International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.56-63
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2023
I proposed the architectural guideline for educational environment based on design thinking approach to integrate and enhance learners' activities and achievements. The physical environment of design education learning space should be applied by teaching methods and learning activities, especially for STEAM-based convergent education, the architectural space conditions should support the design process based on design thinking. The learning environment conditions influence design education with physical design factors and learners' communication, and the flexible environment based on design thinking, which is crucial for design education. The 3 steps of design thinking experiences also allow students to learn the context of ideas, skills and outcomes. Therefore, I argued that the learning surrounding based on design thinking needs flexible and mobile, connected, integrated, organized, and team-focused environments to support learners' understanding, participation, and collaboration, and to achieve the design process based on research findings. For spaces for convergent learning environments based on design thinking, common design principles should be reviewed, such as coexistence with technology, safety and security, transparency and spatial extension, multi-purpose space and outdoor learning.
유아들의 언어습득에 있어서 중요한 점 하나는 학습자에 대한 언어환경의 노출이다. 유아가 접하는 언어환경은 부모와 같은 인간뿐만 아니라 각종 미디어와 같은 인공적 환경도 포함되며, 유아는 이러한 방대한 언어환경을 탐색하면서 언어를 학습한다. 본 연구는 대용량의 언어 데이터 노출이 영향을 미치는 유아언어학습을 유연하고 적절하게 모사하는 인지적 기제에 따른 기계학습 방식을 제안한다. 유아의 초기 언어학습은 문장수준의 학습과 생성 같은 행동들이 수반되는데, 이는 언어 코퍼스에 대한 노출만으로 모사가 가능하다. 모사의 핵심은 언어 하이퍼망 구조를 가진 기억기반 학습모델이다. 언어 하이퍼망은 언어구성 요소들 간의 상위차원 관계 표상을 가능케 함으로써 새로운 데이터 스트림에 대해 유사구조의 적용과 이용을 도모하여 발달적이고 점진적인 학습을 모사한다. 본 연구에서는 11 개의 유아용 비디오로부터 추출한 문장 32744개를 언어 하이퍼망을 통한 점진적 학습을 수행하여 문장을 생성해 유아의 점진적, 발달적 학습을 모사하였다.
In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.
이 연구에서는 중학생의 과학 교실 학습 환경에 대한 인식을 알아보고, 남학생과 여학생, 교실 학습 환경에 대한 선호도가 높은 집단과 낮은 집단의 인식이 어떤 차이를 나타내는지를 조사하였다. 서울시에 소재한 7개 중학교의 3학년 14학급 587명(남학생 264명, 여학생은 323명)을 연구 대상으로 하였으며, 교실 학습 환경 설문 도구는 What Is Happening In this Class (WIHIC)을 사용하였다. 7개 항목 중 학생들 간의 단결, 과제 지향, 협동성, 평등성 항목에서는 긍정적인 인식을 나타내었으나, 수업 참여, 탐구 활동, 교사 지원 항목에 대한 인식은 다소 부정적이었다. 성차에 대한 과학 교실 학습 환경 인식을 보면 전체적인 결과에서는 차이가 나지 않았으나, 항목별로는 학생들 간의 단결과 협동성 두 항목에서 여학생들이 평균 점수가 유의미하게 높게 나타났다. 교실 학습 환경에 대한 선호가 낮은 집단에서는 교사 지원 항목이 과제 지향, 수업 참여, 탐구 활동 항목과 모두 유의미한 상관을 나타내었고 수업 참여-과제 지향-탐구 활동 항목들이 서로 높은 상관을 나타내었으나, 상위 집단에서는 교사 지원과 평등성 항목만 유의미한 상관을 나타내었다.
Purpose - The purpose of this thesis is to assess the product design digital learning status of universities that are currently involved in learning environment projects in manufacture and commerce integration (MCI). Thus, enterprises must keep learning and creating new inventions with revolutionary progress. Research design, data, and methodology - This study not only emphasizes the analysis of technical ability, course concepts, conducting models, and learning environments of every aspect, but also systematically probes the planning of learning, system framework, web learning, environmental activities, data statistics, and digitalized learning, among other aspects. Results - The results of this study help in finally understanding each school's manufacture and commerce integration situation, in order to evaluate product design learning. Consequently, it is essential to evaluate computer learning at schools, thereby affecting communication and the requirements of business education training. Conclusions - It is essential to focus on MCI to promote web teaching to preserve and enhance knowledge disseminating technologies, and immediately share knowledge with learners, while improving work efficiency and cultivating the talent needed by industry.
Purpose: This study investigates patterns of small group interaction and examines the influence among graduate nursing students of online collaborative learning strategies on small group interaction patterns, task performance and learning attitude in web-based team learning environments. Method: To analyze patterns of small group interaction, group discussion dialogues were reviewed by two instructors. Groups were divided into two categories depending on the type of feedback given (passive or active). For task performance, evaluation of learning processes and numbers of postings were examined. Learning attitude toward group study and coursework were measured via scales. Results: Explorative interactions were still low among graduate nursing students. Among the students given active feedback, considerable individual variability in interaction frequency was revealed and some students did not show any specific type of interaction pattern. Whether given active or passive feedback, groups exhibited no significant differences in terms of task performance and learning attitude. Also, frequent group interaction was significantly related to greater task performance. Conclusion: Active feedback strategies should be modified to improve task performance and learning attitude among graduate nursing students.
The purpose of this study was to develop design guidelines on the learning analytics which can help to promote students' self-regulated learning (SRL) strategies in MOOCs learning environments. First of all, to develop the first draft of design guidelines, relevant literature review and case analysis on current MOOCs platforms such as edX, K-MOOC, Coursera, Khan Academy and FutureLearn were conducted. Then, to validate the design guidelines, expert reviews (validation questionnaires and in-depth interviews) and learner evaluation (in-depth interviews) were conducted. Through the recursive validation, the design guidelines were finalized. Overall, the final version of design guidelines on learning analytics to facilitate SRL strategies was suggested. The final design guidelines consist of 15 items in 10 categories related to the information analyzed based on individual student's learning behaviors and activities on MOOCs environments. Moreover, the results of interview also revealed that the social comparisons, learning progress reports, and personalization might contribute to the improvements of their SRL competences. This study has an implication that MOOCs could offer a higher success or completion rate to students with low SRL skills by taking advantage of the information on learning analytics
군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다 이를 위하여 본 논문에서는 새로운 Polygon 기반의 Q-learning 알고리즘과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 유효성을 검증한다.
정보통신기술의 발단과 함께 학교교육에서도 e-Learning이 급격히 증가하고 있지만, 새로운 교수방법의 활용에 따른 교수자 연수 프로그램의 보급은 미흡하다. 이에 한국산업인력공단에서는 공단에서 실시하는 e-Learning의 질 향상을 목적으로 e-Learning에서 교수활동을 제공하는 교수자의 능력향상을 위한 e-Learning 강사과정을 개발하였다. 과정개발을 위하여 e-Learning 교수자의 역할 및 역량을 탐색하고 현재 개발된 과정에 대한 분석과 설문조사를 실시하여 내용구성이 이루어졌다. e-Learning에서의 교수자 역할을 콘텐츠개발과 운영으로 나누어, 개발 및 운영에 공통적으로 필요한 이론적 기반의 공통 모듈, 콘텐츠개발 모듈, e-Learning 운영모듈 등 3개 모듈로 개발하였다. 이들 모듈은 e-Learning 콘텐츠 개발과정 및 e-Learning 운영과정 등 2개의 과정으로 교수자의 역할에 따라 선택적으로 학습할 수 있도록 하였으며, 각각의 과정에 공통모듈이 포함되도록 하였다. 이들 과정은 e-Learning에 참여하고자 하는 교수자에게 e-Learning에 대한 인식제고 및 교수활동에 실제적인 도움을 주어 e-Learning 발전에 기여할 것으로 기대된다.
Language learning involves linguistic environments around the learner. So the variation in training input to which the learner is exposed has been linked to their language learning. We explore how linguistic experiences can cause differences in learning linguistic structural features, as investigate in a probabilistic graphical model. We manipulate the amounts of training input, composed of natural linguistic data from animation videos for children, from holistic (one-word expression) to compositional (two- to six-word one) gradually. The recognition and generation of sentences are a "probabilistic" constraint satisfaction process which is based on massively parallel DNA chemistry. Random sentence generation tasks succeed when networks begin with limited sentential lengths and vocabulary sizes and gradually expand with larger ones, like children's cognitive development in learning. This model supports the suggestion that variations in early linguistic environments with developmental steps may be useful for facilitating language acquisition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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