본 연구는 대학생들을 대상으로 한 마이크로러닝 콘텐츠 기반 비교과 프로그램의 효과를 일반적 특성에 따라 분석하였다. 거점 국립대학 G대학교 소속 학생 600명을 대상으로 설문을 실시하였고, 학습몰입과 학습의욕을 학습효과 측정의 주요 지표로 사용하였다. 학습효과 측정 도구의 신뢰도 검증을 위하여 Cronbach's α 계수 분석을 실시하였다. 성별과 전공계열에 따른 학습몰입, 학습의욕의 차이를 분석하기 위하여 독립표본 t-검정을 통해 결과를 분석하였고. 학년에 따른 학습몰입, 학습의욕에 대한 차이를 분석하기 위하여 집단 간 일원분산분석(ANOVA)을 통해 측정하였다. 연구 결과에 따르면 성별과 학년은 마이크로러닝 콘텐츠 기반 프로그램 참여에는 유의한 영향을 미치지 않았으나, 전공계열에 따라 학습몰입과 학습의욕이 다르게 나타났다. 이를 바탕으로 향후 프로그램은 전공계열에 따라 적절한 환경과 자극을 제공해야 할 것으로 나타났다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.270-275
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2016
We present an approach for acceleration actor-critic algorithm for reinforcement learning with continuous action space. Actor-critic algorithm has already proved its robustness to the infinitely large action spaces in various high dimensional environments. Despite that success, the main problem of the actor-critic algorithm remains the same-speed of convergence to the optimal policy. In high dimensional state and action space, a searching for the correct action in each state takes enormously long time. Therefore, in this paper we suggest a search accelerating function that allows to leverage speed of algorithm convergence and reach optimal policy faster. In our method, we assume that actions may have their own distribution of preference, that independent on the state. Since in the beginning of learning agent act randomly in the environment, it would be more efficient if actions were taken according to the some heuristic function. We demonstrate that heuristically-accelerated actor-critic algorithm learns optimal policy faster, using Educational Process Mining dataset with records of students' course learning process and their grades.
The subjects of this study were 86 eight- and 76 ten-year-old children(total: 162). Experimental procedures and tools included pre- and post- learning tests and controls for intelligence (Draw-a-Man-Test) and for cognitive styles(Children's Embedded Figures Test). The content of the learning task was the lightning generation process. After various types of seven-minute color animation multimedia presentations about the generation of lightning were screened, post-hoc analysis showed that the rehearsal strategy was effective with field-dependent learners but not with field-independent learners.
KORAIL Human Resources Development Center' educational system is changed according to new start KORAIL. So, New master plan for will perform new vision POWER KORAIL 2010 is presented. 'C' Learning, 'W' Learning and 'E' Learning form the basis of these new methods and their principles have been applied ever since. These three independent yet interconnected learning axis were formed in order to achieve balance and harmony, realized in an integrated educational community. This model of education has become the foundation of our educational ideal at KORAIL's HRD Center. Innovative thinking and diligent scrutiny of educational applications and methods at the KORAIL HRD Center will bring about winning 'the war for talent'.
This study investigated the relations of children's age, intelligence, and the concept of conservation to their learning of English. Ten 4-year-old children from 1 child-care center and 13 7-year-old children from 1 elementary school were tested after completion of 8 sessions of experimental English classes. Children's intelligence was measured by K-WPPSI for 4-year olds and K-WISC for 7-year-olds. Children were tested for number and liquid conservations. A Korean teacher with 11 years of experience of teaching children at American elementary schools taught the 2 groups with the same subjects and methods. Data were analysed by independent samples t-test, Mann-Whitney U test, and Pearson's r. The results showed that children's age and the concept of conservation were related to English learning. No statistically significant relationship with IQ was found.
Learning control refers to controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented a theory of indirect decentralized learning control based on use of indirect adaptive control concepts employing simultaneous identification and control. This paper extends these results to apply to the indirect repetitive control problem in which a periodic (i.e., repetitive) command is given to a control system. Decentralized indirect repetitive control algorithms are presented that have guaranteed convergence to zero tracking error under very general conditions. The original motivation of the repetitive control and learning control fields was learning in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the desired trajectory. Decentralized repetitive control is natural for this application because the feedback control for link rotations is normally implemented in a decentralized manner, treating each link as if it is independent of the other links.
강의 중심적인 공학교육은 공학기피라는 사회현상과 더불어 관련 기술 및 이론의 습득에 어려움을 초래하고 있다. 따라서 학습자의 흥미를 유도할 수 있고, 보다 효율적인 교육방법의 도입이 필요하다. 교수방법의 보조 수단으로서 자바 기술을 이용한 CAI형 웹 기반 전자계 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이션 모듈은 자바 애플릿으로 개발하였으며, 학습자가 직접 문제에 대한 물리적 파라메터를 설정할 수 있도록 GUI 환경을 제공하며, 계산결과는 컴퓨터 애니메이션을 통하여 학습자의 흥미와 이해를 도울 수 있도록 배려하였다. 또한 시뮬레이션 모듈의 통합과 효율적 관리 및 학습자원의 재활용성을 고려하여 e-Learning 기술 표준인 SCORM의 적용 가능성도 검토하였다.
The purpose of this study was to develop and validate a behaviorally anchored rating scale for peer evaluation in group projects based on social interdependence theory. A mixed method involving a qualitative and quantitative approach was used in this study. In the qualitative study, both the individual and group interviews were conducted to college students regarding their cooperative learning experiences. Data from this qualitative research was analyzed based on 5 elements of cooperative learning and 'critical incidents' were extracted from students' own voices that would serve as specific rating criteria in the scale. Once the 'critical incidents' have been incorporated into the scale, validation from 3 independent experts was conducted. In the quantitative study, correlations with relevant variables were analyzed to examine the criteria-referenced validity. Findings suggest that the behaviorally anchored rating scale for peer evaluation in group projects can be used in various team-based learning contexts.
Many research results on the traffic enforcement of illegal driving of twowheeled motor vehicles using license plate recognition are introduced. Deep learning convolutional neural networks can be used for character and word recognition of license plates because of better generalization capability compared to traditional Backpropagation neural networks. In the plates of twowheeled motor vehicles, the interdependent government and city words are included. If we implement the mutually independent word recognizers using error correction rules for two word recognition results, efficient license plate recognition results can be derived. The CPU based convolutional neural network without library under real time processing has an advantage of low cost real application compared to GPU based convolutional neural network with library. In this paper twowheeled motor vehicle license plate recognition algorithm is introduced using CPU based deep-learning convolutional neural network. The experimental results show that the proposed plate recognizer has 96.2% success rate for outdoor twowheeled motor vehicle images in real time.
Background: E-learning-based programs have recently been introduced to the occupational safety and health (OSH) education for migrant workers in Korea. The purpose of this study was to investigate how the factors related to migrant workers' backgrounds and the instructional design affect the migrant workers' satisfaction with e-learning-based OSH education. Methods: The data were collected from the surveys of 300 migrant workers who had participated in an OSH education program. Independent sample t test and one-way analysis of variance were conducted to examine differences in the degree of learning satisfaction using background variables. In addition, correlation analysis and multiple regression analysis were conducted to examine relationships between the instructional design variables and the degree of learning satisfaction. Results: There was no significant difference in the degree of learning satisfaction by gender, age, level of education, number of employees, or type of occupation, except for nationality. Among the instructional design variables, "learning content" (${\beta}=0.344$, p < 0.001) affected the degree of learning satisfaction most significantly, followed by "motivation to learn" (${\beta}=0.293$, p < 0.001), "interactions with learners and instructors" (${\beta}=0.149$, p < 0.01), and "previous experience related to e-learning" (${\beta}=0.095$, p < 0.05). "Learning environment" had no significant influence on the degree of learning satisfaction. Conclusion: E-learning-based OSH education for migrant workers may be an effective way to increase their safety knowledge and behavior if the accuracy, credibility, and novelty of learning content; strategies to promote learners' motivation to learn; and interactions with learners and instructors are systematically applied during the development and implementation of e-learning programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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