최근 스마트 폰을 활용하여 다양한 학습 콘텐츠들이 구축되어 오고 있다. 본 논문에서는 현재 대학에서 e-learning을 수행에 관한 전반적인 추세와 동향에 대해 알아보았다. 그리고 시스템은 스마트 포털, 학습관리시스템(LMS), 그리고 학습컨텐츠관리시스템(LCMS)으로 구성된 e-learning 플랫폼으로 구축하였다. 실험을 통하여 e-learning의 각각의 구성요소를 구현하였다. 학습관리시스템은 자격취득을 위한 사용자 프로파일을 이용한 평가 시스템으로 보다 효율적으로 구현하였다.
쌍방향 TV시대를 맞아 TV를 활용한 교육 서비스가 기존 e-Learning의 한계점을 극복 할 수 있는 대안으로 혹은 또 다른 하나의 서비스로 논의되기 시작하는 단계이다. 이에 본 연구에서는 e-Learning에 대한 정의와 T-Learning에 대한 정의를 바탕으로 상호관계를 규정하고 쌍방향 TV기반의 T-Learning에서 접근 가능한 교육 유형을 고찰하였다. 또한, 인터넷 기반 학습 환경에서 기존의 산발적으로 혹은 부분적으로 이루어진 e-Learning 도입 혹은 운영 방법론에 대한 연구와 관련 변인들을 고찰하였다. 이를 바탕으로 체계적이고 통합적인 e-Learning 도입 및 운영 방법론 모델을 제시하였으며 더 나아가 TV기반 학습 환경에서의 성공적으로 T-Learning 도입 및 운영을 위한 변인 요소를 도출하기 위한 모형을 연구 제시 하였다.
The purpose of this study is to examine the trends on machine learning and deep learning research in the published journals from the Web of Science Database. To achieve the study purpose, we used the abstracts of 20,664 articles published between 1990 and 2017, which include the word 'machine learning', 'deep learning', and 'artificial neural network' in their titles. Twenty major research topics were identified from topic modeling analysis and they were inclusive of classification accuracy, machine learning, optimization problem, time series model, temperature flow, engine variable, neuron layer, spectrum sample, image feature, strength property, extreme machine learning, control system, energy power, cancer patient, descriptor compound, fault diagnosis, soil map, concentration removal, protein gene, and job problem. The analysis of the time-series linear regression showed that all identified topics in machine learning research were 'hot' ones.
오늘날의 정보화 사회는 우리에게 많은 편리함을 주었지만 그에 따른 각종 문제점도 심각하게 나타나 사회문제로 대두되고 있다. 이러한 문제들은 특히 가치관 형성이 다 이루어지지 않은 어린 학생들에게 더욱 안 좋은 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 현행 초등정보통신 윤리교육과정을 분석하여 학습자들의 정보통신 윤리의식을 향상시킬 수 있는 새로운 교수학습 방법인 주제중심 통합 학습방법을 활용한 정보통신 윤리 교수-학습방법을 개발하여 현장에 적용하고 그 효과를 분석하였다. 그 결과 주제중심 통합학습을 활용한 정보통신 윤리교육이 학습자의 정보통신 윤리의식의 향상에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to find out the differences of preferences in e-Learning contents delivery types according to information searching retrieval ability in agricultural high school students. Contents delivery types are limited three kinds which are HTML type, video type, and text type and need to know about differences. The following summarizes the results of this study. On the preference of e-Learning contents delivery type on information searching retrieval ability had differences. High level group of information searching retrieval ability showed that they mostly preferred text contents delivery type. However, low level group of information searching retrieval ability showed that they preferred video contents delivery type. The results support our belief that there could be the differences in preferences in e-Learning delivery types with students' information searching retrieval abilities. We suggest that delivery types of e-Learning should be based on the students not on designers and developers.
The digital transformation and COVID-19 are also causing major changes in teaching-learning methods. The biggest change is the spread of remote training and the emergence of various innovative learning platforms. Distance education has been criticized for not meeting technology trends and field demands..However, the problem of distance education is being solved through a system that supports various interactions and collaborations and supports customized learning paths. The researcher conducted a case study on domestic and foreign learning platforms that provide non-face-to-face ICT education. Based on the case study results, the researcher presented the functional characteristics of a learning platform that effectively supports non-face-to-face learning. In common, these sites faithfully supported the basic functions of the information system. In addition to learning progress check and learning guidance, some innovative learning platforms were providing differentiated functions in practice support, performance management, mentoring, learning data analysis, curation provision, and CDP support. Most learning platforms supported one-way, superficial interaction. If the platform effectively supports a variety of learning experiences and provides an integrated learning experience thanks to the development of IT technology, user satisfaction with the learning platform, intention to continue learning, and achievement will increase.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.187-195
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2024
This is an extended paper explaining the role of E-learning and quality development in the current situation. Amid Covid:19, E-Learning has achieved a new miles stone in imparting education and all levels of institutions have transformed their learning platform from face to face to virtual learning. In this scenario E-Learning is facing two major challenges, first to ensure the ability of computer systems or software to exchange and make use of information on virtual platform (interoperability) and secondly, developing quality learning through e-Learning. To impart learning and teaching (L&T) through E-learning, Middle East University (MEU) has adopted Learning Management Services (LMS) through Blackboard. The university has three types of L&T methods; full online, Blended and Supportive. This research studies the concept, scope and dimensions of interoperability (InT) of E-Learning in MEU then the connection and interdependence between with quality development. In this paper we have described the support and the importance of finest standards and specifications for the objectives of InT of E-Learning and quality development in MEU. The research is based principally on secondary data observed from MEU E-Learning deanship. Also sample of 20 E-Learning experts at MEU were given closed ended as well as semi closed questionnaires for evaluating the assurance of InT of E-Learning and quality development. These experts are mainly certified online facilitators and admin staff. Results provide the verification of application and presence of InT of E-Learning and assured the quality development process in MEU.
대부분의 온라인 교육 시스템들은 기존의 설정된 문항난이도를 기반으로 학습자에게 학습정보를 제공하고 있으며, 동일한 수준의 학습자는 모두 동일한 학습과정에 따라 학습을 수행하고 있다. 하지만 동일한 수준의 학습자라 할지라도 학습 내용을 이해하는 정도는 서로 다를 수 있다. 따라서 제공된 콘텐츠를 이해하기 어려움에도 불구하고 정해진 난이도와 학습과정에 따라 획일적으로 학습이 진행되는 방법은 효율적인 학습효과를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 온라인 학습이 제공하는 획일적 학습에서 벗어나 학습자가 학습 도중 학습 콘텐츠의 난이도를 변경할 수 있도록 함으로써, 자기주도적 학습을 지원하기 위한 콘텐츠 재구성 방법을 제시하였다. 학습자는 학습 도중 제시된 콘텐츠가 이해하기 어렵거나 쉽다고 판단되는 경우, 현재 제시된 학습 콘텐츠의 수준을 변경할 수 있다. 이때 변경된 학습 콘텐츠의 수준은 콘텐츠 재구성 모듈로 전달된다. 변경된 수준을 전달받은 콘텐츠 재구성 모듈은 전달된 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠 및 퀴즈 문항을 추출하고, 추출한 콘텐츠와 퀴즈를 기초로 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 학습자는 자신의 수준에 적합한 콘텐츠를 제공받을 수 있기 때문에 학습 이해도를 높일 수 있고, 학습자의 적극적인 학습 참여를 유도함으로써 보다 높은 학습효과와 학습 만족도를 얻을 것으로 기대된다.
현재 우리나라 컴퓨터 교육과정의 성격과 목표 중 가장 강조하는 부분은 정보소양 능력과 문제해결 능력을 배양하여 미래사회를 선도할 수 있는 능력을 키우는 것이다. 그러나 현행의 컴퓨터교육은 응용 프로그램 활용 교육에만 초점이 맞추어져 있어 이 목표를 달성하지 못하고 있으며 문제해결 능력과 논리적 사고력을 높이기 위해 컴퓨터과학 교육에 대한 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 언플러그드 학습 방법을 컴퓨터과학 영역 중의 정보표현 영역에 적용하였다. 그 결과 언플러그드 학습 방법이 강의식 학습 방법에 비해 학업성취도가 통계적으로 유의한 차이를 보이며 높게 나타났다. 또한 정의적 영역에서도 강의식 학습 방법에 비해 긍정적으로 나타났다.
With the availability of big customer data and advances in machine learning techniques, the prediction of customer behavior at the session-level has attracted considerable attention from marketing practitioners and scholars. This study aims to predict customer purchase conversion at the session-level by employing customer profile, transaction, and clickstream data. For this purpose, we develop a multimodal deep learning fusion model with dynamic and static features (i.e., DS-fusion). Specifically, we base page views within focal visist and recency, frequency, monetary value, and clumpiness (RFMC) for dynamic and static features, respectively, to comprehensively capture customer characteristics for buying behaviors. Our model with deep learning architectures combines these features for conversion prediction. We validate the proposed model using real-world e-commerce data. The experimental results reveal that our model outperforms unimodal classifiers with each feature and the classical machine learning models with dynamic and static features, including random forest and logistic regression. In this regard, this study sheds light on the promise of the machine learning approach with the complementary method for different modalities in predicting customer behaviors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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