• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.414-425
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• 2021

본 연구의 목적은 BRICS 국가들의 평생교육체제의 경쟁력을 측정하고 분석하는 것이다. 이를 위해 기존 개발도상국의 NLLS 시스템을 측정하기 위해 개발된 메커니즘 모형 및 32개의 지표와 12개의 하위요소를 측정에 이용하였다. GLLI(Global Lifelong Learning Index) 측정결과, 중국과 러시아가 상대적으로 강세를 나타냈고, 브라질, 남아공이 중간그룹을 형성하였다. 인도는 상대적으로 가장 낮은 점수를 기록하였다. 그러나 국가마다 중점을 두어야 할 평생교육 분야가 있으며, 본 연구에서는 각 BRICS 국가들의 평생학습 체제의 강점 및 약점을 비교분석하였다. 본 연구는 평생교육과 관련된 정책을 평가하고 NLLS 경쟁력을 높이기 위한 의사 결정의 준거 및 BRICS 국가의 NLLS 현황을 알 수 있는 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.539-550
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• 2020

이 연구는 뇌과학과 교육을 접목하는 교육신경학의 관점에 기초한 연구이다. 이 관점에 기초하여 디지털 학습자료 활용의 뇌과학적 근거를 확인함과 아울러 교육적 시사점을 도출하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 이 연구에서 얻어진 결과를 결론으로 제시하면, 다음과 같다. 첫째, 디지털 학습자료를 통한 다양한 감각 자극은 다중감각신경, 상구 심층부 등을 거치며 협동적 정보처리를 가능하게 한다. 둘째, 디지털 학습자료로 인한 간접경험은 거울신경계를 거쳐 학습 내용을 생생하게 이해하도록 도와준다. 셋째, 디지털 학습자료들이 일으킨 긍정적인 감정은 도파민, 망상활성체계, 전두 선조체, 대뇌 피질 등의 기능을 활성화시켜 준다. 이 연구의 결과를 통해 제시되는 교육적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 교사는 디지털 학습자료를 선정할 때 표현 양식, 학습 내용, 수업의 흐름 및 역기능 측면까지 고려해야 한다. 둘째, 수업 장면에 따라 다양한 디지털 학습자료를 호기심과 즐거움의 유발, 흥미와 노력의 유지, 학습한 내용에 대한 복습의 목적으로 사용하는 것은 수업 효과를 위해 바람직하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.438-448
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• 2005

본 논문에서는 학습자들의 학습 특성 및 학습 능력에 따라 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계함으로써 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습 단계에서 수준별 학습내용을 동적으로 구성하여 학습자에게 제공함으로서 개인화된 교수${\cdot}$학습을 지원하고 있다. 이를 위해 먼저 학습자들의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 문항반응이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가를 이용하여 평가 단계를 구현하였으며, 또한 추정된 각 학습자의 능력 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하여 퍼지 수준 집합을 구성한 후 제공함으로써 학습자에 따른 수준별 학습이 가능하도록 학습 단계를 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.575-579
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• 2006

지능형 교수 시스템의 주요 구성 요소인 교수 모듈, 학습자 모듈, 전문가 모듈, 인터페이스 모듈 중에서 학습자와 가장 긴밀한 연관이 있으며 학습 시스템의 가장 큰 표현 부분에 해당하는 모듈이 인터페이스 모듈이다. 학습자에게 있어 인터페이스 모듈은 일반 이러닝 시스템뿐만 아니라 지능형 교수 시스템에서도 큰 비중을 차지하는데 아직까지 인터페이스의 개선에 관한 연구는 그리 활발하지 못한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 이러닝시 학습자와 가장 상호작용이 많은 인터페이스의 개선에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해 기존의 인터페이스의 주요 구성 요소에 대해 살펴보았으며 선행 연구의 문제점을 개선한 멀티미디어 인터페이스를 설계 구현 하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.19-28
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• 2015

유아교육법에 따라 아동들의 학습은 놀이를 통해 이루어지는 것이 권장되지만 재미있게 학습할 수 있는 도구들이 많지 않다. 교육용 기능성게임은 학습 효과를 목적으로 개발되는 게임이므로 본 논문에서는 아동들의 학습을 위한 교육용 기능성 게임을 제작하였다. 게임의 소재는 소화기관이며 모바일 플랫폼의 직관적인 인터페이스인 터치와 드래그를 활용하여 손쉽게 플레이를 할 수 있게 하였다. 또, 각 스테이지의 끝에는 5개의 소화기관의 특성을 학습할 수 있는 씬을 포함하였다. 제작 후 테스트를 통해 향후 본 게임의 보완점을 정리하였다. 또한 아동 교육기관 교사들을 인터뷰하여 본 게임의 학습효과를 확인하였다. 이 게임이 아동들에게 소화기관을 재미있게 학습할 수 있는 도구가 되기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.393-401
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• 2017

본 연구의 목적은 학습자의 데이터 분석적 사고력 향상을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템 개발 연구이다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 분석적 사고력 향상을 위해 발견학습 모형에 딥러닝 기법을 적용하였다. 이는 데이터의 관계를 나타내주는 모델을 딥러닝 기법을 사용하여 생성하고, 새로운 데이터를 이 모델에 적용하여 데이터를 분석하는 과정을 경험할 수 있는 학습 방법이다. 둘째, 이 학습 방법에 따른 수업을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템을 개발하였다. 딥러닝 기법을 사용하여 학습자가 입력한 데이터의 모델을 생성하고 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 딥러닝을 적용한 발견학습 및 시스템 설계 연구는 데이터의 중요성이 더욱 커지는 미래 사회에서 학습자의 데이터 분석적 사고력을 향상시킬 수 있는 새로운 접근이 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-9
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• 2002

본 논문에서는 웹 기반 자기 주도적 학습을 위한 시스템을 설계하였다. 시스템 설계를 위해 먼저, 웹 기반의 자기 주도적 학습에서 활용되는 교수 학습 과정안을 탐색하였다. 그리 그 교수학습 과정안을 웹 기반의 공간에서 수행하는데 필요한 시스템의 요구 사항을 파악하고 그 요구 사항에 적절한 시스템을 설계하였다. 또한, 설계한 시스템을 적절하게 운영할 수 있는 방안을 모색하여 학습의 효과를 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 설계한 웹 기반 자기 주도적 학습 시스템을 방과 후, 방학, 현장 학습 등에 적절히 활용할 경우 교수 학습에 효과가 클 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권5호
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• pp.357-366
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• 2017

Urban planning and engineering undergraduate students need to understand the earth physical systems and that how human beings interact with the earth systems to planning and engineering urban area. The eco-friendly or geo-friendly design and planning of an urban area is a critical issue not only for economic benefits but more importantly for the sustainable future of urban life. However, little study has been done dealing with the urban engineering students' understanding of the earth as a system and what pedagogical approach is appropriate to improve their understanding of the earth as a system. This study is to investigate the impact of a purposely designed ESS course on urban engineering students' understanding of the earth as a system and their perceptions about the instructional approaches of the course on their learning competency. This study utilized a mixed-methodology with three main data sources: concept maps, student's perception survey about their learning competency, and course contents. Both the survey and concept maps were analyzed quantitatively as well as qualitatively. The result of this study showed that the urban engineering students' experience of team-based research about the topic they chose based on their own interest had a positive impact on their understanding of the earth as a system and their learning competency. The results of this study suggest that structuring and presenting the earth system contents in the context of engineering students' understanding and their future career be effective not only for the improvement of students' content knowledge but also for the enhancement of their learning competency such as creativity and problem-solving skills in everyday life situation.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.545-553
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• 2016

본 연구에서는 전시(박물관, 공연) 환경에서 증강현실을 이용한 정보제공 및 학습 시스템을 제안한다. 일반적인 전시 공간에서는 그림이나 사진에 대한 설명을 인쇄물이나 공간에 설치(설명 공간) 형태의 정보를 제공하거나 '오디오 가이드'나 '도슨트' 프로그램을 이용한 보조 설명이 이루어진다. 증강현실 기술이 이러한 방식을 융합한 형태로 전시 공간에 적용되어 전시에 대한 설명이 텍스트, 이미지, 오디오 그리고 영상의 형태로 다양하게 사용자에게 제공하여 입체적인 정보제공 및 학습을 도와준다. 우리는 특정 전시 공간에서 증강현실 기술을 적용하여 그림에 대한 영상 설명을 이용한 정보제공 및 학습의 도구로 활용하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.31-42
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• 2020

During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.