This study has designed to find out the effects of a project-based flipped learning model at universities on the self-directed learning ability, the self-leadership, and the learning competency. For the study, two procedures were performed. First, a flipped learning model for a project-based learning was developed on the basis of the literature reviews. The flipped learning model has three different steps: the pre-class, the in-class, and the post-class. In the pre-class, instructors provide mini-core courses using various technologies for learners outside the class. The in-class is the step to check whether learners prepare their learning or not. Also, in this step, the in-death learning and the teaching-learning process by interaction between instructors and learners would be performed. In the post-class, learners would be able to sustain the extended learning to develop the learning tasks and activities after flipped learning class. Through this step, the learners could be experienced integrated thinking and application, documentation and management, as well as sharing and spread of their learning. Second, the effectiveness of the developed flipped learning model on the self-direction, the self-leadership, and the learning competency was examined. The quantitative research method and the qualitative research method were used for this study. The results indicated that the flipped learning model showed improvement on the self-direction, the self-leadership, and the learning competency.
교수-학습 지원 시스템에서 교수자와 학습자의 참여 활동 데이터를 활용하여 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 지원하기 위해 학습 분석이 활용되고 있다. 즉, 학습 분석은 학습자의 학습활동을 이해하기 위한 방법이다. 교수-학습 활동 데이터를 보다 유용하게 활용하기 위해서는 데이터 모델이 필요하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 학습양식과 학습객체 데이터모델(LSLODM)을 제안한다. 이는 사용자, 학습양식, 학습객체, 학습활동을 결합하여 표현한 것이다. LSLODM은 이를 기반으로 교수-학습 데이터를 수집하고, 교수-학습 활동 요소의 속성들을 최근성, 빈도성, 지속성을 정량적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 즉, 단위 과목에서 학습자의 교수-학습 활동을 분석할 수 있는 토대를 마련한 것이다.
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.
안광학 분야의 교수 학습개선을 위한 모형은 통합교과 동료와 교수자 멘토링(PIM:Peer & Instructor Mentoring) 경진대회를 활용한 연구 프로젝트 교수 학습모형으로 개발하였다. 이 모형의 적용하여 얻은 결과은 다음과 같다. 교과목간의 유기적 연계성을 고려한 통합교과 교수학습 모형은 학습 성취에 효과적이다. 동료 교수자 멘토링 시스템은 학습자의 연구 프로젝트 수행에 많은 도움을 제공한다. 협력학습 프로젝트 중심수업은 자기 주도적 학습능력 향상과의 의사 소통능력에 효과적이다. 경진대회를 활용한 연구프로젝트 수업은 학습자의 동기유발과 목표지향에 추진력을 부가한다. 연구 프로젝트 수업은 관련 이론과 개념 정립 학습에 유익하다. 이처럼 본 모형 프로젝트 수업은 학과목과 축제를 병합한 새로운 교수 학습 모형을 제안하였다.
The purpose of this study is to design a Content-based Korean Class model using Flipped learning for foreign students. The class model that presents on this paper will lead the language learning through content learning, also it will be enable the student more active and to have an initiative in the class. Prior to designing a Content-based Korean Class model using Flipped learning, the concepts and educational significance and characteristics of flip learning were reviewed through previous studies. Then, It emphasizes the necessity of teaching method adapting Flipped learning to Content-based teaching method in Korean language education. It also suggests standards and principles of composition in Contents-based teaching method using Flipped learning. After designing the instructional model based on the suggested standards and principles, it presents a course of instruction about how learning methods, contents and activities should be done step by step. The Content-based Korean class model using the Flipped learning will be an alternative approach to overcome the limitations of teacher-centered teaching methods and lecture-teaching methods which are the dominant of present classroom environment.
This research paper describes a complex and vague settings in which organization makes a decision and explains a role of decision maker's learning process. The original paper, written by Cohen, March, Olsen in 1972, said that all members of organization depended on the technology taken through trials and errors, which is the 'learning' process literally. But they intended to exclude the learning process in their simulation model because their PORTRAN model couldn't replicate the learning concept. As a result, they couldn't explain how all agents of garbage can simulation model resolve the problem dynamically. To overcome this original paper's limitations, we try to rebuild a learning process simulation model using by system dynamics approach that can capture the linkage between organization leanings and agents-based decision-makings. Our learning simulation results reveal two points. First, decision maker's leanings process improves the efficiency of decision making in complex situation. Second, group learning shows a superior efficiency to an individual learning because group members share organizational memory and energy.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
제12권1호
/
pp.104-110
/
2020
In the 4th Industrial Revolution, the competitiveness of the software industry is important, and as a solution to fundamentally secure the competitiveness of the software industry, education classes should be provided to educate high quality software personnel in educational institutions. Despite this social situation, software-related classes in universities are largely composed of competitive or individual learning structures. Cooperative learning is a learning model that can complement the problems of competitive and individual learning. Cooperative learning is more effective in improving academic achievement than individual or competitive learning. In addition, most learners have the advantage of having a more desirable self-image by having a successful experience. In this paper, we apply a pair check model, which is a type of cooperative learning, in operating system classes. In addition, the class procedure and instruction plan are designed to apply the pair check model. We analyze the test results to analyze the performance of the cooperative learning model.
With the increasing use of the Internet improved Internet technologies as well as web-based applications, the effectiveness assessment of e-Learning has become one of the most practically and theoretically important issues in both Educational Engineering and Information Systems. This study suggests a research model, based on an e-Learning success model, the relationship of the e-learner's self-regulated learning strategy and the quality perception of the e-Learning environment. This research model focuses on the learning environment and on e-learning strategy. The former consists of learning management system, learning content quality and service quality that are provided by e-Loaming. The latter refers to the learners' self-regulated learning strategy. We will show the validity of the model empirically.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제21권7호
/
pp.159-168
/
2021
Detecting cyber-attacks using machine learning or deep learning is being studied and applied widely in network intrusion detection systems. We noticed that the application of deep learning algorithms yielded many good results. However, because each deep learning model has different architecture and characteristics with certain advantages and disadvantages, so those deep learning models are only suitable for specific datasets or features. In this paper, in order to optimize the process of detecting cyber-attacks, we propose the idea of building a new deep learning network model based on the association and combination of individual deep learning models. In particular, based on the architecture of 2 deep learning models: Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM), we combine them into a combined deep learning network for detecting cyber-attacks based on network traffic. The experimental results in Section IV.D have demonstrated that our proposal using the CNN-LSTM deep learning model for detecting cyber-attacks based on network traffic is completely correct because the results of this model are much better than some individual deep learning models on all measures.
인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.