• 한국인공지능학회지
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• 제7권2호
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• pp.19-24
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• 2019

Lung cancer is a chronic disease which ranks fourth in cancer incidence with 11 percent of the total cancer incidence in Korea. To deal with such issues, there is an active study on the usefulness and utilization of the Clinical Decision Support System (CDSS) which utilizes machine learning. Thus, this study reviews existing studies on artificial intelligence technology that can be used in determining the lung cancer, and conducted a study on the applicability of machine learning in determination of the lung cancer by comparison and analysis using Azure ML provided by Microsoft. The results of this study show different predictions yielded by three algorithms: Support Vector Machine (SVM), Two-Class Support Decision Jungle and Multiclass Decision Jungle. This study has its limitations in the size of the Big data used in Machine Learning. Although the data provided by Kaggle is the most suitable one for this study, it is assumed that there is a limit in learning the data fully due to the lack of absolute figures. Therefore, it is claimed that if the agency's cooperation in the subsequent research is used to compare and analyze various kinds of algorithms other than those used in this study, a more accurate screening machine for lung cancer could be created.

• 아동학회지
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• 제32권4호
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• pp.83-97
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• 2011

The purpose of this study was to examine the relationship between socioeconomic status, maternal involvement in learning, parenting behavior and children's self-determination motivation. The participants of this study consisted of 333 fifth- and sixth-grade elementary school children and their mothers living in Seoul. The results of this study indicated that mothers with a higher educational attainment reported greater autonomy support behavior and involvement in their offspring's learning. Conversely, mothers with low incomes were found to use psychological control and were also found to be involved in learning to a lesser degree. Hierarchical multiple regression analysis indicated that children whose mothers were less involved in learning showed higher levels of self-determination motivation. Additionally, maternal support for autonomy and psychological control had a number of moderating effects on the association between maternal involvement in learning and the child's self-determination motivation. Specifically, children tended to exhibit significantly lower levels of self-determination motivation when mothers were more involved in learning among those who received less support in terms of autonomy. Conversely, children had significantly higher levels of self-determination motivation when mothers were less involved in learning when it came to those children who were under less psychological control.

• 디지털융복합연구
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• 제13권1호
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• pp.77-83
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• 2015

본 연구는 이러닝의 학습효과 및 만족도에 대한 한계가 대두되고, 이러닝 산업의 구조적 모순이 지속됨에 따라 이를 해결하기 위한 정책적 대안을 제시하고자 수행되었다. 이러닝의 한계의 극복과 이러닝 산업의 건전한 성장을 위한 수단으로서 이러닝에서의 빅데이터 적용 방안을 제시하고, 이에 대한 정책 실천과제를 제안하였다. 정책 실천과제로서 첫째, 기술개발 지원, 둘째, 전문인력 양성, 셋째, 중소기업 보급 지원, 넷째, 법/제도 개선을 꼽고 이에 대한 체계적 추진을 제언하였다.

• Educational Technology International
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• 제20권2호
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• pp.223-255
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• 2019

The purpose of this study is to draw implications for designing online tools to support monitoring in collaborative learning. For this purpose, eighteen research papers that explored learner dashboards and group awareness tools were analyzed. The driving questions for this analysis related to the information and outcomes that must be monitored, whose performance they represent, and who monitors the extent of learning. The analytical frameworks used for this study included the following: three modes of co-regulation in terms of who regulates whose learning (self-regulation in collaborative learning, other regulation, and socially shared regulation) and four categories of dashboard information to determine which information is monitored (information about preparation, participation, interaction, and achievements). As a result, five design implications for learner dashboards that support monitoring were posited: a) Monitoring tools for collaborative learning should support multiple targets: the individual learner, peers, and the entire group; b) When supporting personal monitoring, information about the individual and peers should be displayed simultaneously to allow direct comparison; c) Information on collaborative learning achievements should be provided in terms of the content of knowledge acquired rather than test scores; d) In addition to information related to interaction between learners, the interaction between learners and learning materials can also be provided; and e) Presentation of the same information to individuals or groups should be variable.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.524-535
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• 2011

성공적인 이-러닝을 위해서는 학습자들이 보다 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경의 지원이 전제돼야 한다. 그러나 대부분의 기존 이-러닝 시스템들은 자기주도적 학습을 촉진할 수 있는 요인들을 부분적으로만 적용하여 학습자의 자기주도적 학습력 향상을 극대화시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 다양한 학습방법, 평가방법 및 학습내용수준, 다양한 측면에서의 학습동기 유발 전략을 제공하여 이를 종합적으로 반영하여 보다 향상된 자기주도적 학습 환경을 지원하는 웹기반 이-러닝 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템의 효과성을 검증하기 위하여 대학교 자료구조 교과목에 적용한 후 수강학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 제안된 시스템은 학습자가 자신의 학습력을 향상시키며 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경을 지원한 것으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권5호
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• pp.552-563
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• 2009

우리나라 최초의 과학영재학교인 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제 및 학습 환경을 진단하고 그 유용성에 대한 학생들의 인식을 분석하였다. 이 조사를 위하여 자체 개발한 선다형 검사 문항을 사용하였으며 각 학년별로 학습 지원 체계의 효용성에 대한 인식의 차이를 조사하였다. 연구대상은 한국과학영재학교의 재학생 129명을 대상으로 설문 조사하였다. 연구결과로 첫째, 한국과학영재학교의 과학교육을 위한 학습 지원 체제는 대체로 유용한 것으로 나타났으며, 학생들은 교과수업, 인터넷활용, 실험 및 실습실, 독서실, 자연과학도서관, 연구회활동 및 동아리, AA(Academic Advisor)제도 , SAF(Science Academy Fair), 전자교재, 외부연사 초청특강의 순으로 유용성이 높다고 평가하였다. 둘째, 학생들이 추가로 희망하는 학습관련 지원으로는 교과교사의 학습방법 안내, 구두발표 능력 향상 프로그램, 온 오프라인 학습공동체 구축 등이 있었다. 이러한 결과는 과학영재의 잠재적 미성취 현상을 줄이고 학생들의 학교 부적응 상태를 호전시킬 수 있는 하나의 방안이 될 수 있을 것이다. 또한 학교 측면에서의 학습지원 체제를 개선하여 향후 고등학생 수준의 과학영재교육의 방향을 설정하는 데에 시사점을 제공 할 수 있을 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.35-47
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• 2009

유비쿼터스(Uniquitous)기술 기반의 U-learning 학습과 관련한 몇몇 연구에서 지적하는 것처럼 학습자의 상황성과 맥락성은 반드시 반영될 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 탐구학습 방법과 모바일 탐구학습 지원도구를 제안했다. 탐구학습은 학습자가 스스로 실제 현장에서 경험한 내용을 기초로 운영되므로 학습자를 자연스럽게 학습 상황과 맥락속에 위치하게 해 줄 수 있다. 본 연구에서는 교육과정의 일부를 탐구학습의 형태에 맞게 변형하여 적용했으며, 또한 연구에서 개발한 모바일 탐구학습 지원도구는 학습자가 탐구학습의 과정을 자연스럽게 밟아 갈 수 있도록 하는 가이드 기능과, 모바일 기술을 바탕으로 습득한 자료를 원격지 학습서버에 저장하여 재사용할 수 있도록 하여 학생들이 수행하는 탐구학습을 지원하였다. 이들은 학교현장에 적용되었고, 결과적으로 학생들의 학습 흥미와 학업성취도는 통계적으로 유의미한 범위에서 향상된 결과를 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.197-205
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• 2020

본 연구에서는 다문화청소년이 지각한 사회적지지가 학업적응에 미치는 영향을 검증하고, 이 관계에서 자아존중감과 성취동기를 통해 발생하는 간접효과를 밝히고자 하였다. 이러한 관계를 구조방정식 모형분석을 통하여 분석하기 위해 다문화청소년 7차년도(2017년) 패널데이터를 활용하였다. 분석결과, 첫째, 다문화청소년이 지각한 사회적지지와 자아존중감 및 성취동기는 학업적응에 직접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 다문화청소년의 자아존중감은 사회적지지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 다문화청소년이 지각한 사회적지지가 학업적응에 미치는 영향은 직접효과 이외에도 자아존중감과 성취동기를 매개로 간접효과가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 다문화청소년의 사회적지지 및 학업적응 향상을 위한 실천적 개입방안을 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제27권1호
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• pp.93-109
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• 2024

This study compared the perceptions of 548 Korean and Indonesian secondary school teachers in the COVID-19 era and examined factors affecting their intention to continue online learning. Based on survey data, the two countries were compared on seven factors (teaching readiness, challenges and issues, competencies that require training, sources of support, types of support, and endurance). Furthermore, we examined what factors influence the intention to continue online learning. As a result, Korean teachers perceived their teaching readiness for online learning to be less than that of Indonesian teachers. Indonesian teachers perceived that they did not receive sufficient support. Additionally, factors affecting the intention to continue online learning differed depending on the country. Based on these results, we suggested implications for integrating online learning into mathematics education.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.766-773
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• 2010

Support vector machine (SVM) active learning plays a key role in the interactive content-based image retrieval (CBIR) community. However, the regular SVM active learning is challenged by what we call "the small example problem" and "the asymmetric distribution problem." This paper attempts to integrate the merits of semi-supervised learning, ensemble learning, and active learning into the interactive CBIR. Concretely, unlabeled images are exploited to facilitate boosting by helping augment the diversity among base SVM classifiers, and then the learned ensemble model is used to identify the most informative images for active learning. In particular, a bias-weighting mechanism is developed to guide the ensemble model to pay more attention on positive images than negative images. Experiments on 5000 Corel images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.16 in mean average precision compared to regular SVM active learning, which is more effective than some existing improved variants of SVM active learning.