유비쿼터스 사회의 도래에 따라 교육의 패러다임도 변화되고 있다. 유비쿼터스 환경의 u-러닝에서는 휴대폰, PDA, PMP, UMPC, TPC 등의 모바일 기기가 중요한 학습도구가 될 것이다. 특히, 유비쿼터스 사회의 핵심 기술인 RFID를 모바일 기기와 함께 교수-학습에 활용한다면 의미있는 학습이 되기에 충분하다. 본 연구에서는 RFID를 교수-학습에 적용하기 위한 방안으로 RFID-card, RFID-book, RFID-label, RFID-test의 네 가지를 제시하였으며, RFID-label의 방법을 실제 교수-학습에 적용하고 그 가능성과 효과성을 탐색하였다. 그 결과 RFID의 교수-학습 적용에 대한 긍정적인 효과와 가능성을 얻었다. 하지만 RFID를 교수-학습에 적용함에 있어서 기술적으로 부족한 점이 나타났으며, RFID의 교수-학습 적용을 위한 모델의 지속적인 연구의 필요성이 제기되었다.
본 논문에서는 스마트 기기를 이용하여 4-6세 유아와 부모를 사용자 계층으로 선정하여 교육내용과 더불어 관련 게임들을 통합하여 유아들이 공부에 대한 흥미를 잃어버리지 않고 집중력 있게 한글, 영어, 숫자를 학습할 수 있도록 유아학습용 모바일 에듀테이너 앱을 설계하였다. 부모들을 위해 다양한 매체와 유아의 집중력과 학습의 대한 흥미를 증가 시킬 수 있는 한글, 숫자, 영어 낱말카드들을 설계하였고, 그림찾기, 기억력게임, 퍼즐 맞추기 등 여러 가지 학습게임들 까지 제공 하였다. 또한 유아들이 공부를 하며 지루하지 않게 시각적인 학습과 청각적인 학습이 동시에 이루어질 수 있게 함으로써 엄마들이 더욱 편리하게 자녀의 학습을 지도할 수 있게 편리성과 이동성, 가용성을 극대화시켜 구현하였다.
Chee, Sua Wui;Saudi, Mohd Haizam Mohd;Lee, Chong Aik
Asian Journal of Innovation and Policy
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제7권2호
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pp.310-337
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2018
Adoption of mobile learning (m-learning) is not new in Malaysian oil and gas industry, with heavy investment into research and development to train the workers. Nevertheless, the low application of learnt skills on the job remains an emergent research area where there is a missing link on the effects of m-learning and effective organisational learning and implication on its training transfer. The result of this quantitative research revealed that all variables in m-learning were found to have a positive relationship with the effective organisational learning, and there is evidence of training transfer as a mediator of the relationship between self-directed learning, training design, work environment and effective organisational learning. However, there were some discrepancies in the extend of training transfer between trainee characteristics and organisational learning. As such, some important issues emerged which challenge the importance of evaluating workers' readiness and transfer for a successful implementation of m-learning towards developing effective organisational learning.
본 연구의 목적은 모바일 애플리케이션을 활용하여 공손 영어 표현 학습의 가능성을 고찰하고자 하는 것이다. 의사소통 능력의 향상을 도모하기 위해서는 문법적, 담화 능력 외에도 사회 언어적 능력이 필요하다. 상대방이 누구인지, 어떠한 대화 상황에 직면했는지, 대화의 주제나 목적 등에 따라 사회적 가치에 맞는 적합한 표현을 구사할 줄 알아야 한다. 상대방의 지위나 나이가 화자보다 높거나 상대방과의 친밀도가 낮을 경우 한국인 화자는 공손한 표현을 구사하게 된다. 한국어는 언어 자체적으로 경어 체계를 지니고 있지만 영어는 이와 다르기 때문에 학습자들은 영어의 공손 표현을 학습할 필요가 있다. 이를 위해 공손 언어 학습에 학습자들이 교실에서 누구나 쉽게 사용할 수 있는 모바일을 접목시키고자 한다. 학습 교재로는 영국의 시대극 "다운튼 애비"(Downton Abbey)를 이용하였는데 이 드라마는 귀족들의 삶을 중심으로 다루었기 때문에 공손 표현을 학습하기에는 매우 적합하다. 모바일 활용을 통한 공손 영어 학습의 효율성과 모바일 애플리케이션의 활용 가능성을 고찰하기 위해 네이버 밴드를 활용한 실험반과 일반적인 팀별 활동을 중심으로 한 통제반을 설정하였다. 두 반의 공손 언어 학습 효과를 확인하기 위해 두 번의 평가가 시행되었고 개방형 설문조사가 실시되었다. 평가 결과 모바일 애플리케이션의 사용은 공손 영어 표현 학습에 긍정적인 효과가 있었으며 모바일이 수업 후 활동으로 사용하기에 효율적인 학습 도구인 것으로 나타났다. 개방형 설문 조사에서 학습자들은 공손 표현을 우아하거나 고급스러운 언어 형식으로 인지하거나 실용적 표현과 구분하는 경향이 있었다. 시대극을 이용하여 공손 언어를 교수할 경우 교수자들은 현대 영어와의 접목을 고려할 필요가 있겠다.
Support Vector Machines (SVMs) is applied to a practical problem as one of standard tools for machine learning. The application of Reinforcement Learning (RL) and SVMs in action of mobile robot is investigated. A technique to decide the action of autonomous mobile robot in practice is explained in the paper, The proposed method is to find n basis for good action of the system under unknown environment. In multi-dimensional sensor input, the most reasonable action can be automatically decided in each state by RL. Using SVMs, not only optimal decision policy but also generalized state in unknown environment is obtained.
심층 강화학습은 학습자가 가공되지 않은 고차원의 입력 데이터를 기반으로 최적의 행동을 선택할 수 있게 하는 인공지능 알고리즘이며, 이를 이용하여 장애물들이 존재하는 환경에서 모바일 로봇의 최적 이동 경로를 생성하는 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 복잡한 주변 환경의 이미지로부터 모바일 로봇의 이동 경로를 생성하기 위하여 우선 순위 경험 재사용(Prioritized Experience Replay)을 사용하는 Dueling Double DQN(D3QN) 알고리즘을 선택하였다. 가상의 환경은 로봇 시뮬레이터인 Webots를 사용하여 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 모바일 로봇이 실시간으로 장애물의 위치를 파악하고 회피하여 목표 지점에 도달하는 것을 확인하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권7호
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pp.93-99
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2022
Nowadays, learning management systems (LMS) are an effective and efficient tool for providing students with a high-quality education. The current study examines the effect of different factors on the use of the blackboard application on mobile phones. The study selects four important factors after factor analysis, such as facilitating factor, performance factor, satisfaction factor, and difficulties factor. The data was collected through a structured questionnaire from 45 students as a sample in the college of business administration at Prince Sattam Bin Abdulaziz University. The study uses a logistic regression model to examine the empirical relationship between LMS adoption and different factors associated with blackboard adoption. The results show that 71 percent of the respondents are between the age of 18-20 years, and 100 percent of students have experience in using blackboard. The empirical results show that the satisfaction factor is positive and significant at the 10 percent level of significance and the difficulties factor is also positive and significant at the 1 percent level of significance. The results conclude that the students are satisfied with using the blackboard on mobile, nevertheless, the difficulties factor which is positive and significant shows that students are facing some difficulties in using the blackboard on their mobile.
현대는 소프트웨어 융합의 시대이다. 4차 산업혁명이라고 불리우는 이러한 변화가 우리 삶의 거의 모든 분야에 영향을 미침에 따라 초 중등 교육의 내용도 이러한 변화를 수용해야 한다는 요구를 반영하여 2015 개정 교육과정에서 소프트웨어 교육이 강화되었다. 본 연구는 초등 소프트웨어 교육을 위하여 플립러닝을 위한 STEAM 기반 초등 알고리즘 학습용 모바일 웹 앱을 활용한 교육이 초등학생의 문제해결과정에 미치는 영향을 분석하여 그 효과성을 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 새로운 소프트웨어 교육을 위하여 초등학생의 플립러닝에 기여할 수 있도록 모바일 기기를 교육에 응용하여 IT 융합시대에 적합한 STEAM 기반 모바일 콘텐츠를 개발하였다. 그리고 개발한 모바일 자료를 초등학교 5학년 대상으로 모바일 기기를 활용하여 플립러닝 수업을 진행한 실험집단에 적용하였고, 활동지를 활용하여 강의식 수업을 진행한 통제집단과 문제해결과정을 비교할 수 있는 통계적 t-검증을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단 간의 문제해결과정에 통계적으로 유의미한 차이가 있음이 검증되었다. 따라서 본 연구결과를 토대로 STEAM 기반 모바일 학습자료 활용 교육이 초등학생의 문제해결력 향상에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.
인터넷과 ICT 발전으로 스마트폰을 활용한 영어학습 분야 교육용 애플리케이션 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 학습자가 시간과 장소의 한계를 넘어 학습이 가능하게끔 해주는 스마트기술 기반 학습 플랫폼인 모바일 러닝은 환경변화와 트렌드에 맞춰 교육의 새로운 패러다임을 가져올 것이라 예상한다. 하지만 현존하는 애플리케이션들을 확인해보면 싱글채널을 보유한 영어학습 기관정보유형 또는 단순 언어학습을 사고학습의 개념으로 구성한 콘텐츠들이 대부분이다. 이에 영어학습 과정상의 인식 전환이 필요하며 사고적 운동학습이라는 관점으로 접근한 플랫폼서비스 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 영어학습을 위한 모바일러닝 UX플랫폼 개발범위와 전략을 모색하고 프로토타입을 통해 서비스 모델을 제안하는데 목적을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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