• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.83-91
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• 1997

DELVAUX is an inductive learning environment that learns Bayesian classification rules from a set o examples. In DELVAUX, a genetic a, pp.oach is employed to learn the best rule-set, in which a population consists of rule-sets and rule-sets generate offspring by exchanging some of their rules. We have explored a meta-learning a, pp.oach in the DELVAUX learning environment to improve the classification performance of the DELVAUX system. The meta-learning a, pp.oach learns the bias of a classifier so that it can evaluate the prediction made by the classifier for a given example and thereby improve the overall performance of a classifier system. The paper discusses the meta-learning a, pp.oach in details and presents some empirical results that show the improvement we can achieve with the meta-learning a, pp.oach.

• 한국과학교육학회지
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• 제12권2호
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• pp.19-29
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• 1992

In this study, five learning models were compared and discussed in terms of their learning procedures and learning strateies. After a brief introduction of each model, the author discussed the differences and similarities among the five learning models. As a result, Kwon's procedual learning (Kwon, 1989) seemed to encompass almost all the learning models proposed by the other four author. All the models emphasized the importance of cognitive conflict. However, I. K.Kim(1991), Park(1992) and Y.M.Kim(1991) seemed to be concentrated their attention on the cognitive conflict between concepts ; while Hashweh and Kwon emphasized cognitive conflict between cognitive structure and environment. The study also suggested more study on the empirical evidence of the three kinds of the cognitive conflicts proposed by Kwon(1989) and on the development of learning strategies to induce and overcome the cognitive conflicts.

• Educational Technology International
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• 제22권2호
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• pp.227-253
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• 2021

Perceived game realism (PGR) has recently emerged as a key concept in explaining the mental processing of digital game playing and the societal impact of digital games. However, few studies have examined its conceptualization and educational effects from an empirical viewpoint, especially in educational games. This study's participants included 292 university students in South Korea. A total of 212 questionnaires were valid and used for the analyses. They learned English expressions using a computer-based educational game and then completed questionnaires on the research variables. We investigated six factors of PGR: simulational realism (SIR), freedom of choice (FRC), perceptual pervasiveness (PEP), social realism (SOR), authenticity (AUT), and character involvement (CAI). We expected the factors to have valid effects on the university students' flow and learning satisfaction after a game-based learning (GBL) experience. Our research results demonstrated a causal relationship between SIR, FRC, CAI, and learning satisfaction. Furthermore, the indirect effects of SIR and CAI on learning satisfaction through flow were statistically significant.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권5호
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• pp.59-82
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• 2023

The present research aims to examine whether learning from the supervisor influences readiness for change with the mediating impact of planfulness. Drawing upon the theory of planned behavior, it is hypothesized that learning from the supervisor positively impacts planfulness ability in individuals, which in turn enhances the readiness for change. Through using convenience sampling, the sample of 451 was collected from employees working full-time in the manufacturing and I.T. service organizations in India. Structural equation modeling and regression analysis indicate that learning from the supervisor is positively associated with readiness for change and planfulness. Additionally, planfulness fully mediated the relationship between learning from the supervisor and readiness to change. The findings of the present research highlight that continuous support and learning from the supervisor enhances the planfulness ability of the individual and consequently enhances individual readiness for change. The current research is pioneering in testing the hypothetical model associating learning from the supervisor, planfulness, and readiness for change.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제7권2호
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• pp.133-148
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• 2006

This study suggests a Causal Loop Diagram(CLD) of causality mechanism which are integrating matters of localization, networking, embeddedness & institutional thickness and collective learning. These five factors(localization, networking, embeddedness & institutional thickness, collective learning, innovative synergy) have been studied and proofed Also this study suggest a model of industry cluster based on holistic and global system thinking rather than local and linear thinking.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.119-126
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• 2012

본 연구는 스마트기기 이용자의 이러닝 서비스 사용 동기들을 파악하기 위하여 진행되었다. 이를 위해 스마트기기 기반 이러닝 학습자 382명을 대상으로 설문을 실시하였고, 여기서 얻어진 데이터를 분석하기 위하여 구조방정식모델을 사용하였다. 구조방정식모델의 설계는 유용성, 흥미, 구전효과, 사회적 상호작용을 이러닝 서비스 사용 의향에 직접적인 영향을 미치는 요인으로 구성하였다. 또한 사회적 상호작용은 구전효과에도 영향을 미치는 요인으로 설정하였다. 분석결과는 첫째, 유용성, 흥미, 구전효과는 모두 이러닝 서비스 사용 의향에 직접적인 영향을 미치는 요인들로 나타났다. 둘째, 사회적 상호작용은 이러닝 서비스 사용 의향에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 구전효과를 매개로한 간접적인 영향도 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 스마트기기 기반 이러닝 학습자의 사용 동기 요인들을 규명했다는 점에서 의의가 있다 하겠다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.32-42
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• 2000

이 논문에서는 비선형 시스템 모델링을 위한 일반화된 RBF 신경회로망(GRBFN)을 순차적으로 구성하기 위한 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 상수 연결강도를 갖는 표준 RBF 신경회로망의 확장형인GRBFN은 여러 개의 국부 선형모델을 결합하여 비선형 시스템을 표현할 수 있는 구조이다. 제안한 학습 알고리즘은 구조 학습과 파라미터 학습을 수행하는 두 단계의 학습으로 구성된다. 구조 학습은 주어진 훈련 데이터로부터 새로운 은닉 유니트 및 선형 국부모델을 할항하기 위하여 훈련 오차와 Mahalanobis 거리에 기초한 두 개의 생성 조건을 이용하여 GRBFN 모델을 구성한다. 파라미터 학습은 경사강하 법칙을 기반으로 기존 네트웍의 파라미터 벡터를 갱신한다. 제안한 알고리즘의 모델링 성능을 평가하기 위해서 잘 알려진 두 예제에 대한 시뮬레이션 및 결과를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.107-126
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• 2021

전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.443-454
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• 2020

본 연구는 온라인 원격교육 참여자의 학습몰입을 설명할 수 있는 구조적 이론모형을 제안하고자, 사이버대학 학습자의 학습몰입에 영향을 미치는 관련 변인들 간의 구조적 인과관계를 밝히고자 하였다. 연구대상은 A사이버대학에 재학하고 있는 학생이며, 편의표집으로 대상자를 선정하고 직접설문조사와 우편설문조사를 병행하였다. 수집된 자료의 수는 272명이며, 분석 방법은 구조방정식모형분석을 사용하였다. 본 연구 결과로 첫째, 사이버대학 학습자의 학습몰입을 설명하기 위해 본 연구에서 제안한 구조적 연구모형을 기반으로 통계적으로 유의미한 적합성을 가지는 수정된 최종모형을 도출하였다. 둘째, 사이버대학 학습자의 학습동기와 학습몰입의 관계를 검증한 결과, 내재적 동기는 학습몰입에 유의한 정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사이버대학 학습자의 학업적 자기효능감과 학습몰입의 관계에 대한 실증적 검증 결과, 학업적 자기효능감은 학습몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 사이버대학 학습자의 자기주도학습과 학습몰입의 관계에 대한 실증적 검증 결과, 학습자의 자기주도학습 능력은 학습몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 최근 주목받고 있는 온라인 비대면 원격교육의 새로운 패러다임에 대한 성공적인 정착과 확산을 위한 전략적 방향성을 제시하는데 활용될 수 있다.

• 공학교육연구
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• 제18권2호
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• pp.65-76
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• 2015

Despite its ineffectiveness, the dominant pedagogy for engineering education is still "chalk & talk". Meanwhile, student-centered learning models have been highlighted for strong communication, teamwork skills, deep understanding and analysis on social, environmental and economic issues as well as application of their engineering knowledge in practice. Among others, on problem- and project-based learning, this article examines theoretical background and detailed features and a comparison between both learning models including common and different features from the previous theoretical and empirical studies. It reviews some cases of where they have been practiced successfully in engineering, and further, applied strategies for engineering education are suggested.