포트폴리오는 장기간에 걸친 학생의 학습과 성장을 타당하게 평가할 수 있는 방법을 제공하며 자기반성을 통하여 실제적 학습을 가능하게 한다. 하지만 포트폴리오의 운영 실태에 따르면 실시에 있어 시간 소요, 장기 보관의 어려움 등으로 인하여 일회적이고 평가를 위해 형식적으로 운영되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 학생의 학습 과정과 성장 결과를 총체적으로 파악한 후에 포트폴리오 실시에 따른 물리적 제약요인을 줄이기 위해 학습과 평가를 통합한 e-포트폴리오를 설계한다. 설계한 e-포트폴리오 모델의 효과성을 검증하기 위해 블로그를 기반으로 e-포트폴리오를 운영한 결과 학생들의 학업 성취도에 유의미한 변화가 있었으며 교사를 대상으로 한 활용 가능성도 긍정적으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 e-포트폴리오 운영으로 학습과 평가 기능이 상호 작용적으로 통합된 보다 진전되고 의미 있는 포트폴리오 활용 교육이 기대된다.
The nearest neighbor classification rule is widely used because it is not only simple but the error rate is asymptotically less than twice Bayes theoretical minimum error. But the method basically use the whole training patterns as the reference vectors. so that both storage and classification time increase as the number of training patterns increases. LVQ(Learning Vector Quantization) resolved this problem by training the reference vectors instead of just storing the whole training patterns. But it is a heuristic algorithm which has no theoretic background there is no terminating condition and it requires a lot of iterations to get to meaningful result. This paper is to propose a new training method of the reference vectors. which minimize the given error function. The nearest neighbor network,the network version of the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule and the reference vectors are represented by the weights between the nodes. The network is trained to minimize the error function with respect to the weights by the steepest descent method. The learning algorithm is derived and it is shown that the proposed method can adjust more reference vectors than LVQ in each iteration. Experiment showed that the proposed method requires less iterations and the error rate is smaller than that of LVQ2.
Fly ash, granulated blast furnace slag, marble waste powder, etc. are just some of the by-products of other sectors that the construction industry is looking to include into the many types of concrete they produce. This research seeks to use surrogate machine learning methods to forecast the compressive strength of self-compacting concrete. The surrogate models were developed using Gradient Boosting Machine (GBM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Gaussian Process Regression (GPR) techniques. Compressive strength is used as the output variable, with nano silica content, cement content, coarse aggregate content, fine aggregate content, superplasticizer, curing duration, and water-binder ratio as input variables. Of the four models, GBM had the highest accuracy in determining the compressive strength of SCC. The concrete's compressive strength is worst predicted by GPR. Compressive strength of SCC with nano silica is found to be most affected by curing time and least by fine aggregate.
서비스 러닝(service learning)은 최근 환경문제를 동반한 기후변화에 대처하기 위한 새로운 교육적 접근으로 새롭게 주목받고 있다. 그러나 국내 과학교육에서는 서비스 러닝에 대한 연구들이 부족하다. 이 연구에서는 기존의 관련 문헌들을 바탕으로 서비스 러닝에 대한 이론적 배경을 소개하고, 환경문제에 대한 과학교육의 새로운 접근 방법으로서 국내 과학교육 환경에서도 적용될 수 있는 개념적 틀을 제시하고자 하였다. 이를 위해 서비스 러닝과 관련하여 국내외 데이터베이스 검색을 통해 수집된 112편의 문헌들을 연구 대상으로 하여 분석하였다. 그 결과, Dewey의 경험학습에 뿌리를 둔 서비스 러닝의 이론적 배경을 소개하였고, 서비스 러닝을 학생들이 학습 내용과 관련된 구조화된 서비스 활동을 통해 지역사회가 필요로 하는 도움을 제공하고, 그와 동시에 학문적 이해의 깊이를 더하며, 나아가 사회 구성원으로서 공동체 의식과 책임감을 함양하는 형태의 경험학습으로 정의하였다. 또한 환경문제에 대응하기 위해 국내 과학교육 환경에 적용하기 위한 서비스 러닝의 개념적 틀을 제안하였다. 제안된 틀은 서비스 러닝의 구성원을 학교, 학생, 지역사회로 구분하고, 지식, 경험, 그리고 비판적 성찰(critical reflection)을 통한 학습을 그 핵심요소로 제시하고 있다. 기후변화, 생물 다양성, 대기오염, 산림황폐화 등을 포함한 다양한 환경문제를 다루기 위한 방안으로 우리나라 과학교육에서도 서비스 러닝을 적극적으로 활용할 필요가 있다. 따라서 제안된 서비스 러닝의 개념적 틀을 바탕으로 학교현장에서 지역사회 환경문제를 다루기 위해 다양한 형태로 적용하고 검증하는 연구들이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
This research aims at developing a teachers' training program to reinforce teachers' capability to perform the action learning program. To accomplish this goal, the key value of the training program based on action learning, the process of the core learning activities, and the elements to support learners and facilitators respectively were deducted on the foundation of documentary research and case study, based on which, the program was developed through the formative test by professionals and application to the field. This research was applied to 105 middle or high school teachers, the participants of the in-service training on creative problem solving hosted by B metropolitan city for one week (30 hours) from 9 a.m. on Monday, January 25th, 2010 to 4 p.m. on Friday, January 29th. The result of this research is as follows. First, as for the key values of this study, (1) the team-based learning centered on the trainees, not lecturers-oriented, knowledge-transmitting training, is possible, (2)for each process, guidelines, related information, tools, and various kinds of media are supported just in time, and (3)a focus is given on fostering facilitators centered on teachers. Second, the process of the core learning activities of the teachers' training program based on action learning consists of the procedure of a prior lecture${\rightarrow}$break${\rightarrow}$investigation into problems${\rightarrow}$clarification of problems${\rightarrow}$drawing possible solutions${\rightarrow}$decision on the priority${\rightarrow}$making an action plan${\rightarrow}$performance${\rightarrow}$evaluation, and on each stage, the contents for the activities of teachers and learners and detailed supportive elements are offered.
가상현실이란 사용자 몰입형 체감형 인터페이스로서 공간적, 물리적 제약에 의해 현실세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있도록 하는 기술이다. 종이에 저작된 책들이 디지털시대에 맞게 이동성을 갖춘 모바일 기기를 활용하여 가상현실로 표현되고 있다. 본 논문에서는 디지털 콘텐츠와 아날로그 종이를 융합하고 모바일 증강현실 기술을 사용하여 다양한 상호작용을 체험할 수 있게 해주는 디지로그북을 로봇학습에 적용한다. 로봇학습을 더 풍부하게 만들기 위해 동영상, 입체영상, 애니메이션 등의 중요한 요소를 3D Max에 적용하고, 보다 쉬운 로봇블록 조립을 위해서 블록들 간의 위계질서를 보다 쉽게 파악할 있도록 고안한다. 특히 모바일에서 실행되는 디지로그북은 언제 어디서나 로봇학습이 가능하다.
본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 다중물리(Multi-physics) 시뮬레이션의 반복 횟수를 획기적으로 줄일 수 있는 다중물리해석 예측 방법을 제안한다. 기존의 다중물리해석 시뮬레이션의 경우 소요되는 시간과 노력을 줄이기 위해 시뮬레이션 자체에 대한 방법과 환경 개선에 초점이 맞추어져 있으나 본 논문에서는 다중물리 시뮬레이션 결과를 기계학습 알고리즘으로 학습하여 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고 학습된 기계학습 알고리즘을 사용하여 수십분에서 수시간에 걸리는 다중 물리 해석과 유사한 결과를 수초 내에 예측할 수 있음을 보였다. 기계학습 알고리즘 간의 성능을 비교하여 다중물리해석에 적합한 기계학습 알고리즘을 확인하였으며 가장 우수한 성능을 보인 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)의 경우 100개 이하의 학습 샘플만으로도 우수한 예측 결과를 얻어낼 수 있음을 확인하였다. 제안하는 방식을 통해 시뮬레이션을 하고자 하는 모델의 형상이나 재질이 변경될 경우 기존의 시뮬레이션 결과로 학습된 알고리즘이 있다면 시뮬레이션을 반복 수행하기 전에 알고리즘을 이용하여 결과를 예측할 수 있어 시뮬레이션의 반복 횟수를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 교육에서 대두 되고 있는 중요한 문제는 학습자 중심의 맞춤형 교육이 이루어져야 한다는 것이다. 이러한 요구를 만족 시킬 수 있는 방법 중 하나는 학습자의 역량을 고려하여 학습을 진행하는 것이다. 이를 위해서는 학습자가 가진 역량에 따라 학습자의 목표를 이루기에 부족하다고 판단된 역량을 효율적으로 개발할 수 있는 콘텐츠를 추천하는 방법이 필수적이다. 우리는 임의의 학습자에 대한 역량 정보와 목표를 LIP 또는 ePortfolio 형식을 통해 제공하는 학습자 정보 시스템이 존재한다고 가정한다. 본 논문은 많은 교육 콘텐츠들이 존재할 때 위 역량 평가 시스템으로부터 얻어진 학습자의 역량 및 목표와 역량 맵을 확장한 역량 온톨로지를 활용하여 각 학습자에 가장 적합한 콘텐츠를 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 역량 온톨로지와 도메인 온톨로지를 활용하여 역량 맵과 역량 정의가 지속적으로 변하더라도 유연하게 이에 대처할 수 있다.
메모리 기반 추론 기법은 단순히 학습패턴이나 대표패턴의 형태로 메모리에 저장하며 테스트 패턴과의 거리 계산을 통하여 분류한다. 이 기법의 가장 큰 문제점은 학습 패턴 전체를 메모리에 저장하거나 학습 패턴들을 대표 패턴으로 대체하는 방법을 사용함으로 다른 기계학습 방법에 비하여 많은 메모리 공간을 필요로 하며, 저장되는 학습패턴이 증가할수록 분류에 필요한 시간도 많이 소요된다는 단점을 갖는다. 본 논문은 효율적인 메모리 사용과 분류 성능의 향상을 위한 EAS 기법을 제안하였다. 즉, 학습패턴에 대해 분할공간을 생성한 후 생성된 각 분할공간을 MDL기법과 PM기법으로 평가하였다. 그리고 평가 결과 가장 우수한 분할공간만을 취하여 대표패턴으로 삼고 나머지는 다시 분할하여 평가를 반복하는 기법이다. UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크 데이터를 발췌한 실험 자료를 사용하여 제안한 기법의 성능과 메모리 사용량에 있어 우수함을 입증하였다.
The purpose of this study was to compare the effectiveness of programmed instruction versus lecture and discussion method on the knowledge of basic reference sources among undergraduate library and information science students. The hypotheses of the study were: 1. Programmed instruction will be more effective than the lecture/discussion method with regard to academic achievement. 2. There will be a significant difference in learning time between the experimental and the control groups. Seventy-eight library and information science students were participated m the study from the two universities in Chungchong Province. A programmed instruction manual, including 4-types of reference sources-dictionary, encyclopaedia, bibliography, indexes and abstracts, 40-item multiple choice post-test, and a questionnaire for the students' attitude toward programmed instruction were developed specifically for this research. The post-test only control-group design was selected for this experimental study. Students were given instruction on the specific reference titles in dictionary, encyclopedia, bibliography, indexes and abstracts. The control group was instructed by the lecture and discussion method while the experimental group completed a programmed instruction manual by themselves. Both the control and the experimental group were tested right after the instruction of 4-types of reference sources. In addition, a questionnaire asking students' attitude toward programmed instruction was administered to the experimental group. The findings from this study are summarized as follows: 1. The results showed that there were no significant difference in the mean of the post test score between the two groups. Therefore, programmed instruction is viable as an alternative method of instruction in the teaching of reference sources. 2. There was a significant difference in the mean of time spending for the leaning of bibliography, indexes and abstracts between the two groups. Accordingly, programmed instruction proved to be more efficient than the conventional lecture/discussion method in terms of learning time. 3. Students showed positive response to programmed instruction and evaluated it very interesting and challenging. In conclusion, the programmed instruction method was just as effective as the lecture/discussion method in the teaching of reference sources. And students' attitude toward the programmed instruction was favorable enough to secure a continued use of this method for the teaching of reference sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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