• Educational Technology International
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• 제17권2호
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• pp.175-202
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• 2016

Most of the learning analytics research has investigated how quantitative data can affect learning. The information that is provided to learners has been determined by teachers and researchers based on reviews of the previous literature. However, there have been few studies on standard learning activities that are performed in e-learning environments independent of the teaching methods or on learning behavior data that are obtained through learning analytics. This study aims to explore the general learning activities and learning behaviors that can be used in the analysis of learning data. Learning activities and learning behavior are defined in conjunction with the concept of learning analytics to identify the differences between teachers' and learners' learning activities. Learning activities and learning behavior were verified by an expert panel review in an e-learning environment. The differences between instructors and learners in their usage were analyzed using a survey method. As results, 8 learning activities and 29 learning behaviors were validated. The Research has shown that instructors' degree of utilization is higher than that of the learners.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제4권2호
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• pp.116-125
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• 2011

The purpose of this study is to make a Result analysis on the Free Inquiry Method of Elementary school student. Also, this study investigates how free inquiry activities effect the science creative problem solving ability and science process skills of Elementary school student. For this study 150, third year, elementary School students from Busan City were selected. The Inquiry examined the effectiveness of each of the following free inquiry methods: the Program Based Learning method, the Project method, the Independent Investigation Method, the Small Group Inquiry Method, and the Science Notebooks Method. The students were divided into groups in which they incorporated the respective methods into their practice. Test showed the following results: First, the Science Notebooks Method activities proved to be much more effective than the Program Based Learning method, the Project method, the Independent Investigation Method, the Small Group Inquiry Method, and the Science Notebooks Method in terms of developing on science creative problem solving ability. Second, the Project method activities proved to be much more effective than the Program Based Learning method, the Independent Investigation Method, the Small Group Inquiry Method, the Science Notebooks Method in terms of developing on science process skills.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.247-256
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• 2018

본 연구는 동영상을 활용한 사전학습과 역할학습이 간호대학생의 자기조절학습에 미치는 효과를 확인하고자 수행되었다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 설계에 의한 유사실험 연구이다. 연구대상은 G군 소재 간호학과 2학년 학생으로 실험군 84명, 대조군 76명으로 총 160명이었다. 자료수집 기간은 2016년 3월 2일부터 6월 20일까지였다. 실험군에게는 동영상을 활용한 사전학습과 역할학습을 진행하고 대조군에게는 교수시범의 전통적 방법을 진행한 후 자기조절학습의 변화를 측정하였다. 자료분석 방법은 ${\chi}^2-test$, independent t-test, ANCOVA를 사용하였다. 연구결과 자기조절학습의 인지적 구성 요소인 시연, 초인지에서, 동기적 구성요소인 자기효능감에서, 자원관리 구성요소인 도움구하기에서 유의한 차이가 나타났다. 본 연구는 간호학생들의 자기조절학습을 도모하고 효과적인 실습 교육을 운영하는데 기초자료를 제공하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권3호
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• pp.23-39
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• 2019

본 연구의 목적은 2015 개정 실과(기술·가정) 교육과정에 제시된 생활자립역량을 기를 수 있는 교수학습-평가 연계 방안에 대한 가정교과 전문가와 교사들의 인식을 분석하고, 이 결과에 따라 교수학습-평가 설계안을 구상하고 이를 적용할 수 있는 사례를 제시하는 것에 있다. 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정교과 전문가 10명의 2차에 걸친 델파이조사와 가정과교사 422명의 설문조사에서 생활자립 역량 함양을 위한 교수학습-평가 연계 방식으로 프로젝트 학습-프로젝트 평가, 프로젝트 학습-포트폴리오 평가, 문제해결학습-포트폴리오 평가, 문제해결학습-프로젝트 평가 순으로 적합하다는 결론을 도출하였다. 둘째, 생활자립역량 함양할 수 있음을 보여주는 '생애주기별 발달 과업과 생애 설계' 단원을 중심으로 프로젝트 학습-프로젝트 평가 방법을 연계하여 교수학습-평가 과정 예시안 개발 및 적용한 수업설계안을 제시하였다. 이 연구는 교과 역량을 함양하기 위한 교수학습-평가 활동의 일관성, 방법의 통일성, 평가의 환류성에 초점을 둔 교수학습-평가 연계 방안의 적용 가능성을 확인한 것에 의의가 있다. 향후 교과역량별 교수학습-평가 연계 방안에 대한 다양한 방안에 대한 연구가 이루어질 필요가 있다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.23-29
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• 2003

This paper proposes an efficient feature extraction of the images by using independent component analysis(ICA) based on neural networks of the hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is the fixed point(FP) algorithm based on Newton method and moment. The Newton method, which uses to the tangent line for estimating the root of function, is applied for fast updating the inverse mixing matrix. The moment is also applied for getting the better speed-up by restraining an oscillation due to compute the tangent line. The proposed algorithm has been applied to the 10,000 image patches of $12{\times}12$-pixel that are extracted from 13 natural images. The 144 features of $12{\times}12$-pixel and the 160 features of $16{\times}16$-pixel have been extracted from all patches, respectively. The simulation results show that the extracted features have a localized characteristics being included in the images in space, as well as in frequency and orientation. And the proposed algorithm has better performances of the learning speed than those using the conventional FP algorithm based on Newton method.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.81-106
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• 2010

이 연구는 초 중 고등학생들을 대상으로 하는 자기주도적 탐구학습 프로그램의 교육적 효과를 평가하고 개선 방안을 탐색하기 위한 것이다. 설문조사와 질적 자료를 통해 대구광역시교육청에서 2009년에 시행한 '책쓰기' 교육 활동에 대한 교사와 학생들의 만족도를 조사하였고 그와 관련된 제반 요인에 대해 검토하였다. 학생 스스로 주제를 선정하여 자료를 찾고, 다양한 자료를 활용하여 보고서로 만들고 책을 출판하는 '책쓰기' 프로그램에 대해 교사와 학생들은 어렵고 생소한 경험이었지만 성취감과 자기주도적 탐구학습의 가치를 발견한 것으로 드러났으며, 프로그램의 개선을 위한 몇 가지 과제가 부각되었다

• 품질경영학회지
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• 제51권3호
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• pp.363-379
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• 2023

Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.153-158
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• 2013

인식 대상 학습 모델이 분류되어 있지 않거나 명확하게 분류되지 않은 경우 어휘 인식을 결정하지 못하여 인식률이 저하되며 학습 모델 분류 형태가 변경되거나 새로운 학습 모델이 추가되면 인식 모델의 결정 트리 구조가 변경되어야 하는 구조적 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 학습 알고리즘을 제안한다. 음운 현상이 충분히 반영된 음성 데이터베이스를 구성하고 학습 효과를 확보하기 위하여 학습 모델 분류를 위한 결정 트리 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 실내 환경에 대하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 실내 환경의 어휘 종속 실험에서는 98.3%의 인식 성능을 보였고, 어휘 독립 실험에서 98.4%의 인식 성능을 보였다.

• 아동학회지
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• 제25권4호
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• pp.163-175
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• 2004

In this study, 63 university seniors majoring Child Studies were in an 8-week Web Based Instruction (WBI) program. Student characteristics of learning motivation, self-regulatory learning strategy, and learning style (Kolb, 1985) were the independent variables. Learning effects as dependent variables were measured by paper test and work assessment. Spearman's $\rho$ was calculated and tests of rank order difference were used for the data analysis. Results showed that learning motivation and self-regulatory learning strategy had meaningful positive relations with learning effects on the paper test score. Learning effects showed differences by learning style. These findings indicated that the learner's characteristics should be considered in the design and development of more effective WBI environments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.397-402
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.