• 제목/요약/키워드: Online Language Learning

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대학생 외국인 학습자를 위한 주제 중심의 교양 영어 수업방안 (Topic-oriented Liberal English Class Plan for Foreign Learners at University)

  • 김혜정
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.111-117
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    • 2023
  • 본 연구는 외국인 유학생을 대상으로 한 교양 영어 수업의 실질적인 수업 방안을 제시하는 것이다. 외국인 학습자가 대학 학업 수준의 한국어 능력을 갖추지 못했을 경우 한국어 교수자가 진행하는 교양 영어 수업 내용을 이해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 각종 미디어를 활용한 주제 중심의 참여 수업 활동을 제시하였다. 이에 대한 학습자들의 태도와 인식을 분석하기 위해 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 결과 주제 기반 수업에 대한 학습자들의 만족도는 높게 나타났으며(75%) 그 이유로는 배려하는 교수자의 태도, 편안한 수업 분위기, 수업에 대한 재미로 나타났다. 다양한 참여 수업 활동에 대한 학습자들의 만족도 또한 매우 높게 나타났으며 (81.9%) 그 이유로는 학습에 유익, 흥미와 동기 유발, 참여 수업의 효율성인 것으로 나타났다. 국제화 시대 외국인 유학생의 증가 추세에 발맞추어 그들에게 맞는 현실적인 수업 방안과 다양한 수업 활동의 개발이 필요하다.

오소웨어를 이용한 해양학습교육매체의 제작에 관한 연구 (Application of Authoware for the Oceanography Learning System Based on WBI)

  • 조인석;이병걸
    • 한국지구과학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.655-662
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    • 2000
  • 인터넷의 개발에 따라, 학습용 WBI가 개발되어 학습효과에 많은 영향을 주고 있다. 하지만 이러한 WBI개발에서 어려운점은 멀티미어제작시 발생되는 동영상의 구현이나 에니메이션을 기존의 하이레벨언어나 로우레벨언어에 근거를 둔 프로그래밍기법을 도입하여 쉽게 해결하기가 어려운점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 최근 메크로미디어사에서 오소웨어(Authoware)라는 소프트웨어를 개발하여 그 응용성이 주목되고 있다. 이 오소웨어의 응용성을 파악하기 위하여 해양에서 발생되는 현상중 가장 대표적이 조석에 따른 해면변위와 그것에 따른 해안비치의 변동에 오소웨어를 이용하여 WBI를 구성하였다. 현장조사자료로서는 제주도의 이호 해수욕장의 측량자료와 제주항의 조위자료를 이용하였다. 그 결과 오소웨어를 이용하여 원하는 조위변동을 시각화하는데 매우 효율적이며 빠른 시간내에 원하는 웹을 구축하는 툴이 될수 있음을 알 수 있었다. 따라서 동영상을 요구하는 다른 형태의 WBI개발에도 적용이 가능할 것으로 사료된다.

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디지털시대에 플립드 러닝을 활용한 학습자 맞춤형 소프트웨어 교육 방안 연구 (A Study on Customized Software Education method using Flipped Learning in the Digital Age)

  • 김경미;김현숙
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권7호
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    • pp.55-64
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들의 어려움을 파악하여 비전공 대학생들을 위한 대학 교양기초 소프트웨어교육 운영 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 다양한 전공자들로 구성된 H 대학의 파이썬 프로그래밍 수업에서 수업시간 전 온라인으로 제출한 수강생들의 질문과 수업 후 설문조사를 통하여 체감난이도와 체감이해도를 분석하였다. 비전공자들을 위한 효율적인 수업을 위해 플립드 수업으로 진행하였으며, 오프라인 수업에서는 사전질문을 활용한 학습자 맞춤형 피드백 방식 강의로 진행하였다. 분석결과 프로그래밍 수업을 처음 접하는 학습자들을 위해서는 컴퓨터 언어의 기본개념을 배우기 전에 교육과정 초반에 문제 파악을 통한 논리적인 추상화 과정을 배정하고, 코딩 실습 전에 단원마다 그에 대한 이해를 돕는 상향식(bottom-up) 문제풀이를 통한 충분한 연습이 필요하다. 또한, 학습자의 전공계열 및 수업 내용과 학습자의 진행 단계를 반영한 정밀한 교육과정 설계가 선행되어야 한다.

'공감'을 기반으로 한 의사소통교육 방법 모색 ; 영화 <500일의 섬머>를 예로 (A Study on the Methods of Communication Education based on 'Empathy'; for Example <(500) Days of Summer>)

  • 김경애
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권3호
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    • pp.279-285
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    • 2021
  • 이 글에서는 코로나19 대응 온라인 수업이 지식정보 교육 중심으로 이루어져 사회성 교육이 부족했음을 비판하고, 학생들의 공감 능력을 향상시킬 수 있는 수업 방법을 모색하였다. 이별과 성장이라는 소재와 스토리를 지닌 영화 <500일의 섬머>를 중심으로 교수학습과정을 설계하였는데, 공감의 단계를 감정인지, 감정이입, 감정교류의 3단계로 구분하고 이를 중심으로 수업 모형을 구안하였다. 특히 정서적 공감에서 행위적 공감으로 이행하는 과정을 의사소통교육의 요체로 보아, 감정이입 단계와 감정교류(1,2차) 단계 사이에 표현 단계를 두어 5단계로 수업을 구안하였다. 이러한 수업은 학습자가 작품서사에 공감하고 자기서사를 반추하게 될 때 가능하므로 문학치료학을 활용하였으며, 학생들의 반응진술을 수집하여 이러한 수업 과정이 공감능력 향상에 유의미함을 증명하였다. 이 글에서는 영화 <500일의 섬머>를 대상으로 수업을 구안하였으나, 이러한 교수학습모형은 현대의 다른 영화 텍스트에도 얼마든지 적용될 수 있을 것이다.

키워드 네트워크 분석을 통한 리터러시 교육 연구 동향 (A Study on Research Trends in Literacy Education through a Key word Network Analysis)

  • 이우진;백혜진
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권5호
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    • pp.53-59
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    • 2022
  • 본 연구는 리터러시의 국내 연구동향 분석을 통해 학습과의 관련 변인을 살펴보고, 리터러시 교육방향에 시사점을 제시하고자 한다. 한국연구정보서비스(RISS)를 활용하여 1993년부터 2022년 2월까지의 연구논문을 수집하였다. 검색 키워드로 '리터러시'와 '교육'을 사용하였으며, 200편의 논문이 분석대상으로 선정되었다. 키워드 네트워크 분석을 활용하여 관련 변인을 분석한 결과, 총 810개의 키워드 중 최소 3회 이상 출현한 키워드는 118개였으며, 가장 높은 빈도를 보인 키워드는 '디지털 리터러시', '미디어 리터러시', '초등학교' 순으로 나타났다. 분석 결과를 통해 다음의 시사점을 제시했다. 첫째, 온라인 교수·학습 자원 플랫폼 구축과 교육정책 연계와의 확대성 연구가 요구된다. 둘째, 리터러시 역량 설정 및 역량 향상 방안이 모색되어야 한다. 셋째, 디지털 기반 융합 교육모델 개발이 이뤄져야 한다. 본 연구는 가장 최근까지의 리터러시 연구를 살펴보고, 이를 통해 리터러시 교육의 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.

F_MixBERT: Sentiment Analysis Model using Focal Loss for Imbalanced E-commerce Reviews

  • Fengqian Pang;Xi Chen;Letong Li;Xin Xu;Zhiqiang Xing
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제18권2호
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    • pp.263-283
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    • 2024
  • Users' comments after online shopping are critical to product reputation and business improvement. These comments, sometimes known as e-commerce reviews, influence other customers' purchasing decisions. To confront large amounts of e-commerce reviews, automatic analysis based on machine learning and deep learning draws more and more attention. A core task therein is sentiment analysis. However, the e-commerce reviews exhibit the following characteristics: (1) inconsistency between comment content and the star rating; (2) a large number of unlabeled data, i.e., comments without a star rating, and (3) the data imbalance caused by the sparse negative comments. This paper employs Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT), one of the best natural language processing models, as the base model. According to the above data characteristics, we propose the F_MixBERT framework, to more effectively use inconsistently low-quality and unlabeled data and resolve the problem of data imbalance. In the framework, the proposed MixBERT incorporates the MixMatch approach into BERT's high-dimensional vectors to train the unlabeled and low-quality data with generated pseudo labels. Meanwhile, data imbalance is resolved by Focal loss, which penalizes the contribution of large-scale data and easily-identifiable data to total loss. Comparative experiments demonstrate that the proposed framework outperforms BERT and MixBERT for sentiment analysis of e-commerce comments.

주거환경에 대한 거주민의 만족도와 영향요인 분석 - 직방 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝 기반 BERT 모형을 활용하여 - (Analysis of Resident's Satisfaction and Its Determining Factors on Residential Environment: Using Zigbang's Apartment Review Bigdata and Deeplearning-based BERT Model)

  • 권준현;이수기
    • 지역연구
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    • 제39권2호
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    • pp.47-61
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    • 2023
  • 주거환경에 대한 만족도는 주거지 선택 및 이주 등에 영향을 미치는 주요인으로, 도시에서의 삶의 질과 직접적으로 연결된다. 최근 온라인 부동산 서비스의 증가로 주거환경에 대한 사람들의 만족도를 쉽게 확인할 수 있으며, 사람들이 평가하는 내용을 바탕으로 주거환경 만족 요인에 대한 분석이 가능하다. 이는 기존에 활용되던 설문조사 등의 방식보다 더 많은 양의 평가를 효율적으로 활용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 서울특별시를 대상으로 온라인 부동산 서비스인 '직방'에서 수집된 약 3만여 건의 아파트 리뷰를 분석에 활용하였다. 리뷰에 포함된 추천 평점을 토대로, 아파트 리뷰를 긍정적, 부정적으로 분류하고, 딥 러닝 기반 자연어 처리 모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)를 사용하여 리뷰를 자동으로 분류하는 모델을 개발하였다. 이후 SHAP(SHAPley Additive exPlanation)를 이용하여 분류에 중요한 역할을 하는 단어 토큰을 도출함으로 주거환경 만족도의 영향요인을 도출하였다. 더 나아가 Word2Vec을 이용하여 관련 키워드를 분석함으로써 주거환경에 대한 만족도 개선을 위한 우선 고려사항을 제시하였다. 본 연구는 거주자의 정성평가 자료인 아파트 리뷰 빅데이터와 딥러닝을 활용하여 주거환경에 대한 만족도를 긍정적, 부정적으로 자동 분류하는 모형을 제안하여 그 영향요인을 도출하는데 의의가 있다. 분석결과는 주거환경 만족도 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며 향후 아파트 단지 인근 주거환경 평가, 신규 단지 및 기반시설의 설계 및 평가 등에 활용될 수 있다.

포럼 참가자의 사회적 비교학습이 학습효과에 미치는 영향에 대한 실증분석: 참가자 특성을 중심으로 (An Empirical Study Upon How Social Comparative Learning of Forum Participants Affects Learning Effects with Emphasis on Participants' Characteristic)

  • 최은수;김철원
    • 지식경영연구
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    • 제17권2호
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    • pp.131-163
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    • 2016
  • The purpose of this study is to empirically analyze how social comparative learning of forum participants affects learning effects with an emphasis on participants' characteristics. As today's society is changing at a fast pace, the desire for new knowledge and information has grown accordingly. To quench this thirst for knowledge and information, seminars, symposiums, conferences, forums, conventions, exhibitions, and more are taking place as part of knowledge sharing events across the world. Also, the increased need for knowledge and information exchange has led the development and growth of the convention industry and Meetings, Incentives, Conferences, and Events (Exhibitions)(MICE) industry. Especially, forum is a type of event which invites professionals and specialists to discuss diverse topics and share their knowledge and experience with the audience. The participants utilize it as an opportunity to get close to information providers and enjoy the pleasure of knowledge exchange. However, there have been few empirical analyses on who the participants are, why they attend forum, how they pick up and learn new information and knowledge, and what kinds of learning effects they achieve after the event. This paper is to analyze how social comparative learning of the forum's participants influences learning effects based on Albert Bandura's Social Learning Theory (1977, 1997, 1982. 2001) and Leon Festinger's Social Comparative Theory (1950, 1954). By dividing the participants into two groups, one with high level of self-efficacy and the other with low level of self-efficacy, we have examined the differences in learning effects between the two groups using them as moderating variables. This study was conducted in 'MBN Y Forum 2016,' which is one of the most representative knowledge exchange forums of South Korea. An online survey was distributed out and, 1,307(39.2%) out of the total participants of 3,338 have completed the survey. The survey included questions about whether the participants have gained positive or negative motivations by comparing themselves to the speakers (upward comparison learning) and other participants (lateral comparison learning). The results have shown the quality of messages that the speakers are presenting as knowledge providers is the most significant factor that acts on learning effects. Particularly, the participants had higher levels of self-efficacy and self-esteem than average people. They had a clear goal to learn from the speakers (upward comparison) and received positive motivations from them. In other words, no negative learning effects had been found. This presents a managerial implication that having a qualified speaker is necessary for a forum to be successful. On the other hand, the results from the comparison with the other participants (lateral comparison) were different. The participants were likely to compare themselves to the other participants through observational learning. They could compare listening attitudes, language skills, or capabilities to ask a question. The results have showed the participants received positive motivations from the lateral group but at the same time were jealous of abilities of the others. When the quality of a question by a participant is not good enough, it can have a negative influence on the participants' learning effects. The first group with high levels of self-efficacy and self-esteem had no correlation to negative learning effects from the speakers. They rather had a strong desire to learn from the speakers. On the contrary, the participants perceived the lateral group as a learning subset and competitor. The second group with low levels of self-efficacy and self-esteem saw the quasi-group as a rival. This presents that the individual learning effects can be different depending on the participants' characteristics.

문항출제와 문항분석이 가능한 웹기반 교육평가 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Web-Based Education-Evaluation System for Setting and Analyzing Questions)

  • 하일규;강병욱
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제9D권3호
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    • pp.511-522
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    • 2002
  • WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다 본 논문은 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 웹기반 교육평가시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 웹기반 교육평가시스템은 기존 시스템들의 문제점이 되고 있는 문제출제 기능의 미비점을 해결하여 웹 상에서 문제를 출제할 수 있는 온라인 출제방식과 오프라인에서 작성한 문제를 업로드하여 재사용하는 업로드 출제방식을 모두 갖추어야한다. 또한 문항분석 기능을 갖추어 학생이 풀이한 결과에 대한 각종 분석 지표를 제공하여 교사는 난이도 조정이나 문항의 수정을 통하여 문항에 피드백을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 모두 반영하는 시스템을 설계하고 PHP 스크립트 언어와 호환성이 좋은 MySQL데이터베이스를 이용하여 구현하였다.

불법복제물 고속검색 및 Heavy Uploader 프로파일링 분석기술 연구 (High-Speed Search for Pirated Content and Research on Heavy Uploader Profiling Analysis Technology)

  • 황찬웅;김진강;이용수;김형래;이태진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권6호
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    • pp.1067-1078
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    • 2020
  • 인터넷 기술의 발달함에 따라 많은 콘텐츠가 생산되고 그 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유통되고 있는 콘텐츠 수가 증가하였고, 반면에 저작권을 침해하는 불법복제물을 유포하는 건수도 증가하고 있다. 한국저작권보호원은 문자열 매칭 기반 불법복제물 추적관리시스템을 운영하고 있으며, 이를 우회하기 위해 다수의 노이즈를 삽입하므로 정확한 검색이 어려운 현실이다. 최근, 노이즈를 제거하기 위한 자연어 처리, AI 딥러닝 기술을 이용한 연구와 저작권 보호를 위한 다양한 블록체인 기술이 연구되어 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수집한 데이터에 노이즈를 제거하고, 키워드 기반 불법복제물을 검색한다. 또한, heavy uploader 대상 프로파일링 분석을 통해 동일 heavy uploader를 추정해 간다. 향후, 불법복제물 검색기술과 heavy uploader 대상 프로파일링 분석 결과를 바탕으로 차단 및 대응기술이 결합하면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.