• 제목/요약/키워드: Learning System

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전문대학 u-러닝모델 개발을 위한 핵심 고려요소에 대한 고찰 (Core Factor In u-Learning Model Design For Junior College)

  • 박종만;엄태원;길상철
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.151-165
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    • 2011
  • Recently building up of u-learning oriented teaching and learning system has been expanded rapidly, However domestic junior college's challenging for adapting it might be slower than other educational body's doing, and in that result it might be paid more or be taken longer time to improve their old system effectively. Now, it is very time for them to develop and implement u-learning oriented teaching and learning system quickly. This paper offers and draws the core factors to design ubiquitous teaching and learning model systematically through investigation of worldwide recent technology and R&D, patent, service and standardization tendency related with u-learnig modeling.

데이터 분석적 사고력 향상을 위한 딥러닝 기반 학습 시스템 개발 연구 (A Study on Development Deep Learning Based Learning System for Enhancing the Data Analytical Thinking)

  • 이영호;구덕회
    • 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.

상호작용성과 사용편이성에 기초한 자기주도 학습운영시스템과 학습컨텐츠의 인터페이스 설계 및 구현 (The Interface Design and Development of Learning Management System and Contents for Self-Directed Learning based on Interaction and Usability)

  • 백수희
    • 디자인학연구
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    • 제18권3호
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    • pp.149-160
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    • 2005
  • 본 연구는 e-러닝 환경에서 자기주도적 교수학습전략을 바탕으로 학습자의 상호작용성과 상용편이성을 고려한 자기주도 학습운영시스템과 학습컨텐츠를 구현한 것이다. 상호작용유형은 학습자를 중심으로 (1) 학습자와 교수자 (2) 학습자와 학습자 (3) 학습자와 학습컨텐츠 (4) 학습자와 학습운영시스템으로 나눈다. 학습운영시스템은 학습자들의 자기 주도적 학습 능력을 향상시키고 온라인 커뮤니케이션이 촉진될 수 있도록 유형에 따라 상호작용 설계전략을 제시하고 구체적인 구성요소들을 설정하여 구현한다. 학습컨텐츠는 자기주도적 학습전략을 기초로 단순한 네비게이션, 일관성, 직관적인 인터페이스, 연결성, 사용자 지원, 즉각적 피드백이라는 여섯 가지 인터페이스 전략을 기초로 학습자의 사용편이성을 최대한 고려하여 구현한다. 본 연구개발은 학습운영시스템의 자기 주도적 기능을 보완하고 그러한 기능들을 학습컨텐츠와 연결함으로써 학습자 중심의 상호작용성과 사용편이성을 개선한 것에 의의가 있다. 본 연구결과는 e-러닝 학습 환경의 질 개선에 도움이 될 것으로 기대된다.

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SCORM 기반의 적응형 학습관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Adaptive Learning Management System Based on SCORM)

  • 한경섭;서정만;정순기
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.115-120
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    • 2004
  • SCORM의 데이터 모델을 확장하여 학습자의 학습특성에 따라 학습 컨텐츠를 차별적으로 제공할 수 있는 적응형 학습관리 시스템을 제안하였다. SCORM의 데이터 모델 확장과 학습자의 진단-처방처리 절차를 정립하여 IEEE에서 제시한 표준 학습관리 시스템의 아키텍쳐(LTSA)에 추가시켜 시스템을 설계하였으며, 컨텐츠 메타데이터를 확장하였고. 학습진행 동안에 컨텐츠를 동적으로 순서를 정하게 하는 패키징을 정의하여 이를 기반으로 적응형 학습관리 시스템을 구현하였다. 실험 컨텐츠를 이용해 시스템의 성능을 평가한 결과, 학습자의 특성에 따라 개별적인 학습컨텐츠가 제공되었고, SCORM을 확장하여 적응형 학습관리 시스템을 구현하는 것이 가능함을 보여 주었다.

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적응형 교수 학습을 위한 퍼지 집합 기반 에이젼트 시스템 (Fuzzy Set Based Agent System for Adaptive Tutoring)

  • 최숙영;양형정
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제10A권4호
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    • pp.321-330
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    • 2003
  • 본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.

사이버가정학습을 통한 수학학습이 수학학업성취도 및 수학적 성향에 미치는 영향 (The Effects of Cyber Home Learning System on Mathematics Learning Achievements and Mathematical Disposition)

  • 표윤희;박종서
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.27-46
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    • 2008
  • 본 연구에서는 초등학교 6-가 단계 수학 교과에 사이버가정학습을 적용한 후, 수학 학업성취도와 수학적 성향에 미치는 효과를 분석함으로써 학생들의 전반적인 수학 학습에 대한 학업성취도와 수학적 성향을 향상시킬 수 있는 방안을 모색하고자 하는데 그 목적이 있다.

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유비쿼터스 환경에서 적응적 학습을 위한 사용자 모델 확장 (User Model Expansion for Adaptive Learning in Ubiquitous Environment)

  • 정화영;김윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.278-283
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    • 2010
  • 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 학습을 지원하기 위한 사용자 모델 확장의 프레임워크를 설계 및 제시하였다. 이를 위해 기존의 모델인 도메인 모델, 사용자 모델, 적용 모델, 인터액션 모델을 LMS(Learning Management System)와 LCMS(Learning Contents Management System)에 연동하였다. 사용자 모델의 확장인 학습자 정보 관리 프로세스를 LMS와 적응적 시스템 사이에 두었으며, 이를 u-러닝에서 사용할 수 있도록 u-LMS와 연결하였다. u-LMS와 u-LCMS는 학습자의 접속 및 요구에 따라 적절한 변환을 통해 이동형 기기에 제공할 수 있도록 하였다.

운반차-막대 시스템을 위한 적응비평학습에 의한 CMAC 제어계 (CMAC Controller with Adaptive Critic Learning for Cart-Pole System)

  • 권성규
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.466-477
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    • 2000
  • 이 논문에서는 운반차-막대 시스템을 제어하기 위한 CMAC을 이용한 적응 학습 제어계를 개발하기 위하여, 적응비평학습을 이용하는 신경망 제어계에 관한 여러 연구 문헌들을 조사하고, ASE 요소를 이용하는 적응비평학습 기법을 CMAC을 바탕으로 하는 제어계에 통합하였다. 적응비평학습 기법을 CMAC에 구현하는데 있어서의 변환 문제를 검토하고, CMAC 제어계와 ASE 제어계가 운반차-막대 문제를 학습하는 속도를 비교하여, CMAC 제어계의 학습 속도가 빠르기는 하지만, 입력 공간의 더 넓은 영역에 대해서는 학습효과를 발휘하지 못하는 문제의 관점에서 적응비평학습 방법이 CMAC의 특성과 어울리는지를 고찰하였다.

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Design and Implementation of ELAS in AI education (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System)

  • Moon, Seok-Jae;Lee, Kibbm
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제10권2호
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    • pp.62-68
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    • 2022
  • Evaluation as learning is important for the learner competency test, and the applicable method is studied. Assessment is the role of diagnosing the current learner's status and facilitating learning through appropriate feedback. The system is insufficient to enable process-oriented evaluation in small educational institute. Focusing on becoming familiar with the AI through experience can end up simply learning how to use the tools or just playing with them rather than achieving ultimate goals of AI education. In a previous study, the experience way of AI education with PLAY model was proposed, but the assessment stage is insufficient. In this paper, we propose ELAS (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System) for small educational institute. In order to apply the Assessment factor in in this system, the AI-factor is selected by researching the goals of the current SW education and AI education. The proposed system consists of 4 modules as Assessment-factor agent, Self-assessment agent, Question-bank agent and Assessment -analysis agent. Self-assessment learning is a powerful mechanism for improving learning for students. ELAS is extended with the experiential way of AI education model of previous study, and the teacher designs the assessment through the ELAS system. ELAS enables teachers of small institutes to automate analysis and manage data accumulation following their learning purpose. With this, it is possible to adjust the learning difficulty in curriculum design to make better for your purpose.