이 논문은 문법적 추론에서 유전자 알고리즘의 진화대상으로 테이블 표현(Tabular representation: TBL)을 이용한 문맥자유 문법(Context-free grammar: CFG)을 학습하는 기존의 방법을 개선하여 더 효율적인 결과를 얻은 그 방법과 실험 결과를 제시한다. 이 논문에서 소개하는 개선된 점은 두가지로, 첫째는 적합도 함수를 긍정과 부정의 예들에 대한 학습 평가를 동시에 반영하도록 수식을 개선하고 둘째는 긍정적 학습 예들로부터 생성된 TBL들에 대응되는 파티션(partition)들을 학습 문자열의 크기별로 분류하여 부류별 진화 과정을 진행하며 그 성공률에 따라 구성 비율을 조정하여 다음세대에 생존에 연계하는 학습 방법을 적용한다. 이 개선점들은 학습 예들의 크기에 따른 TBL의 크기가 여러 개체들 사이의 교배와 일반화 단계에서 복잡성과 어려움을 해결하여 기존 방법보다도 좋은 효율을 제공한다. 이 연구는 기존 방법에서 제안된 언어들로 실험하고 그 결과는 기존 방법보다 같은 성공률을 갖는 상태에서 학습 완성의 평균 세대수가 적게 걸리는 다소 빠른 세대속도의 결과를 보여준다. 앞으로 이 방법은 확장된(extended) CYK에 시도할 수 있으며 더 나아가 좀 더 복잡한 파싱 테이블(parsing table)에도 적용할 가능성을 제시한다.
This study was designed to investigate the relationship between middle school students' smart media competency and online learning outcomes. The context of this study was on online inquiry-based mathematics and science learning environment, and four-hundred and fifty-five (455) 7th to 9th grade students in Korea participated in this research. To assess students' smart device competency, Smart Media Literacy Quotient (SMLQ) which consisted of 18 items regarding the operation ability of smart media and its application (14 items) and positive beliefs of smart media (4 items) was administered to each student. The findings of this study first showed that students' smart media literacy varied according to their characteristics such as gender, grade, class (subject), and socio-economic status. Female students' scores were higher in overall smart media literacy operation and learning ability of smart media than male students. 7th grade middle school students represented lower smart media literacy scores, compared to 8th and 9th graders. Also, minority students were significantly lower in smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media than the non-minority students. Second, overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media varied among high, medium, and low score achievers in inquiry tasks. Low scored students in inquiry tasks were significantly lower in overall smart media literacy and operation and learning ability of smart media than medium scored students. Lastly, smart media literacy also varied by students' dropout/completion. Students who dropped out reported significantly lower scores in overall smart media literacy, operation and learning ability of smart media, and positive belief of smart media.
This study explores visitor learning in a natural history museum from the perspectives of situated learning. The purpose of this study is to understand how the visitors construct knowledge from museum experiences through dyadic discourses. The participants were two university students. They moved naturally through the exhibition with no predetermined path in a natural history museum in Korea. Data were collected in the form of audio-recorded dyadic discourses at and between exhibits and were transcribed. The transcription was coded using the conversation coding scheme, and categorized into specific learning types. The findings included (1) the characteristics of learning talks and (2) learning types created by dyadic discourses at and between exhibitions within learning contexts as museum learning experiences. Implications and future research related to visitor learning in informal learning settings were discussed based on the findings.
Teachers can maximize students' L2 learning by knowing preferred learning styles. This paper presents the results of a survey that asked 309 English learners to identify their perceptual learning style preferences. It further compared students' favored learning styles in terms of their gender and major field of study and explored a possible link between learning styles and English achievement. Collected data using Reid's (1995) questionnaire were analyzed by descriptive statistics, MANOVA, ANOVA, correlations, multiple regressions including squared partial correlations, and Cronbach's alpha. The results indicated that Korean students favored English learning in group regardless of gender, while their preferred mode of learning was significantly different in regard to their major field of study. Certain learning styles might be profitable for English achievement. Multiple regression analyses revealed that individual mode of learning was the best predictor of students' English achievement. It furthermore showed significant relationships between visual and individual styles of learning and English performance. The findings of the study reflected students' English learning context in which English native-speaking teachers frequently used communicative pair and small group activities for speaking practices that were consonant with students' learning styles.
Learning organization has been an important issue in both management and marketing areas. Also learning capability is a key construct of innovation process in a firm. Especially, in marketing context, several researchers have studied market-based learning and its relation with performance. Previous studies have shown that market-based learning has a positive impact on overall firm performance. However, there has been inconsistency in the concept of market-based learning itself and its relationships with antecedents and consequences. Given this conflicting and inconsistent results of previous research, this study has two main objectives. First, this paper proposed a conceptual framework that marketbased learning has two types of processes and each types of market-based learning will generate different types of performance. Second, the mediating role of marketing capability in learning-performance link is proposed. The proposed conceptual framework shows that organizations which have marketbased learning for innovation management can enjoy ambidextrous firm performance on both side of effectiveness and efficiency via marketing capability. Moreover our research model proposes key drivers of market based organizational learning.
There is a growing tendency to consider organizational learning as a mechanism for improving organizations and the rate at which organizations learn becomes perceived as a source for attaining competitive advantage. The objective of this research is to present a two-phase(learning efficient, and learning-effective) organizational modeling methodology based on the cognitive-maps and agents concept, and to describe how the result of the modeling can be used in the organizational learning context.
이 연구에서는 '목공과학교육연구회'라는 교사연구회의 사례를 중심으로 서로 다른 배경의 교사들의 모여 형성한 교역지대 내에서 이루어지는 배움의 공유와 이 배움이 교육현장에서 다양하게 변주되는 과정을 탐색하였다. 이를 위해 '목공과학교육연구회'에서 활동한 8인의 교사들과 심층 면담을 하며 자료를 수집하고, 근거이론 패러다임 모형에 따라서 이 자료를 질적으로 분석하였다. 근거이론 모형에 따른 분석 결과 교사 연구회 실천의 인과적 조건은 '교역지대 진입의 다양한 맥락'이었고, 중심현상은 '교역지대에서의 배움'이었다. 맥락적 조건은 '경계물로서의 목공과 나만의 적용경험'으로 나타났고, 작용/상호작용 전략으로는 '다양한 현장 속 실천 노력과 영향요인들'이었다. 중재적 조건은 '교육현장에서의 실천 노력'이었다. 결과적으로 패러다임 모형의 결과는 '교역지대에서 공유한 배움의 새로운 실천'으로 나타났다. 또한 선택코팅 결과 교사 연구회의 실천은 '비교과 창의 체험형', '진로교육형', '교과교육형', '학교경영형'이라는 네가지 유형으로 나타남을 규명하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 교사연구회라는 교역지대에서 이루어지는 교사들의 공유된 배움의 실천은 이들의 배움의 욕구를 충족시킬 뿐만아니라, 교사 개개인의 맥락 속에서 다양한 교수적 실천으로 변주되며 교육의 다양성과 질의 향상을 이끌 수 있음을 제언하였다.
The new movement in science education in America and Europe has been heavilly oriented into technological and soceital aspect of science since 1970. However, this spirit has not been well informed in Korea and not adapted in science education. This paper aimed to arouse Korean science educators attention to everyday situation as a science education context. In this paper, the discipline centered science education was briefly reviewed and problems related to the philosophy was pointed out. At the same time the researcher introduced STS context as a science education objective, and elaborated the three elements(physical situation, technological situation. and societal situation) of the context. In the paper, the advantages of the use of everyday context in science education were examined. THe advantages were analysed in terms of the nature of science, learning psychology, integrated science, and societal aspect of science education. The paper also suggested the criteria to select teaching materials from STS context. The suggested criteria were the degree of science concepts involvement, frequency of experience, strength of experience, and possibility of direct experience.
본 논문은 스마트 홈에서 베이지안 네트워크에 기반을 둔 보편성을 가지는 상황인식 시스템의 구현방법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 각 센서정보를 바탕으로 거주자의 활동 및 스마트 홈의 상황에 대한 추론을 확률적으로 접근하는데 매우 유용한 수단이다. 하지만 센서 정보와 활동정보가 다양해짐에 따라 기존의 방법으로는 베이지만 네트워크를 구성하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 상호정보를 통하여 보다 효율적으로 베이지안 네트워크를 구성하도록 하며, 시뮬레이션을 통하여 자료 취득하고 그에 따른 거주자의 활동인식의 결과를 보인다.
In this study, we introduce a new design methodology of a granular-oriented self-organizing polynomial neural networks (GoSOPNNs) that is based on multi-layer perceptron with Context-based Polynomial Neurons (CPNs) or Polynomial Neurons (PNs). In contrast to the typical architectures encountered in polynomial neural networks (PNN), our main objective is to develop a methodological design strategy of GoSOPNNs as follows : (a) The 1st layer of the proposed network consists of Context-based Polynomial Neuron (CPN). In here, CPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Context-based Fuzzy C-Means (C-FCM) clustering method. The context-based clustering supporting the design of information granules is completed in the space of the input data while the build of the clusters is guided by a collection of some predefined fuzzy sets (so-called contexts) defined in the output space. (b) The proposed design procedure being applied at each layer of GoSOPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (CPNs or PNs) whose local characteristics (such as the number of contexts, the number of clusters, a collection of the specific subset of input variables, and the order of the polynomial) can be easily adjusted. These options contribute to the flexibility as well as simplicity and compactness of the resulting architecture of the network. For the evaluation of performance of the proposed GoSOPNN network, we describe a detailed characteristic of the proposed model using a well-known learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data, Boston Housing Data, Medical Image System Data).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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