The construction of the students knowledge in e-Learning systems, namely the student modeling, is a core component used to develop e-Learning systems. However, existing e-Learning systems have many problems to share the knowledge in a heterogeneous student model and a distributed knowledge base. Because the methods of the knowledge representation are different in each e-Learning systems, the accumulated knowledge cannot be used or shared without a great deal of difficulty. In order to share this knowledge, existing systems must reconstruct the knowledge bases. Consequently, we propose a new a Case Markup Language based on XML in order to overcome these problems. A distributed e-Learning systems fan have the advantage of easily sharing and managing the heterogeneous knowledge base proposed by CaseML. Moreover students can generate and share a case knowledge to use the communication protocol of agents. In this paper, we have designed and developed a CaseML by using a knowledge markup language. Furthermore, in order to construct an intelligent e-Learning systems, we have done our research based on the design and development of the intelligent agent system by using CaseML.
There is no doubt that science -and, therefore, science education- is central to the lives of all (NGSS, 2013). This manuscript focuses on ideas in astronomy that are at the foundation of elementary students' understanding of the discipline: the apparent motion of the sun explaining the day / night cycle on Earth. According to prior research demonstrating that neither children nor adults hold a scientific understanding of the big ideas of astronomy (NRC, 1996), understanding of concepts may base students' progress towards more advanced understanding in the domain of astronomy. We have analyzed the logic of the domain and synthesized prior research assessing children's spatial representation from an earth- and a space based perspective to develop a set of learning trajectories that describe how students' initial ideas about apparent celestial motion as they take school science can be build upon. In this study elementary students' representations were compared by their resident context including urban and rural. This study may present a first look at the use of a learning progression framework in analyzing the structure of astronomy education. We discuss how this work may eventually lead towards the development and empirical testing of how children learn to describe and explain apparent patterns of celestial motion.
본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.
A prototype design process visualization and guidance system, is being developed. Its purpose is to visualize the design process in more intuitive manner so that one can get an insight to the complicated aspects of the design process. By providing a tangible utility to the design process performed by the expert designers or guided by the system, novice designers will be greatly helped to learn how to approach a certain class of design. Not only as an analysis tool to represent the characteristics of the design process, the system will be useful also for learning design process. A design ontology is being developed to provide the system with a knowledge-base, representing designer's activities associated with various design information during the conceptual design process, and then to be utilized for a computer environment for design analysis and guidance. To develop the design ontology, a conceptual framework of design activity model is proposed, and then the model has been tested and elaborated through investigating the nature of the early conceptual design. A design process representation model is conceptualized based on the ontology, and reflected into the development of the system. This paper presents the development process of the visualization system, modeling of design process ontology, and how the system could be utilized for the analysis and learning of conceptual design methods using computer mediated design support environment.
본 연구는 초등학교 6학년 수학 영재 학생을 대상으로 ACODESA 방법을 적용한 문제해결 과정에서 나타나는 표상 사용의 유형을 분석하였다. 수업 설계는 다양한 표상의 조직화된 사용을 강화시키는 ACODESA 방법에 따라 이루어졌으며 40분 동안 4차시에 걸쳐 수업이 진행되었다. 자료 분석을 위해 동영상 촬영, 학생과의 인터뷰 등을 수집하여 녹취록을 작성하였고, Despina(2011)의 표상 사용유형에 따라 표상의 변화를 분석한 결과 추가형, 정교화, 그리고 제한형이 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해 문제해결 과정에서는 개인적 표상이 소그룹별 토론과 확인의 과정을 거쳐 제도적 표상으로 생성될 수 있는 수업 설계가 필요함을 알 수 있었다.
Park, Jiyun;Lee, Gyoungho;Kim, Jiwon;Treagust, David F.
과학교육연구지
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제43권1호
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pp.173-193
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2019
An expert teachers' instruction can be helpful to other teachers because good teaching effectively guides students to develop meaningful learning. Feynman is an excellent physics lecturer as well as one of the greatest physicists of the 20th century who presented and explained physics with his unique teaching style based on his great store of knowledge. However, it is not easy to capture and visualize teaching because it is not only the complex phenomena interrelated to various factors with the content to be taught but also the tacit representation. In this study, the framework of knowledge & belief based on the integrated mental model theory was used as a tool to capture and visualize complex and tacit representation of Feynman's teaching of 'The theory of gravitation,' a chapter in The Feynman Lectures on Physics. Feynman's teaching was found to go beyond the transmission of physics concepts by showing that components of the framework of knowledge & belief were effectively intertwined and integrated in his teaching and the storyline was well-organized. On the basis of these discussions, the implications of Feynman's teaching analyzed within the framework of knowledge & belief for physics teacher education are derived. Finally, the characteristics of the framework of knowledge & belief as tools for the analysis of teaching are presented.
최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.
비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 자동표정인식을 위하여 얼굴 이미지 배열의 가운데 이미지를 예측하는 새롭고 간단한 자기주도학습 방법을 제안한다. 자동표정인식은 딥러닝 모델을 통해 높은 성능을 달성할 수 있으나 일반적으로 큰 비용과 시간이 투자된 대용량의 데이터 세트가 필요하고, 데이터 세트의 크기와 알고리즘의 성능이 비례한다. 제안하는 방법은 추가적인 데이터 세트 구축 없이 기존의 데이터 세트를 활용하여 자기주도학습을 통해 얼굴의 잠재적인 심층표현방법을 학습하고 학습된 파라미터를 전이시켜 자동표정인식의 성능을 향상한다. 제안한 방법은 CK+와 AFEW 8.0 두가지 데이터 세트에 대하여 높은 성능 향상을 보여주었고, 간단한 방법으로 큰 효과를 얻을 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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