유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
An attempt to investigate the effect of gender differences on Korean students' EFL learning orientation was made. To explain a Korean EFL learning context, three criteria (cultural distance between the target country and the host country, communicative needs of the TL, the status of the TL in the host country) are adopted. Moreover, as a contrastive FL learning context from the Imposed FL learning context, a FL learning context where there is a substantial cultural distance from the TL community, communication needs of the TL do not exist, and the TL enjoys a special educational and socioeconomic status in the host country, a concept of an Integrative FL learning context is newly brought up in this paper. As the result of a questionnaire conducted in four different high schools, female learners can be claimed to be more internalized about academic and socioeconomic benefits the TL entails for their social advancement and overcoming inequality between men and women in society, albeit insignificant numerical data.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권2호
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pp.7-11
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2012
In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.
Even though many researchers have reported that everyday contexts can arouse students' interests and improve their science learning, the connection between everyday context and physics learning is not yet clearly discussed. In our study, at first, we assumed five guidelines for helping the development of teaching materials for physics learning in everyday context. Based on these guidelines, we developed teaching materials for understanding basic optics and applied these materials to ninth grade students. From the positive responses of students and science teachers about the developed materials, we could confirm that the guidelines were reflected well in the materials. And also, it was found that students and teachers wanted to learn or teach context-based physics in future classroom learning. However, all students do not receive benefits from learning physics in everyday context. By analyzing students' actual learning processes and interviews with them, we found five potential impeding factors which could hinder students' successful learning of physics in everyday context. As a result, we suggested five recommendations for overcoming these impeding factors.
Recently, mobile application for english vocabulary learning is being developed actively. However, most mobile English vocabulary learning applications did not effectively connected with the technical advantages of mobile learning. Also,the study of mobile english vocabulary learning app are still insufficient. Therefore, this paper development a english vocabulary context-learning Agent that can practice context learning more reasonably using a location-based service, a character recognition technology and augmented reality technology based on smart phones. In order to evaluate the performance of the proposed agent, we have measured the precision and usability. As results of experiments, the precision of learning vocabulary is 89% and 'Match between system and the real world', 'User control and freedom', 'Recognition rather than recall', 'Aesthetic and minimalist design' appeared to be respectively 3.91, 3.80, 3.85, 4.01 in evaluation of usability. It were obtained significant results.
본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 적용할 수 있는 구성 및 온톨리지 이론을 정의하였다. 또한 본 논문에서는 위치 기반 서비스로서의 U-Learning에 대한 확실한 비전을 제공하고자 하였다. 상황 인식을 적용한 전형적인 U-Learning을 소개하였으며, 핵심 아이디어 및 기술적 개념을 포함한 학습 환경 구조도 소개하였다. 고급 정보통신 기술의 원리를 적용하여, 위치 기반 서비스로서의 U-Learning을 위한 인공지능 기반 상황 인식 개념도 정리하였다. 본 논문에서 언급하는 위치 기반 서스비로서의 U-Learning 및 하위 개념들은 새로운 패러다임을 제공할 것이며, 학습 환경 구조에 포함된 하위 요소들도 모두 제안하였다.
The purpose of this study was to examine whether respondents showed gender differences in life- learning competency, self-directed learning ability, problem-solving ability, and academic achievement and to identify relationships among variables of university students in the context of higher education. To address those goal, the data set was analyzed that nationally collected from Korea Youth Competency Measurement and International Comparative Research III by National Youth Policy Institute in South Korea. 680 samples were used in the study that were 343 males and 337 females of university students. As results, statistically significant difference was showed in the participants' gender. Male university students were higher score than female university students in All variables. Also, learning agility in life-learning competency was strongly related to self-directed learning ability and problem-solving. Thinking skills in life-learning competency was strongly related to academic achievement in university students in higher education. In terms of learning strategy in the context of higher education, some suggestions have been made for university students.
다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.
이 연구는 단계적 상황 교수자료를 개발하고 대학 물리학 수업에 적용하여 물리 학습에 대한 효과를 조사하는 데 있다. 연구대상은 지방 소재 대학의 사범대학 자연계열 1학년 대학생 총 35명으로 했다. 단계적 상황 교수자료는 상황 이상화하기, 상황 확장하기, 상황 비교하기 단계로 개발하고, 일차원 운동, 이차원 운동, 뉴턴의 운동 법칙 등 6차시 물리 수업에 적용했다. 물리 학습에 대한 효과는 힘 개념 검사지(FCI)와 물리 학습에 대한 신념(MPEX) 설문지를 사용하여 조사했다. 연구결과 단계적 상황 교수자료는 대학생의 힘 개념 변화에는 효과가 있었지만, 물리 학습에 대한 신념에는 유의미한 변화가 없었다. 결론적으로 단계적 상황 교수 학습 전략으로 개발된 교수자료는 학생에게 과학개념을 다양한 상황에 적용하는 기회를 주어 물리 개념 변화를 돕는 데 효과가 있다. 끝으로 연구 결과들을 통해 단계적 상황 물리 수업에 대한 교육적 시사점을 논의했다.
현재 GPT-4와 같은 거대한 언어 모델이 기계 번역, 요약 및 대화와 같은 다양한 작업에서 압도적인 성능을 보이고 있다. 그러나 이러한 거대 언어 모델은 학습 및 적용에 상당한 계산 리소스와 도메인 특화 미세 조정이 어려운 등 몇 가지 문제를 가지고 있다. In-Context learning은 데이터셋에서 추출한 컨택스트의 정보만으로 효과적으로 작동할 수 있는 효율성을 제공하여 앞선 문제를 일부 해결했지만, 컨텍스트의 샷 개수와 순서에 민감한 문제가 존재한다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 Super In-Context Learning (SuperICL)을 활용한 새로운 방법론을 제안한다. 기존의 SuperICL은 적용한 플러그인 모델의 출력 정보를 이용하여 문맥을 새로 구성하고 이를 활용하여 거대 언어 모델이 더욱 잘 분류할 수 있도록 한다. Super In-Context Learning for Generation은 다양한 자연어 생성 작업에 효과적으로 최적화하는 방법을 제공한다. 실험을 통해 플러그인 모델을 교체하여 다양한 작업에 적응하는 가능성을 확인하고, 자연어 생성 작업에서 우수한 성능을 보여준다. BLEU 및 ROUGE 메트릭을 포함한 평가 결과에서도 성능 향상을 보여주며, 선호도 평가를 통해 모델의 효과성을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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