Objectives: This study aimed to provide the measures for improving the self-directed learning ability and the reference data for substantializing the educational programs by verifying the main factors affecting the self-directed learning ability of dental hygiene students in reality when the learners' autonomy is emphasized than ever. Methods: From June 20 to July 4, 2022, an online survey was conducted targeting total 218 dental hygiene students. The collected data was analyzed by using the SPSS Program Version 22.0. Results: First, in the results of analyzing differences in detailed items of self-directed learning ability according to the general characteristics, the 'students who entered the department of dental hygiene by considering their aptitude and interest' showed higher results than the 'students who entered the department by considering their high school record'. Second, when the academic efficacy, study immersion, and problem-solving ability of dental hygiene students were higher, their self-directed learning ability was also high. Third, the factor that had the greatest effect on self-directed learning ability of dental hygiene students was problem-solving ability, which was followed by academic efficacy and study immersion. Conclusion: Putting together the results above, in order to cultivate the problem-solving ability of dental hygiene students, it would be necessary to operate the problem-solving-centered simulation course that could foster critical thinking, interactions with others, and creative approach and solution to problems in dental medical site. It would be also possible to improve their academic efficacy by applying the learning mentoring & one-to-one learning counseling program, and also strengthening proper feedbacks for learners. Moreover, the study immersion could be strengthened by developing and operating the emotion-based learning motivation program & learning coaching program through the process of verifying the potential and growth needs of learners, exploring one's own resources through learning diagnosis/introspection, and exploring the career-related vision for strengthening the learning motivation, which could have positive effects on the improvement of self-directed learning ability.
This study aims to investigate effects of scaffolding on writing apprehension and media literacy in engineering freshmen's synchronous online writing course, and the relationships between the two variables. 'Scaffolding' is in-time support provided by a teacher/tutor or competent peer that enables students to meaningfully gain skills at problem solving process. Also, it is one of the most frequently mentioned concepts in education as well as one of the more necessary teaching strategies in an online writing course. In this study, provided treatments for the experiment were supportive scaffolding for domain-specific knowledge and reflective scaffolding for meta-cognitive knowledge. Participants were 102 engineering undergraduate students, who were assigned to two experimental groups by scaffolding types. A process-based writing course in online learning environment was conducted for 8 weeks. The writing tasks were given according to writing process. The findings were that, firstly, there were statistically significant writing apprehension's reduction and self-expression's improvement through the scaffolding provided in writing class. Secondly, writing apprehension's reduction and self-expression's improvement were significant in supportive scaffolding group. Thirdly, media literacy predicted writing apprehension. The practical implications of these findings are discussed herein, with particular attention on ways for writing apprehension's reduction as well as media literacy's enhancement.
교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.31-40
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2021
The increasing number of credit card fraud cases has become a considerable problem since the past decades. This phenomenon is due to the expansion of new technologies, including the increased popularity and volume of online banking transactions and e-commerce. In order to address the problem of credit card fraud detection, a rule-based approach has been widely utilized to detect and guard against fraudulent activities. However, it requires huge computational power and high complexity in defining and building the rule base for pattern matching, in order to precisely identifying the fraud patterns. In addition, it does not come with intelligence and ability in predicting or analysing transaction data in looking for new fraud patterns and strategies. As such, Data Mining and Machine Learning algorithms are proposed to overcome the shortcomings in this paper. The aim of this paper is to highlight the important techniques and methodologies that are employed in fraud detection, while at the same time focusing on the existing literature. Methods such as Artificial Neural Networks (ANNs), Support Vector Machines (SVMs), naïve Bayesian, k-Nearest Neighbour (k-NN), Decision Tree and Frequent Pattern Mining algorithms are reviewed and evaluated for their performance in detecting fraudulent transaction.
본 연구는 대학에서 창의적 교수법의 필요도와 중요도에 대한 인식과 핵심역량과의 관련성을 알아보고자 실시하였다. 네이버 온라인 설문지를 이용하여 자발적으로 연구 참여에 동의한 총 142명을 최종 연구대상자로 선정하여 조사하였다. 창의적 교수법의 중요도, 핵심역량의 하위요인인 현장실무역량, 문제해결역량, 융복합역량, 의사소통역량, 직업윤리, 공동체의식과 창의적 교수법 필요도와 관련성이 있는 것으로 나타났다. 대학교육은 현장에서 실제 할 수 있는 능력인 핵심역량 향상에 초점을 맞추어 액션러닝, PBL 등과 같은 창의적 교수법을 적극적으로 도입하여 적용해야 할 것이다.
학습자가 주어진 문제를 해결하는 알고리즘을 작성한 후 그것이 정확한지, 그리고 시간 효율적인지를 확인할 수 있는 알고리즘 자동평가 시스템에 대한 연구가 최근 들어 활발히 진행 중이다. 그러나 기존에 연구되었던 시스템은 대부분 프로그래밍 콘테스트를 위한 Online Judge 방식으로 본 연구에서는 교수 학습 기능을 강화한 클라이언트-서버 기반의 시스템을 개발하였다. 특히, 문제해결력 증진을 위한 교수 학습 설계 모델 CRESST을 토대로 학습자의 메타인지와 동기가 활성화되도록 설계하였으며, 알고리즘 자동평가 시스템의 구성요소인 문제, 채점데이터 세트, 자동평가 프로그램, 사용자서비스 환경 등의 전체 시스템을 구현하였다. 본 시스템의 프로그래밍 학습 효과를 분석하기 위해 초 중 고 학생 39명에 대해서 비동질 통제집단 사전사후측정 실험을 실시하였고, 사후검사에 대한 독립표본 T-검정 결과, 실험집단(18명)의 평균점수가 통제집단(21명)보다 유의미하게 높은 것으로 확인되었다. 이것은 본 시스템을 사용한 교수 학습 방법이 전통적인 교수 학습 방법에 비해 프로그래밍 학습에 더 효과적임을 의미한다.
Several multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms have achieved overwhelming results in recent years. They have demonstrated their potential in solving complex problems in the field of real-time strategy online games, robotics, and autonomous vehicles. However these algorithms face many challenges when dealing with massive problem spaces in sparse reward environments. Based on the centralized training and decentralized execution (CTDE) architecture, the MARL algorithms discussed in the literature aim to solve the current challenges by formulating novel concepts of inter-agent modeling, credit assignment, multiagent communication, and the exploration-exploitation dilemma. The fundamental objective of this paper is to deliver a comprehensive survey of existing MARL algorithms based on the problem statements rather than on the technologies. We also discuss several experimental frameworks to provide insight into the use of these algorithms and to motivate some promising directions for future research.
A GA is one of the best method to find optimal value in searching area. A GA is driven by probabilistic selection that based on the survival of the fittest. So this algorithm need a huge solving time even if it can be used lots of optimizing problem such as structural design, machine learning, system's identification and so on. This GA's characteristic constrain the program to drive offline. Some studies try to use this algorithm on online or reduce the GA's running time with parallel GA or micro GA. Unfortunately these studies still didn't reduce amount of fitness solving. If the chromosome was imported to the system, it affected system's stability. And when the control system uses online GA, it also doesn't have enough learning time. In this study, try to find stability criterion to reduce the chromosome's affection and find the characteristic of the number of population and generation when GA was driven into the wide searching area.
본 연구는 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 기독교교육과 수업에 적용한 사례 연구로 수도권에 위치한 A대학교의 기독교교육과에 개설된 교직필수 과목인 '교육방법 및 교육공학' 과목 수강생 20명을 대상으로 2020년 1학기에 진행되었다. 이를 위해 비대면 수업과 상호작용, 에듀테크와 상호작용에 관한 이론적 연구를 진행 한 후 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 설계 및 개발했다. 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업은 Flipped-PBL을 기반으로 상호작용적 에듀테크를 적용시키는 과정으로 개발했다. 또한 비대면 상황가운데서 진행될 Flipped-PBL 과정에 따라 적극적인 상호작용이 가능한 에듀테크를 선정 및 활용할 수 있도록 했다. 특히 수업 설계 및 개발의 과정에 있어서는 기독교교육과를 대상으로 하는 교직과목인 '교육방법 및 교육공학'의 특성을 살려 기독교교육적인 특성을 살려 실천적 사역현장인 교회를 중심으로 문제를 개발하고 수업을 진행했다. 수업 적용결과 첫째, 학습자들은 수업에 대해 높은 만족도와 흥미도는 보였으며, 둘째, 학습의 공간과 생활의 공간에 긍정적인 전이가 나타났다. 셋째, 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업은 학습 간에 적극적인 상호작용이 가능하도록 했다. 특히 상호작용적 에듀테크와 학습방법은 적극적인 상호작용이 가능하게 하는 주요한 요인이 되었다. 이를 통해 학습자들은 학습의 효율성과 몰입, 그리고 만족도가 높아짐으로 인해 대면수업의 대안으로서 온라인 수업을 경험할 수 있었다. 즉 앞선 학습의 만족도와 흥미, 학습 공간의 전이 또한 수업 간에 상호작용적 에듀테크를 활용한 교육방법을 통해 발생된 적극적인 상호작용을 통해 가능했다. 그러나 학습에 대한 만족의 저해 및 상호작용의 방해 요인으로는 통신(인터넷) 환경적 요인과 학습자의 온라인 기반 환경에 대한 인식이 주요함이 나타났다. 학습 중에 통신 환경의 장애는 상호작용적 에듀테크를 활용하는데 방해를 일으켜 적극적인 상호작용이 발생하지 못하게 하였고, 이로 인해 학습의 만족과 흥미를 하락시키는 결과를 가지고 왔다. 또한 학습자에게 익숙하지 않은 온라인 학습환경도 적극적인 상호작용의 방해 요인으로 제시되었다. 그럼으로 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 설계함에 있어서 사전에 에듀테크 및 학습 방법에 대한 충분한 학습자 교육과 통신(인터넷) 환경에 대한 점검이 필요함을 알게 되었다. 이에 본 연구는 온라인 시대 가운데에 적극적인 상호작용과 학습과 생활의 일치적 전이가 가능한 대안적 교육방법으로서 에듀테크를 활용한 상호작용적 비대면 수업을 기독교교육과 수업에 적용하여 그 가능성을 확인했다. 제한적인 기간과 인원이라는 한계성을 가지고 있는 사례 연구임에도 불구하고, 대면수업의 대안으로서 온라인 수업의 방향성을 제시해야 할 시대 속에서 대안적 기독교교육방법으로서의 가능성을 제시해보고자 했다.
본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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