본 연구의 목적은 성인의 학습특성과 평생학습 참여동기 그리고 지혜가 학습성과에 미치는 영향을 살펴보고, 학습특성과 평생학습 참여동기가 학습성과에 미치는 영향에서 지혜의 매개효과가 나타나는지를 살펴보는 것이었다. 연구대상은 서울, 인천, 경기도 지역에서 평생학습에 참여하였거나 참여하고 있는 20세에서 69세 이하의 성인학습자 425명을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습특성, 평생학습 참여동기, 지혜, 학습성과 간의 관계를 살펴 본 결과, 모든 변인 간 상호 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 학습특성, 평생학습 참여동기, 지혜가 학습성과에 미치는 영향을 살펴 본 결과 학습성과에 영향력을 가장 많이 미치는 변인은 학습가치였으며, 그 다음으로 인지적 역량, 활동지향 동기, 학습지향 동기, 긍정적 인생태도 순으로 나타났다. 셋째, 학습특성과 평생학습 참여동기가 학습성과에 미치는 영향에서 지혜의 매개효과를 살펴 본 결과, 학습특성이 학습성과에 미치는 영향에서 지혜가 완전매개 효과가 있었고, 평생학습 참여동기가 학습성과에 미치는 영향에서 지혜는 부분매개 효과가 있었다. 이와 같이 성인의 학습특성과 평생학습 참여동기가 지혜를 매개로 학습성과를 효과적으로 높일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 평생교육 현장에서 학습특성과 평생학습 참여동기를 고려하여야 하며, 지혜는 학습성과를 높이는데 중요한 변인이므로, 지혜와 관련한 학습환경이 중요하다는 것을 시사하고 있다.
학습에 영향을 끼치는 요인은 크게 학습자특성변인, 교수자특성변인, 학습과제특성변인, 환경특성변인으로 구분하여 논의해 볼 수 있는데, 이 요소들 중에서도 학습자의 특성을 파악하는 것이 교육 계획을 작성하기 위해 가장 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 이에 본 연구는 학습자의 특성 중 정의적 특성인 자아개념 학습습관 학습태도가 수학학업성취에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 알아보고 초등학생의 학업 성취 및 태도에 관한 교육 방법으로 모색하도록 하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 충청남도 A 시에 위치한 초등학교 5학년 2개반 78명을 대상으로 질문지 검사를 실시하였다. 그 결과 수학에 대한 자아개념, 학업에 대한 자아개념, 수학에 대한 학습습관, 수학에 대한 태도, 학업 에 대한 학습습관, 학업에 대한 태도 순으로 수학학업성취와 상관정도가 높음을 알 수 있었다.
Over the fast few years, web-based e-Learning have made remarkable progress. According to advance of e-Learning, the evaluation of e-Learning effectiveness and success model become more important. This study had a focus on the effect of system characteristic of e-Learning systems and self-efficacy on learning performance. Data has been collected from 192 person experienced in e-Learning. The questionnaire method was adopted to collect the data for this study. The research was conducted by using SPSS 12.0 and AMOS 4.0. The research results and suggestions of the study are as follow. First of all, system quality and information quality of e-Learning system had positive relationship with perceived usefulness. Second, information quality was related positively to user satisfaction. Third, perceived usefulness was positively connected with user satisfaction. Fourth, user satisfaction and self-efficacy had relation to learning performance.
In this study we desire to deduce implications for mathematics curriculum, teaching- learning, and evaluation from the data of Nation Assessment of Educational Achievement. For this, first we extracted the items written by the same achievement standard over two years from 2010 to 2012. Next we investigated whether the items are the representative items of a certain proficiency level and classified into the case of the items of the same proficiency level and the case of the items of different proficiency levels. Based on these we analysed learning characteristic of the each proficiency level. From the results of the above, we proposed what should be changed in mathematics curriculum, what should be considered in teaching-learning, and what should be paid attention to test item development.
In this paper, we propose the speaker identification system that uses vowel that has speaker's characteristic. System is divided to speech feature extraction part and speaker identification part. Speech feature extraction part extracts speaker's feature. Voiced speech has the characteristic that divides speakers. For vowel extraction, formants are used in voiced speech through frequency analysis. Vowel-a that different formants is extracted in text. Pitch, formant, intensity, log area ratio, LP coefficients, cepstral coefficients are used by method to draw characteristic. The cpestral coefficients that show the best performance in speaker identification among several methods are used. Speaker identification part distinguishes speaker using Neural Network. 12 order cepstral coefficients are used learning input data. Neural Network's structure is MLP and learning algorithm is BP (Backpropagation). Hidden nodes and output nodes are incremented. The nodes in the incremental learning neural network are interconnected via weighted links and each node in a layer is generally connected to each node in the succeeding layer leaving the output node to provide output for the network. Though the vowel extract and incremental learning, the proposed system uses low learning data and reduces learning time and improves identification rate.
웹 기반 교육 환경에서 학습자 특성에 따른 개별 적응적인 피드백 제공의 필요성에도 불구하고 학습자 특성의 변인 도출의 어려움과 이를 위한 체계적인 전략과 실천 도구 개발이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 웹 기반 교수 학습 환경에서 중요시되고 있는 학습자 특성 변인 중에서 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석하고, 유사한 학습 패턴을 갖는 학습자들로 그룹화 하였다. 이를 기반으로 학습자 개인에게 학습 콘텐츠, 학습 경로, 학습 상황 등을 제공하기 위한 e-SRM 피드백 시스템을 설계하고 개발하였다. 개발된 시스템은 학습자 특성에 맞는 최적의 학습 환경을 제공해 줄 수 있는 기반을 조성할 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, we present unvoiced consonant recognition system using characteristic parameters of the phoneme of the each syllable. For the recognition, the characteristic parameters on the time domain such as ZCR, total energy of the consonant region and half region energy of the consonant region, and those on the frequency domain such as the frequency spectrum of the transition region are used. The objective unvoiced consonants in this study are /ㄱ/,/ㄷ/,/ㅂ/,/ㅈ/,/ㅋ/,/ㅌ/,/ㅍ/ and /ㅊ/. Each characteristic parameter of two regions extracted from these segmented unvoiced consonants are used for each recognition system of the region, independently, And complementing two outputs of each other system, the final output is to be produced. The recognition system is implemented using MLP which has learning ability. The recognition simulation results for 112 unvoiced consonant samples are that average recognition rates are 96.4$\%$ under 80$\%$ learning rates and 93.7$\%$ under 60$\%$ learning rates.
일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.
This study analyzed the learning components of the web-based adaptive math learning programs in order to develop adaptive math learning program using artificial intelligence. The components of the web-based adaptive math learning program set for analysis are classified into learning process presentation, concept learning, problem presentation, problem solving process, and learning result processing then analyzed three programs. As a result of analysis, the typical characteristic of components is that it uses a method of repeatedly presenting the same type of problem in order to learn one concept.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the effect that the academic achievement of the students about the evidence based learning investigates the learning utility value about and the request. Method : The agreement of college students explaining the purpose of research for 12 weeks against 17 students and investigate through a questionnaire. The level of academic achievement according to the sex and claim showed a characteristic with a percentage. An utility investigate the descriptive epidemiologic characteristic about the class of the evidence based learning. Result : The most of college students the level of academic achievement and requests the expected grade of the students about the evidence based learning wanted the 'high' grade of 9 persons, 'middle' grade of 8 persons in the part and the expectation for the class taken so much was high(p<.05). There was the significant different in the utility aspect in the need of the evidence based learning, homework solution, learning synergy effect improvement, and reference search ability improvement(p<.05). Conclusion : These finding revealed that the evidence based learning the satisfaction with class raises the improvement and utility value, and provided the need and the has to develop the educational model which the college students contentment raises an improvement after this opportunity for the new recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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