지능형 모바일 및 가전기기의 등장은 다양한 멀티미디어 콘텐츠 뿐 아니라 교육용 콘텐츠의 이용량을 증대시켰다. 특히 이동성을 강조한 단말 기기인 스마트폰과 스마트패드의 보급 및 지능화된 스마트 TV의 등장은 다양한 단말 환경에서 편리하게 학습할 수 있는 환경을 제공하였고, 언제 어디서나 이용자가 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있도록 했다. 그러나 현재 이용되고 있는 스마트 디바이스들은 단말 제조사 및 모바일 OS 공급자의 정책이 통일되지 않아 다양한 환경 내에서의 콘텐츠의 재사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NeS(N-Screen e-learning System)를 제안하고자 한다. NeS는 이용자 학습 관리, 교육 콘텐츠 관리의 교육 관련 시스템과 콘텐츠 변환과 양방향 처리로 이루어지는 N-Screen 대응 콘텐츠 전송 시스템으로 구성된다. NeS에서는 새로운 웹 표준으로 각광받고 있는 HTML 5 언어를 이용해 각종 기기간의 상호호환성을 보장한다. 본 논문에서 제시하는 NeS를 통해 사용자가 소유하고 있는 각종 기기 및 다양한 OS의 종류에 구애받지 않고 콘텐츠의 OSMU를 실현할 수 있고, 콘텐츠의 연속성을 보장하여 보다 편리하게 교육용 콘텐츠를 이용할 수 있다.
본 연구는 최근 화두가 되고 있는 smart work 의 다양한 직무 특성이 직무 만족에 미치는 영향 관계를 실증적으로 분석하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 smart work 환경하의 직무 특성을 직무 자율성, 직무 유연성, 직무 효율성으로 세분화하였다. 아울러 이러한 직무 특성이 직무 만족에 직접적인 영향을 미치기도 하지만 구성원의 학습 민첩성 역시 중요한 요인으로 작용할 것으로 사료되었다. 연구결과 직무 자율성, 직무 유연성, 직무 효율성 모두 직무 만족에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 학습민첩성의 경우 모든 경로에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 비대면 사회로의 진전에 따른 스마트 워크 직무 특성이 직무 만족에 미치는 영향 관계를 실증적으로 검정했다는 점에서 학술적인 의미가 있다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
This study introduces the process and results of developing an adaptive math learning program for self-directed learning. It presented the process and results of developing an adaptive math learning program that takes into account the level of learners using artificial intelligence. We wanted to get some suggestions on developing programs for artificial intelligence-based mathematics. The program was developed as Math4U, an application based on smart devices in the "character and expression" area for 7th grade. The Application Math4U may be used differently depending on its purpose. It is also expected to be a useful tool for providing self-directed learning to students as the basis for educational research using smart devices in a changing educational environment.
The $4^{th}$ industrial revolution has brought innovation in the educational environment. The purpose of this study is to verify the educational effectiveness of smart learning environment especially with the computational thinking. A big data analysis was performed to confirm that computational thinking is the one to prepare the 4th industrial revolution. To teach computational thinking at university, educational design should be careful. This study verified the relationship between improvement of computational thinking ability and major of students with coding education. There was difference in effectiveness of the coding education depending on the major of students, it means students must be guaranteed to be educated by the differentiated coding education for different major. This study extracted factors of computational thinking through literature review. Thirteen research hypotheses were applied for the statistical analysis in R language. It was proved that expectation of class and improvement of abstraction ability and algorithmic thinking ability had mediation effect to the relationship between knowledge acquisition and problem-solving abilities. Based on this study, effectiveness of education can be improved, and it will lead to produce a lot of distinguished students who are ready for the 4th industrial revolution.
스마트폰은 학습자에게 언제 어디서나 학습할 수 있는 환경을 만들어 주었다. 학습자는 항상 인터넷에 연결할 수 있는 환경이 주어지므로 이동 중 학습이 가능할 뿐만 아니라 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 효율적인 학습이 가능하다. 스마트러닝이란 정보 검색·공유 및 다양한 응용프로그램 활용이 가능한 모바일 디지털 기기 기반의 학습이라고 정의할 수 있다. 이러닝 시스템에서 스마트폰의 효과적인 활용을 위해서는 상호작용, 협동학습 등 효과적인 교수-학습 원리를 기반으로 콘텐츠 및 학습관리시스템(LMS) 등을 설계해야한다. 학습 콘텐츠는 스마트폰의 고유 기능과 융합하여 학습에 효과적인 콘텐츠 설계가 필요하며, 이동 중 학습이 편리한 소규모의 학습 주제별 콘텐츠 개발이 필요하다. 학습관리시스템(LMS)의 경우 PA에이전트 프로그램 등을 이용해 학습자 환경을 파악하여 학습자에게 적합한 맞춤형 학습 서비스를 제공해야한다.
One of the latest teaching strategies is smart classroom teaching. Teaching is carried out with the assistance of smart teaching technologies to improve teacher-student contact, increase students' learning autonomy, and give fresh ideas for the fulfillment of students' deep learning. Computer-based technology has improved students' language learning and significantly motivating them to continue learning while also stimulating their creativity and enthusiasm. However, the difficulties and barriers that many EFL instructors are faced on seeking to integrate information and communication technology (ICT) into their instruction have raised discussions and concerns regarding ICT's real worth in the language classroom. This is a case study that includes observations in the classroom, field notes, interviews, and written materials. In EFL classrooms, both computer-based and non-computer-based activities were recorded and analyzed. The main instrument in this study was a survey questionnaire comprising 43 items, which was used to examine the efficiency of ICT integration in teaching and learning in public schools in Kuala Lumpur. A total of 101 questionnaires were delivered, while each responder being requested to read the statements provided. The total number of respondents for this study was 101 teachers from Kuala Lumpur's public secondary schools. The questionnaire was randomly distributed to respondents with a teaching background. This study indicated the accuracy of utilizing Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) in analyzing the survey results and potential for students to learn English as a foreign language using computers. Also, the usage of foreign language may be improved if real computer-based activities are introduced into the lesson.
The research aims to find implications of machine learning and urban big data as a way to construct the flexible transportation network system of smart city by responding the urban context changes. This research deals with a problem that existing a bus headway model is difficult to respond urban situations in real-time. Therefore, utilizing the urban big data and machine learning prototyping tool in weathers, traffics, and bus statues, this research presents a flexible headway model to predict bus delay and analyze the result. The prototyping model is composed by real-time data of buses. The data is gathered through public data portals and real time Application Program Interface (API) by the government. These data are fundamental resources to organize interval pattern models of bus operations as traffic environment factors (road speeds, station conditions, weathers, and bus information of operating in real-time). The prototyping model is implemented by the machine learning tool (RapidMiner Studio) and conducted several tests for bus delays prediction according to specific circumstances. As a result, possibilities of transportation system are discussed for promoting the urban efficiency and the citizens' convenience by responding to urban conditions.
4차 산업 혁명은 산업도 교육도 대변혁을 예고하고 있다. 본 연구는 부동산 산업을 위한 교육플랫폼 제안연구로써 부동산의 최유효활용을 위해 Smart Space를 구현하는 인재교육을 목적으로 부동산 산업 인재들이 갖추어야 할 기본 RETech(Real Estate Technology)을 학습할 수 있는 SSEP(Smart Space EduPlatform)을 제안하였다. 우선, SSEP의 생태계는 지속가능성이 확보될 수 있는 기부시스템, 콘텐츠 제작도구 및 학습참여도구 등 다양한 기술적 기능, 학습자 교수자 조력자 형태의 자유로운 학습행위체계로 움직인다. 다음으로 SSEP의 서비스는 학습범주 즉, 계획 및 설계, 의사결정, 관리, 경제, 건설, 설비 6개 범주 하에 17개 중요한 RETech 강의학습 서비스와 PBL(Project-Based Learning)기반의 교육과정서비스를 제공한다. 강의서비스는 동영상 학습 콘텐츠, 부가학습자료, 학습관리 서비스가 제공되고 교육과정서비스는 교수자 워크숍, 학습자 모집 및 등록 관리, 교육과정운영 서비스들이 제공된다.
An interface in smart device environment is changing to TUI(touch user interface) environment where a system is being controlled by physical touch, differently from a system controlled through conventional mouse and keyboard. What is more important than anything else in this TUI environment is to implement interface in consideration of learn ability and cognitive constructivism according to user's experience. Therefore, now is the time when it is necessary to carry out various studies on smart content design process going a step farther together with discussing the details of user's experience factor. Hence, this study was intended to look into what effect a user's experiential traits had on the production of contents for the purpose of measures for improving TUI user satisfaction in order to effectively realize contents in smart environment. Results were yielded by using a statistical empirical analysis such as cross-tabulation analysis according to important variable and user, paired t-test, multiple response analysis, and preference frequency analysis of user preference on the basis of a survey. As a result, a system was presented for implementing DFSS(Design For Six Sigma) process. TUI experience factor can be divided into direct habitual experience, direct learning experience, indirect habitual experience, and indirect learning experience. And in the results of study, it was possible to find that the important variables of this study had a positive effect on the improvement of use satisfaction with contents on the whole according to the user convenience of smart contents. This study is expected to have a positive effect on efficient smart device-based contents production by providing objective information according to empirical analysis to smart media-based developer and designer and presenting a model for improving the changed TUI usability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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