 기초가 될 것이다.
로봇 관련 강의에서 여러 가지 개념을 용이하게 이해하기 위한 다양한 자료가 아직 부족하고, 한정된 기자재로 인하여 로봇을 이용한 실험을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정이다. 이를 해소하기 위하여 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠와 3차원 로봇 시뮬레이터로 구성된 웹기반 로봇 원격 교육시스템을 개발하고자 한다. 학생은 웹상에 구성된 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 로봇과 관련된 개념을 용이하게 이해할 수 있으며, 3차원 로봇 시뮬레이터를 이용하여 가상 로봇 실험 및 실제 로봇과의 연동 실험을 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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