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위키 기반 협력학습에서 스캐폴딩 유형이 창의성에 미치는 영향 (The Effects of Scaffolding Types in Wiki-based Collaborative Learning on Creativity)

  • 황경양;김회수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.66-78
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    • 2019
  • 본 연구는 67명의 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 위키 기반 협력학습 상황에서 스캐폴딩 유형에 따른 창의성의 차이를 검토하였다. 다변량공분산분석을 실시한 결과, 스캐폴딩 유형에 따른 창의성은 집단 간에 유의한 차이가 있었다. 세 집단에 따른 사전-사후 창의성의 효과에서는 유창성, 정교성, 성급한 종결에 대한 저항, 창의적 강점은 실험집단 1이 사전-사후 향상도가 가장 높은 것으로 나타났다. 실험집단 2는 독창성이 타집단에 비하여 사전-사후 향상도가 높았으며, 비교집단은 독창성, 제목의 추상성, 성급한 종결에 대한 저항, 창의적 강점은 사전보다 사후에 감소한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 위키 기반 협력학습에서 메타인지적 자기 스캐폴딩은 창의성에 유의미한 영향을 미치지만, 실험집단 1이 독창성에서 향상도가 낮은 결과는 학습자들이 교사 스캐폴딩에는 익숙하나, 메타인지적 자기 질문 스크립트를 통한 독창성 향상에 잘 활용하지 못한 것으로 나타났다. 위키 기반 협력학습에서 학습자의 창의성 신장을 위해서 교사 스캐폴딩 뿐만 아니라 자기 스캐폴딩도 필요하며, 학습자 개인에 따른 차별화된 자기 스캐폴딩 전략을 사용하는 것이 효과적이라는 것을 시사한다.

집단지성의 품질, 그 결정요인, 유용성의 관계: 수용자 관점에서 한국의 위키서비스와 Q&A 서비스의 비교 (Relationships between Collective Intelligence Quality, Its Determinants, and Usefulness: A Comparative Study between Wiki Service and Q&A Service in Perspective of Korean Users)

  • 주재훈;이스마틸라 노르마토프
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권4호
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    • pp.75-99
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    • 2012
  • Innovation can come from inside or outside organizations. Recently, organizations have begun turning to external knowledge more often, through various forms of collective intelligence (CI) as collaborative platform to solve complex problems. Several factors facilitate this CI utilization phenomenon. First, with the rapid development of Internet and social media, numerous web applications have become available to millions of the Internet users over the past few decades. Web 2.0 and social media have become innovative web applications that provide an environment for human social interaction and collaboration. Second, the diffusion of simple and easy-to-use technologies that enable users to interact and design web applications without programming skills have led to vast, previously unknown amounts of user-generated content. Finally, the Internet has enabled communities to connect and collaborate, creating a virtual world of CI. In this study, web enabled CI is defined as a composed ability of individuals who are acting as a single cognitive unit to achieve common goals, think reasonably, solve problems, make decisions, carry out complex tasks, and develop creative ideas collectively through participation and collaboration on the web. Although CI plays a critical role in organizational innovation and collaboration, the dubious quality of CI is still problem that is difficult to solve. In general, the quality level of content collected from the crowd is lower than that from professionals. Thus, it is important to identify determinants of CI quality and to analyze the relationship between CI quality and its usefulness. However, there is a lack of empirical study on the quality factors of web-enabled CI. There exist a variety of web enabled CI sites such as Threadless, iStockphoto or InnoCentive, Wikipedia, and Youtube. One of the most successful forms of web-enabled CI is the Wikipedia online encyclopedia, accessible all over the world. Another one example is Naver KnowledgeiN, a typical and popular CI site offering question and answer (Q&A) services. It is necessary to study whether or not different types of CI have a different effect on CI quality and its usefulness. Thus, the purpose of this paper is to answer to following research questions: ${\bullet}$ What determinants are important to CI quality? ${\bullet}$ What is the relationship between CI quality factors and the usefulness of web-enabled CI? ${\bullet}$ Does CI type have a moderating effect on the relationship between CI quality, its determinants, and CI usefulness? Online survey using Google Docs with email and Kakao Talk was conducted for collecting data from Wikipedia and Naver KnowledgeiN users. A totoal of 490 valid responses were collected, where users of Wikipedia were 220 while users of Naver KnowledgeiN were 270. Expertise of contributors, community size, and diversity of contributors were identified as core determinants of perceived CI quality. Perceived CI quality has significantly influenced perceived CI usefulness from a user's perspective. For improving CI quality, it is believed that organizations should ensure proper crowd size, facilitate CI contributors' diversity and attract as many expert contributors as possible. Hypotheses that CI type plays a role of moderator were partially supported. First, the relationship between expertise of contributors and perceived CI quality was different according to CI type. The expertise of contributors played a more important role in CI quality in the case of Q&A services such as Knowledge iN compared to wiki services such as Wikipedia. This implies that Q&A service requires more expertise and experiences in particular areas rather than the case of Wiki service to improve service quality. Second, the relationship between community size and perceived CI quality was different according to CI type. The community size has a greater effect on CI quality in case of Wiki service than that of Q&A service. The number of contributors in Wikipeda is important because Wiki is an encyclopedia service which is edited and revised repeatedly from many contributors while the answer given in Naver Knowledge iN can not be corrected by others. Finally, CI quality has a greater effect on its usefulness in case of Wiki service rather than Q&A service. In this paper, we suggested implications for practitioners and theorists. Organizations offering services based on collective intelligence try to improve expertise of contributeros, to increase the number of contributors, and to facilitate participation of various contributors.

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메타데이터 정의를 통한 위키 시스템의 데이터 재사용 방안 (Metadata Formatting Scheme on Data in Wiki-System for Reusability)

  • 박재휘;공기현;명재석;이동주;이상구
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.49-52
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    • 2007
  • 위키는 사용자 누구나 문서를 생성하고 수정이 가능하여 지식관리 도구로 활용이 되고 있다. 하지만 컴퓨터가 위키 시스템에 축적된 지식을 재사용하기 위해서는 문서의 구조를 인식하고 처리하는 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 문서의 메타데이터를 정의하여 문서를 구성하고 해당 메타데이터에 따른 입력 방식을 제안하여 데이터에 대한 유효성을 검증할 수 있게 하였다. 그리고 문서를 메타데이터에 따라 분해하여 저장하는 방식을 통하여 타 응용에서 의미 있는 데이터의 재사용이 가능하도록 하였다. 제안된 방식은 음악을 주제로 한 위키 시스템인 WikiMusic을 통해 구현하고 관련 연구와 비교하여 평가하였다.

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비판적 사고력 신장을 위한 위키 기반 토론학습모델의 제발 (Development of a Wiki debate learning model for improving of the critical thinking ability)

  • 금혜윤;문교식
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2008년도 동계학술대회
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    • pp.217-222
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    • 2008
  • CMC(Computer-Mediated Communication) 기술을 활용한 웹 기반의 토론/토의 학습이 최근 학교 현장에서 많은 주목을 받고 있다. 그 중 위키(Wiki)는 공동 주제에 대한 참여자들의 창의적 발상과 비판적 사고력을 신장할 수 있는 새로운 형태의 비동기식 토의 방식으로 기존의 게시판 형태와 비교할 때 많은 장점을 발견 할 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 고학년 학생을 대상으로 토론 학습을 하기 위한 위키 시스템 기반의 토론학습 모델을 개발하고, 비판적 사고력의 신장에 미치는 영향을 조사한다.

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A Deep Approach for Classifying Artistic Media from Artworks

  • Yang, Heekyung;Min, Kyungha
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권5호
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    • pp.2558-2573
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    • 2019
  • We present a deep CNN-based approach for classifying artistic media from artwork images. We aim to classify most frequently used artistic media including oilpaint brush, watercolor brush, pencil and pastel, etc. For this purpose, we extend VGGNet, one of the most widely used CNN structure, by substituting its last layer with a fully convolutional layer, which reveals class activation map (CAM), the region of classification. We build two artwork image datasets: YMSet that collects more than 4K artwork images for four most frequently used artistic media from various internet websites and WikiSet that collects almost 9K artwork images for ten most frequently used media from WikiArt. We execute a human baseline experiment to compare the classification performance. Through our experiments, we conclude that our classifier is superior in classifying artistic media to human.

DWCS(Dokuwiki Web-based Collaborative System)의 설계 및 구현 (A Design and Implementation of DWCS)

  • 박유리;조동섭
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1757-1759
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    • 2010
  • 인터넷이 발달함에 따라 인터넷을 이용하여 정보를 생성하고 공유하기 위한 협업을 수행하는 사용자와 그룹이 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 효과적으로 정보를 공유하고 협업할 수 있도록 DokuWiki 시스템에서 메일을 공유할 수 있는 서비스를 지원한다. 협업을 수행할 때, 다른 구성원들이 메일을 공유함으로써 더욱 편리하게 정보교환이 가능하다. DokuWiki 는 협업 시스템으로 적합하지만 통신수단을 제공하지 않는다. 그러므로 본 논문에서는 효율적인 협업작업을 위하여 개인 또는 그룹에 전송된 전자메일을 모두 공유할 수 있도록 하기 위해 DWCS 을 제안한다.

위키를 활용한 상호작용이 산출적 어휘 지식에 미치는 영향 (Effects of Interaction using Wiki on Productive Vocabulary Knowledge)

  • 장용선
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.487-497
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    • 2014
  • 본 연구의 목적은 의사소통 중심의 수업에서 동료 및 교사와 위키를 활용하여 상호작용하는 것이 우연적으로 산출적 어휘 지식을 향상시키는데 효과가 있는지를 알아보는 것이다. 대학 1학년 학생 82명이 두 집단으로 구분되어 본 연구에 참여했다. 4-5명이 한 조가 되어 7-10분 길이의 영화를 만드는 프로젝트에서 조원들과 교사는 위키로 상호작용하면서 협동하여 영어 대본을 만들었다. 38명(과정 집단)은 위키로 상호작용하면서 영어 대본을 만드는 과정 중에 수시로 교사의 피드백을 받고 수정하면서 최종본을 만들었다. 반면에 44명(결과 집단)은 조원들이 위키로 협력하여 1차 대본을 작성하고 그 결과물에 대해 교사의 피드백을 1회 받은 후 수정하여 최종본을 만들었다. 참여자들의 사전 어휘 지식을 측정하기 위해 어휘 지식 시험을 시행했고, 실험 처치 후에 산출적 어휘 지식의 습득과 유지를 측정하는 사후 시험을 두 번 보았다. 본 연구에서 나타난 결과는 위키를 활용하여 동료 및 교사와 상호작용할 때 어휘를 계속 사용할 기회가 많았던 것이 산출적 어휘 지식을 향상시키는데 도움이 되었으며, 과정 집단이 결과 집단보다 조금 더 큰 폭으로 점수가 상승되었다는 점이다. 이러한 결과들을 종합하여 교육적인 시사점도 논의되었다.

위키피디아 기반 개체명 사전 반자동 구축 방법 (A Semi-automatic Construction method of a Named Entity Dictionary Based on Wikipedia)

  • 송영길;정석원;김학수
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권11호
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    • pp.1397-1403
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    • 2015
  • 개체명은 다양한 자연어처리 연구 및 서비스에 중요한 정보로 이용된다. 개체명 인식의 성능을 향상시키기 위한 여러 연구에서 개체명 사전을 이용한 자질이 개체명 인식 성능에 큰 영향을 준다는 것을 보이고 있다. 그러나 개체명 사전을 구축하는 것은 매우 시간 소모적이고, 인력 소모적인 작업이다. 이를 완화하기 위해서 본 논문에서는 개체명 사전을 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 능동학습을 이용하여 위키피디아 분류정보로 구성된 가상 문서를 개체명 범주 당 하나씩 생성한다. 그리고 잘 알려진 정보검색 모델인 BM25를 이용하여 위키피디아 엔트리와 가상문서 사이의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도를 바탕으로 각 위키피디아 엔트리를 개체명 범주로 분류한다. 서로 다른 3종류의 개체명 범주 집합에서 실험한 결과, 제안 시스템은 매크로 평균 F1-점수 0.9028, 마이크로 평균 F1-점수 0.9554이라는 높은 성능을 보였다.

위키피디아로부터 한국어-영어 병렬 문장 추출 (Extracting Korean-English Parallel Sentences from Wikipedia)

  • 김성현;양선;고영중
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제41권8호
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    • pp.580-585
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    • 2014
  • 본 연구는 '위키피디아 데이터를 이용한 병렬 문장 추출'이라는 주제에 대해서, 기존에 해외에서 사용되었던 다양한 방법을 한국어 위키피디아 데이터에 실제로 적용해보고 그 결과를 정리하여 보고한다. 실험 방식은 두 가지로 나눌 수 있는데, 첫 번째는 번역 확률을 이용하는 방법으로 세종 병렬 말뭉치 등의 기존 자원으로부터 번역 확률을 추출하여 사용한다. 두 번째는 사전을 이용하는 방법으로, 위키피디아 타이틀로 구성된 위키 사전(Wiki dictionary)을 기본으로 하여, MRD(machine readable dictionary) 정보와 숫자 사전을 추가로 사용한다. 실험 결과, 기존 자원만 이용한 경우보다 위키피디아 데이터를 결합하여 사용한 경우에 매우 큰 폭의 성능 향상을 얻어, 최종적으로 F1-score 57.6%의 우수한 성능을 산출하였다. 또한 토픽 모델(topic model)을 이용한 실험도 추가로 수행하였는데, F1-score 51.6%로 최종 성능 면에서는 낮았지만 비지도 학습 방법이라는 장점을 고려할 때 추가 연구에 대한 여지가 있다고 볼 수 있다.