• 제목/요약/키워드: Team-based learning

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영재학생들의 지식수준에 따른 과학적 문제해결 전략 분석 (An Analysis of the Scientific Problem Solving Strategies according to Knowledge Levels of the Gifted Students)

  • 김천웅;정정인
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제38권1호
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    • pp.73-86
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    • 2019
  • The purpose of this study is to investigate the characteristics of problem solving strategies that gifted students use in science inquiry problem. The subjects of the study are the notes and presentation materials that the 15 team of elementary and junior high school students have solved the problem. They are a team consisting of 27 elementary gifted and 29 middle gifted children who voluntarily selected topics related to dimple among the various inquiry themes. The analysis data are the observations of the subjects' inquiry process, the notes recorded in the inquiry process, and the results of the presentations. In this process, the knowledge related to dimple is classified into the declarative knowledge level and the process knowledge level, and the strategies used by the gifted students are divided into general strategy and supplementary strategy. The results of this study are as follows. First, as a result of categorizing gifted students into knowledge level, six types of AA, AB, BA, BB, BC, and CB were found among the 9 types of knowledge level. Therefore, gifted students did not have a high declarative knowledge level (AC type) or very low level of procedural knowledge level (CA type). Second, the general strategy that gifted students used to solve the dimple problem was using deductive reasoning, inductive reasoning, finding the rule, solving the problem in reverse, building similar problems, and guessing & reviewing strategies. The supplementary strategies used to solve the dimple problem was finding clues, recording important information, using tables and graphs, making tools, using pictures, and thinking experiment strategies. Third, the higher the knowledge level of gifted students, the more common type of strategies they use. In the case of supplementary strategy, it was not related to each type according to knowledge level. Knowledge-based learning related to problem situations can be helpful in understanding, interpreting, and representing problems. In a new problem situation, more problem solving strategies can be used to solve problems in various ways.

쉴드 TBM 기계 데이터 및 머신러닝 기법을 이용한 암석의 일축압축강도 예측 (Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique)

  • 김태환;고태영;박양수;김택곤;이대혁
    • 터널과지하공간
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    • 제30권3호
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    • pp.214-225
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    • 2020
  • 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R2)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.

예비교사를 위한 게임 프로그래밍 교육모델 4E 개발 (Development of Game Programming Education Model 4E for Pre-Service Teachers)

  • 성영훈
    • 정보교육학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.561-571
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    • 2019
  • 프로그래밍 교육은 일반적으로 문제분석 과정, 알고리즘과 프로그래밍을 통한 자동화, 일반화 과정을 포함하고 있어 학습자의 컴퓨팅사고 향상에 좋은 소프트웨어 교육방법이다. 그러나 초보자의 경우 명령어 사용법에 대한 이해, 알고리즘 작성과 프로그래밍 구현단계에서 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 예비교사들의 프로그래밍 교육을 위해 게임 프로그래밍 교육모델과 교육과정을 개발하였다. 4E 모델은 공감단계, 탐색단계, 강화단계 및 평가단계로 구성되었다. 또한 각 단계별로 게임 핵심 요소와 핵심 명령어 블록들을 학습할 수 있도록 구성하였다. 예비교사가 프로그래밍 명령어 활용에 대한 이해를 돕기 위해 예제 학습, 자기 게임 생성 및 팀 기반 프로젝트 형태로 구성된 3단계 교수학습 방법을 제시하였다. 15주간 교육과정으로 적용하고 검증한 결과 설계한 모델, 예비교사들의 블록 프로그래밍 역량 인식 등에서 유의미한 결과를 보였으며 제출한 결과물에 대한 컴퓨팅사고 수준도 높은 결과를 보였다.

다중 미디어 정보의 실시간 최적화 합성 및 방송 (Real-time Optimized Composition and Broadcasting of Multimedia Information)

  • 이상엽;박성원
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.177-185
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    • 2012
  • 본 연구는 일반적인 성능의 PC와 모바일 디바이스를 사용하여 다양한 동영상 데이터, 문서 데이터, 각종 카메라 디바이스로부터 입력되는 비디오 스트리밍 데이터와 오디오 스트리밍 데이터를 실시간에 가까운 빠른 시간 안에 효율적으로 편집하고 방송하는 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 두 개의 알고리즘을 개발하였는 데, 입력되는 여러 가지 형태의 여러 개의 동영상을 실시간에 합성하기 위하여 대략적 최적화 방법과 메모리 큐를 이용한 순차적 합성 방법이다. 본 연구에서 개발한 시스템은 강사가 동영상 강의 콘텐츠를 제작할 때 모바일 기기 또는 PC를 사용할 수 있으므로 보다 비용 측면에서 효율적이며 유용하다. 본 연구에서 개발한 시스템은 교육 분야뿐 만 아니라 동영상 합성 및 편집이 필요한 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있으므로 응용 분야가 넓을 것으로 판단된다.

대학생의 스마트 학습관리시스템 수용에 대한 연구 - 블랙보드 도입과 활용 - (College student adoption of smart learning management system - Implementing Blackboard learn -)

  • 이규혜;김지연;서현진
    • 복식문화연구
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    • 제27권5호
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    • pp.512-523
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    • 2019
  • Contemporary University students are considered the Z generation who were born after 1995. They are more tech savvy than millennials. To target the generation, traditional class management platforms have evolved to smart LMS that is more customized and accessible for smart devices. Global level information search and collaboration can also be implemented using such smart LMS. However, switching from one LMS to another LMS requires great effort from teachers and support from staffs. This study measured the learners' perception of the system when they were exposed to a new smart-LMS. Blackboard Learn Ultra was used for 15 weeks and at the end of the semester, a questionnaire was administered to the students of these classes. Results indicated that experience with previous LMS discouraged students from adopting Blackboard Learn. Result of TAM modeling indicated that perceived usefulness, compared to perceived ease of use and attitude, was an effective aspect to bring positive acceptance of the system. A qualitative approach and network analysis were also conducted based on students' responses. Both positive and negative responses were detected. Inconvenience due to mechanical aspects was mentioned. Dissatisfaction compared to previous local LMS use was also mentioned. Mobile application and communication effectiveness were positive aspects. Revised course development and promoting how useful the system may help enhance the acceptance of the new system.

이동 장애물을 고려한 DQN 기반의 Mapless Navigation 및 학습 시간 단축 알고리즘 (Mapless Navigation Based on DQN Considering Moving Obstacles, and Training Time Reduction Algorithm)

  • 윤범진;유승열
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.377-383
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명에 따라 공장, 물류창고, 서비스영역에서 유연한 물류이송을 위한 자율 이동형 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있다. 대규모 공장에서는 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 수행하기 위하여 많은 수작업이 필요하기 때문에 개선된 모바일 로봇 자율 주행에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고정 및 이동 장애물을 피해 최적의 경로로 주행하는 Mapless Navigation에 대한 알고리즘을 제안하고자 한다. Mapless Navigation을 위하여 Deep Q Network(DQN)을 통해 고정 및 이동 장애물을 회피하도록 학습하였고 두 종류의 장애물 회피에 대하여 각각 정확도 90%, 93%를 얻었다. 또한 DQN은 많은 학습 시간을 필요로 하는데 이를 단축하기 위한 목표의 크기 변화 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 단축된 학습시간과 장애물 회피 성능을 확인하였다.

창의적 문제해결형 대학 수업 개발 연구 (A Study on the development of Creative Problem Solving Classes for University Students)

  • 김현주;이진영
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권6호
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    • pp.531-538
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    • 2023
  • 최근 많은 대학 수업이 교수자 중심의 수업에서 학습자 중심의 수업으로 변해가고 있고, 특히 4차 산업혁명시대에 적합한 인재를 양성하기 위해 대학은 대학 교육의 방향성을 새로 정립시키고자 노력하고 있다. 이를 위해 대학에서는 학생들에게 필요한 다양한 역량을 제시하고 각 역량별 효율적인 교육 방안에 대한 연구에 집중하고 있다. 그 가운데 창의력은 대학에서 학생들이 지녀야 할 무엇보다 중요한 역량으로 꼽힌다. 탁상적인 수업에서 벗어나 다양한 전공자들이 모여서 창의적인 팀 활동을 진행하면서 결과 도출을 하는 창의적 문제해결 기반 교과목을 개발하는 것은시대적 요구에 적합한 인재를 양성할 수 있는 유의미한 교과라고 판단된다. 따라서 본 연구는 창의적 문제해결 기반교과목을 개발하고 수업 진행 결과를 분석하는데 있다. 본 창의력 문제해결 기반 수업은 단계별 아이디어 개발을 위한 Action Learnin 수업으로 진행되는데, 창의력 아이디어 개발을 위한 이론강의를 시작으로 하여 이후에 Action Learnin 5단계로 구성된다. 본 수업에 활용된 액션 러닝의 과제는 형성된 그룹의 친밀도를 높이고, 그룹의 집단표현력을 높이기 위해 세라믹으로 표현하기와 공익광고 포스터 만들기, 개인의 아이디어를 병합하여 하나로 압축하는 능력을 기르기 위한 생활 속의 아이디어, 학교에 대한 관심도를 높이거나 지역사회를 이해하기 위한 학교 주변의 환경개선 프로그램, 마지막으로 다양한 주제로 UCC 만들기 등으로 구성되었다. 수업 전반에 실시되는 이론강의에서는 창의적인 문제해결을 위한 과학적 사고 (Scientific Thinking)에 대해 수업을 진행하였고, 이후에 순차적으로 설정된 그룹형 action learning 수업을 실시하였다. 본 Action Learnin 과정은, 개인 및 그룹형 Action Learnin을 시작으로 사회 연계형 Action Learnin으로 넓혀지면서 단계별로 점차 난이도를 높혀가며 심화학습이 되도록 유도하였다. 또한, 본 수업을 진행하면서 다각적인 창의력 수업을 최적화하였고, 창의적 문제해결 형 대학 강의의 다양한 활용예시를 소개함으로써 향후 본 교과목 학습활동을 활성화하는 데 도움을 주었다.

심층 신경망을 이용한 TBM 데이터 기반의 굴착 지반 예측 연구 (A TBM data-based ground prediction using deep neural network)

  • 김태환;곽노상;김택곤;정사범;고태영
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.13-24
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    • 2021
  • 암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

Feature Selection Algorithm for Intrusions Detection System using Sequential Forward Search and Random Forest Classifier

  • Lee, Jinlee;Park, Dooho;Lee, Changhoon
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권10호
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    • pp.5132-5148
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    • 2017
  • Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.

초등학교 저학년을 위한 정보이용능력 교육과정에 관한 연구 (A Study on Information Literacy Curriculum for the Lower Grades of Elementary School)

  • 김지훈;최현경
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.67-84
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    • 2004
  • 정보이용능력은 대개 다양한 목적을 위해 정보를 효과적으로 찾고 관리하고, 이용하는 능력으로 이해되고 있다. 대부분 사람들은 일생동안 다양한 직업을 가질 수 있으므로 정보이용능력을 학습해야 한다. 정보이용능력을 가진 자는 정보가 필요할 때를 인지하고 그 정보를 효율적으로 찾고 평가하고 이용할 수 있고 궁극적으로 학습하는 방법을 가지고 있어야 한다. 교육의 기본적인 목적은 학생들이 학습하는 방법을 배우는 것이므로 정보이용능력은 모든 학생에게 점차 중요하게 되고 있다. 본고는 정보이용능력의 정의와 표준 및 모델을 제시하고 이에 근거하여, 초등학교 저학년을 위한 정보이용능력에 관한 학습방법과 교육과정을 제시하였다.