This paper proposes a movement instruction system using virtual environment. This system consists of a monitor, cameras, ana a PC. A learner is coached by a virtual instructor that is displayed in virtual environment as 3 dimensional computer graphics on the monitor. Virtual instructor shows sample movement and suggests mistakes of learner's movement by recognizing movement of learner's movement from the picture that cameras capture. To improve the robust characteristic of information from cameras, the system enables to select optimum inputs from cameras based on learner's movement It implemented by Fuzzy associative inference system Fuzzy associative inference system is implemented by bi-directional associative memory and fuzzy rules. It is suitable to convert obscure information into clear. We implement and evaluate the movement instruction system
본 논문은 학습자의 학습목적과 학습상황에 대한 정보를 제공하거나 사례를 검색하여 학습자에게 가장 적합한 학습정보를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 현재 다양한 웹을 통한 학습시스템이 제공되어 지고 있으나 학습을 위한 이전 단계, 학습자에게 적합한 학습이 무엇인지에 대한 추론과정이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 일괄적인 학습 콘텐츠의 제공보다는 학습 콘텐츠, 학습 템플릿, 풍부한 학습콘텐츠의 재사용 및 학습자의 학습 능력에 따른 개별 학습을 위해 효과적인 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하기 위한 시스템을 설계하고자 한다.
The purpose of this study was to identify the negative factors affecting personnel u-Learning acceptance and to analyze the interrelation among the factors in this research model. The two independent variables avoidable convenience and reliant convenience, based on pilot test results, and learning performance and perceived interactivity, based on the relevant literature, are used to examine the research model. The research problem was tested with data collected from 577 respondents in 23 universities. This study developed and empirically analyzed a model representing the relationship by using the Structural Equation Model. The major findings of this study are, firstly, that the higher reliant convenience is negatively affecting the degree of system use and learner’s satisfaction, whereas avoidable convenience is only affecting the learner’s satisfaction. Secondly, the higher learning performance and stronger perceived interactivity affects the degree of system use as well as learner’s satisfaction. Finally, the degree of system use affects the learner’s satisfaction.
자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.
웹 기반 학습시스템은 다양하고 방대한 학습 콘텐츠가 운용되고 있다. 그러나 학습자가 학습을 위해 학습 콘텐츠를 선택할 때 이를 자신에 맞도록 효율적으로 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자 프로파일의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출은 토픽 선호도 벡터 값으로 산출하여 적용하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 학습을 진행하였으며, 학습후의 학습 만족도가 매우 높게 나타남으로서 본 제안방법이 학습자 스스로의 학습 진행에 많은 도움을 줄 수 있음을 제시하였다.
본 연구는 수도권의 스마트교육 및 디지털교과서 연구학교 학생을 대상으로 학습자 역량의 효과성 분석을 실시하였다. 분석한 결과, 학습자 역량인 창의력, 문제해결력, 의사소통능력, 협업능력, 정보활용능력, 자기주도학습의 전 영역에서 2년차 연구학교 학생들이 1년차 학생들보다 역량을 높이 평가하였다. 둘째, 도시학생들이 농산어촌 학생들의 평균이 높고 통계적으로 유의미하여 도시 학생들이 농산어촌의 학생들보다 학습자역량의 인식이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 학교급별은 초등학교와 중학교 간에서는 차이가 나타나지 않았으나 고등학교와는 통계적으로 차이가 나타났다.
Considered as the "new normal" mode of learning, BL has become popular in recent years especially in University education. BL is defined as a learning approach that combines e-learning and face-to-face classroom learning. BL allows for more interactive and reflective learning environment resulting in enhancing learner-directed learning. The adoption of BL in university has made it significant to probe the crucial determinants that would entice instructors and learners to use BL and enhance learning satisfaction. The primary purpose of this study is to investigate the affecting factors of the satisfaction of BL in universities in terms of leaner's aspects. Learner's role is very important in BL, because learner should self-directed study for effective performance and satisfaction in BL environment. Based on prior studies motivation, self-efficacy, and educational expectancy were identified as affecting factors of satisfaction in BL. According to the result of multiple regression, all factors(motivation, self-efficacy, and educational expectancy) were found to be significantly related to the learner's satisfaction in BL. It can provide practical guideline on effective operation strategy for BL in universities.
The threat of COVID-19 pandemic put many universities in Korea to develop and implement various types of untact online classes. Online education has been recognized as one of the effective educational methods because of its ubiquitous and flexible educational environments. However quick move to online education caused by the sudden attack of the COVID-19 led to many problems such as faculty's burden and stress from the planning and designing suitable for online classes, technology system problems for both students and faculty and students' complaints of the low quality of education. The primary purpose of this study is to investigate the effects of learner, contents, and instructor factors on college student satisfaction with untact online classes during the first attack of COVID-19 pandemic. The data were collected from 605 undergraduate students of S women's university based in Seoul, who took the untact online classes in the spring semester 2020. The results of empirical analysis reveal that only contents factor are likely to predict learner satisfaction. These findings provide insights that the effective planning and designing classes are key to enhancing learner satisfaction with online education. This study suggests that instructors need various contents developed and educational strategies for students.
본 연구의 주요 목적은 교육공학 관점과 정보기술 관점의 통합적 연구모형을 통해 이러닝 특성과 이러닝 학업성과 간의 관계를 규명하는 것이다. 이에 본 연구에서는 이러닝 시스템 품질, 이러닝 콘텐츠 특성, 상호작용 등을 독립변수로, 이러닝 학업성과를 종속변수로, 학습동기를 매개변수로 설정, 이들 변수간의 관계를 검증해 보았다. 연구를 위해 212명의 사이버 대학 재학생들이 설문조사에 참여하였다. 연구의 주요 결과를 요약하면 첫째, 이러닝 특성 중 기술적 품질 컨텐츠 품질 학사지원 등이 학업성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 둘째, 이러닝 특성과 학업성과간의 관계에 대한 학습동기의 매개효과 분석 결과, 학습 동기는 양자간의 관계에서 부분적인 매개 효과를 가지는 것으로 나타났다. 연구결과에 근거 향후 이러닝 이용자들의 학업성과 향상을 위한 몇 가지 시사점을 제시하면 이러닝 학습자들의 다양한 수준과 목적을 고려한 강좌 및 강의내용이 적절히 제공되고, 학습자와 이러닝 시스템 간 상호작용을 원활히 할 수 있는 기능이 적극 제공된다면 이러닝의 실질적 유효성을 훨씬 더 높일 수 있을 것으로 사려된다.
The past decade has witnessed the abundant use of computer in testing language skills such as listening and reading. Compared with these language skills, we have experienced little use of computer in testing a speaking skill including pronunciation. This is largely due to limitations of the current computer technology. One of such limitations for testing pronunciation is to store and automatically evaluate what the learner utters. Due to this limitation, the computer simply stores what the learner utters and raters evaluate it afterward on a certain rating continuum. With the advent of voice recognition technology, however, the computer has been able to test pronunciation in a systematic way. This technology enables the computer to identify, visually show, and evaluate the learner's intonation pattern by means of autocorrection. The evaluation is expressed in terms of the degree in which the learner's intonation pattern overlaps with that of the native speaker of the target language. In particular, the degree is numerically displayed on the screen, and this numeral is considered as the score of the learner's utterance under our testing framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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