In this paper, we studied on the effective structure of an e-Learning Korean Support System for foreigner based on computer systems which is to obey the rules of IMS/AICC International Standard regulations based on LCMS and SCORM. The most important task on this study is to support the function of self-study module through the review of the analysis and results of Korean learning and learning customs. We studied the effective PMS detail modules as well as the Standard Competency Module Management System, which related to LMS/LCMS, Learning an Individual Competency Management System, Competency Registry/Repository System, Knowledge Management System based on Community Competency Module, Education e-survey System and Module learning Support Service System. We suggested one of standard Effective Model of learning Korean Support System which is adopted in a various techniques for foreigner.
This study explored how a particular social media can be used to supplement elementary-level Korean language course in the US public university. The researchers administered a survey measuring students' patterns and habits of social media use. Based on the survey results, researchers designed six different types of learning materials and uploaded them regularly to Instagram throughout the semester. At the end of the semester, a survey was conducted to find out students' satisfactory level. From the 44 students' responses, the study found out that using Instagram 1) is more accessible to students than any other learning management system, 2) is fun and students are willing to participate, 3) increased the target language exposure and authentic language use, 4) increased interaction between teachers, students and even other native speakers, and 5) is helpful to improve listening and other language skills. The study closes with the suggestion for further experimental studies.
본 연구는 정보통신기술(IT)의 발전으로 외국어 교육과 학습에서 기존의 전통적인 '훈련과 연습(drill and practice)'의 방법에서 벗어난 '컴퓨터 보조언어학습(Computer-assisted learning: CALL)'과 '모바일 지원 언어학습(Mobile-based Language Learning: MALL)'이 실제로 어학 교육에 미치는 영향을 분석한다. 연구 대상은 비교적 영어 능력이 상대적으로 우수하지 않고, 또한 영어학습에 대한 동기부여를 충분히 느끼지 못하는 전문대학 1학년 학생들을 대상으로 진행하였다. 연구 방법은 멀티미디어 저작 도구를 이용하여 디지털 콘텐츠를 제작하여 이러닝(e-learning) 시스템에 등재하여 교육보조재료로 한 학기 동안 활용한다. 동영상 콘텐츠는 컴퓨터, 스마트폰, 테블릿, 노트북 등 다양한 매체로 접근하여 활용할 수 있도록 구성한다. 동영상 콘텐츠에 대한 설문조사를 통하여 콘텐츠의 구성, 학습에 도움 여부, 보완해야 할 부분, 콘텐츠 접근 빈도, 학습경로 등을 분석한다. 분석의 결과를 통하여 정보통신기술을 활용한 어학 학습의 효과, 교육용 콘텐츠의 개선해야 할 부분 및 교육에 어떻게 활용해야 하는지에 대해 제언한다. 궁극적으로는 '플립러닝((Flipped Learning)'을 위한 컴퓨터 및 모바일 매체에 대한 효용성 분석과 활용방안을 제언한다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.
한국 기업들의 필리핀 진출이 활발해지면서 필리핀 현지의 한국 업체들은 한국어 능력을 보유한 현지인력의 채용을 확대하고 있다. 이 논문에서는 한국의 e-learning 경험을 바탕으로 필리핀 현지 한국인 산업체 인력의 한국어 능력 향상을 위한 e-laering 시스템과 학습관리시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 JAVA, ASP와 HTML로 구현되었으며, 강의 자료 및 학생 자료는 MS SQL-Server로 관리되도록 구현하였다.
공동주택 하자 분쟁의 증가와 함께, 하자관리의 중요성 또한 커지고 있다. 그러나 기존의 연구는 '공용 부분'에 초점을 맞추어 진행되었다. 또한 하자관리의 주체인 '관리사무소'를 위한 시스템 연구도 부족한 실정이다. 이는 관리사무소의 하자관리 능력의 부족과 관리 품질의 저하를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 관리사무소를 위한 기계학습 기반의 하자 정보 관리 시스템을 제안한다. OCR과 NLP 모듈을 사용하여 관리상의 불편한 점을 해소하는 것을 목표로 한다. OCR을 통해 수기로 작성된 하자 정보를 디지털 문서로 변환한다. 이후 언어모델을 이용하여 사용자가 지정한 양식과 함께 하자 정보를 재생성한다. 최종적으로 생성된 텍스트를 데이터베이스에 저장하고 이를 기반으로 통계적 분석을 실행한다. 이러한 일련의 과정을 통해, 관리사무소의 하자관리 역량을 향상할 수 있도록 돕고, 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
다문화 가정의 정보 격차의 주요 원인인 언어장벽은 다문화 가정 자녀의 낮은 교육수준과 높은 연관성을 가지며, 경제불균형을 높임으로써 추가적인 사회문제화가 될 것으로 예상된다. 다문화가정 학부모는 디지털 기기에 대한 접근성과 자료 활용 능력이 일반국민에 비해 현저하게 떨어지는 정보격차로 인해 기존의 교육 콘텐츠의 효과적 활용은 제약점을 갖고 있다. 이러한 제약점을 해결하기 위해서는 학습자의 이해수준에 적합한 콘텐츠를 제공하는 맞춤형 학습콘텐츠 지원체제의 구축은 필수적이다. 이 논문에서는 다문화가정 학부모의 정보격차 해소를 위한 한한변환 기반 학습콘텐츠 시스템을 설계하고 이를 위한 사용자 맞춤형 학습콘텐츠 지원을 위한 한한변환 시스템의 프로토타입을 결과로 제시한다.
With the wide spread of Social Network Services (SNS), fake news-which is a way of disguising false information as legitimate media-has become a big social issue. This paper proposes a deep learning architecture for detecting fake news that is written in Korean. Previous works proposed appropriate fake news detection models for English, but Korean has two issues that cannot apply existing models: Korean can be expressed in shorter sentences than English even with the same meaning; therefore, it is difficult to operate a deep neural network because of the feature scarcity for deep learning. Difficulty in semantic analysis due to morpheme ambiguity. We worked to resolve these issues by implementing a system using various convolutional neural network-based deep learning architectures and "Fasttext" which is a word-embedding model learned by syllable unit. After training and testing its implementation, we could achieve meaningful accuracy for classification of the body and context discrepancies, but the accuracy was low for classification of the headline and body discrepancies.
본 논문은 오픈소스를 활용하여 e-Learning 에 필수적인 LMS를 개발 제시 하였다. 이는 MTT 에서 시작된 dotLRN 오픈소스 프로젝트를 한글화 하고, 인터넷 교육 표준안인 SCORM을 수용할 수 있는 모듈을 추가 개발하여 학습자의 학습 상황을 관리할 수 있는 기능을 부여한 것이다. 본 시스템은 공주 대학교 가상 대학의 LMS로서 1년 동안 안정적으로 서비스를 제공하였으며, 이를 기반으로 개발 시스템의 기능과 특정을 알아보고, 특히 학습소요시간을 활용한 학습결과 분석에 대하여 고찰 하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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