• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.215-221
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• 2023

현실 세계와 유사한 모델링이 가능한 객체지향 언어인 C++ 프로그래밍 수업을 플립드러닝 학습모형을 도입한 교육과정으로 개발한다면 학생들의 능동적인 문제해결 능력을 배양할 수 있다. 본 교과목 개발사례에서는 플립드러닝 기법을 프로그래밍 수업에 적용하여 학생들의 능동적인 문제해결 능력 향상에 효과가 있었다는 데 그 의의가 있다. 먼저 4차시의 강의를 Pre-Class, In-Class, Post-Class로 나누어 주제에 맞는 수업 목표를 제시하고 팀을 구성하여 토의하는 방식으로 수업을 진행하였다. 강의 마지막에는 사후 설문 조사를 시행하여 학습자들이 효과적으로 학습하였는지 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1285-1296
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• 2013

강의평가 결과에 영향을 미치는 특성변수로는 교과목 수준의 다양한 강좌특성 변수들과 수강생 수준의 다양한 인적특성 변수들이 있다. 특정 수강생은 다수의 교과목을 이수하기 때문에 다수의 교과목들은 동일한 수강생 안에 속하게 됨으로써 공유되는 특성이 있게 된다. 즉 강의평가 결과는 교과목 수준의 강좌특성 (1-수준)과 수강생 수준의 인적특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multilevel)를 가지게 되며, 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위의 구조가 된다. 따라서 전통적인 회귀분석에서와 같이 개별 교과목들이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 강의평가결과에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 보다 타당하게 분석하기 위한 방법으로 위계선형모형 (HLM; hierarchical linear model)을 이용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 먼저 교과목 수준의 특성변수들 중에 강좌규모, 개설학년, 담당교수의 전임여부, 해당 교과목의 총 평균평점, 원어강좌 여부가 통계적으로 유의하게 강의평가 결과에 영향을 미친 것으로 나타났다. 또한 수강생 수준의 인적특성 변수들 중에는 성별, 학과계열, 대입당시 전형방법, 평균평점 등이 유의하게 강의평가 결과에 영향을 미친 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.93-101
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• 1996

The unknown response function is usually approximated by a low order polynomial model. Such an approximation always accompanies bias due to model departure. The minimax Average MSE (AMSE) designs are suggested for estimating mean responses. A class of first order minimax AMSE designs is derived and a specific first order minimax AMSE design is selected from the class by optimizing the secondary criterion related to the power of the lack of fit test.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권5호
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• pp.671-682
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• 1995

In this paper, we propose a multimedia query language MQL which defines and manipulates multimedia data as integration of monomedia data in time and space. The MQL is designed for a multimedia data model, called the object-relationship model, and based on the multimedia object calculus which formally describes operations on multimedia data. The SQL- like syntax for class definition and object manipulation, such as retrieval, insert, update, and delete, is defined. We show how the MQL can represent the user queries using composite temporal-spatial class structures and various relationships, such as equivalence and sequence.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.737-742
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• 1994

In this paper , we propose an incremental approach for recognizing a class of machining features from a featurebased design model as a part design proceeds, utilizing various information such as nominal geometry, design intents, and design feature characteristics. The proposed apptroach can handle complex intersecting features and protrusion features designed on oblique faces. The class of recognized volumetric machining features can be expressed as Material Removal Shape Element Volumes (MRSEVs), a PDES/STEP-based library of machining features.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.99-111
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• 1997

This paper presents an application of an artificial neural net to the implementation of decision class analysis (DCA), together with the generation of a decision model influence diagram. The diagram is well-known as a good tool for knowledge representation of complex decision problems. Generating influence diagram model is known to in practice require much time and effort, and the resulting model can be generally applicable to only a specific decision problem. In order to reduce the burden of modeling decision problems, the concept of DCA is introduced. DCA treats a set of decision problems having some degree of similarityz as a single unit. We propose a method utilizing a feedforward neural net with supervised learning rule to develop DCA based on influence diagram, which method consists of two phases: Phase l is to search for relevant chance and value nodes of an individual influence diagram from given decision and specific situations and Phase II elicits arcs among the nodes in the diagram. We also examine the results of neural net simulation with an example of a class of decision problems.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제3권2호
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• pp.132-140
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• 2010

The purpose of this research is to explore the effects of the POE(Prediction-Observation-Explanation) teaching-learning model on the academic achievement and the capability of scientific inquiry of elementary school students. POE teaching-learning model is a three stage process modeling scientific inquiry : Prediction, Observation, and Explanation. This research is to see the effectiveness of the POE method in earth science class by applying this simple practical strategy out of various methods in science teaching with the purpose of improving the capability of scientific inquiry and the academic achievement of learners. The findings of the study are as follows: First, the POE strategy in science teaching-learning was found effective for the improvement of learners' scientific inquiry capability. Second, the POE strategy in science teaching-learning is effective for the improvement of learners' academic achievement in science. The findings mentioned above suggest that using the POE strategy in science class of elementary science education has significant effects on improvement of scientific academic achievement and scientific inquiry capability of learners compared with the general science teaching-learning strategy. It also shows to be highly recommendable for use in science class.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.677-678
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• 2017

현재 특성화 고등학교에서는 프로젝트 학습을 통하여 실제 현장과 유사한 과정으로 학습을 하려 노력하고 있다. 이는 학생들이 산업 현장에서 바로 투입될 수 있는 인재를 양성하기 위함이다. 본 연구에서의 수업모형은 기존의 ADDIE 모형을 변형하여 수업에 맞게 모형을 설계하고 타당성을 검증하기 위하여 실제 증강현실 프로그래밍 수업을 운영할 수 있게 하였다. 운영결과로 학습자들의 만족도와 성취도가 높게 나타났으며, 실제 현장에서 개발한 것처럼 문제를 해결하는 능력이 향상되는 것으로 나타났다. 본 연구에서의 증강현실 프로그래밍을 활용한 프로젝트 학습을 통하여 현장과 밀접한 수업모형을 개발한 것에 의의가 있다.

• Educational Technology International
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• 제15권2호
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• pp.71-88
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• 2014

A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.

• 대한공업교육학회지
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• 제40권1호
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• pp.180-200
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• 2015

현재 로봇기술과 관련된 강의들은 수강생들의 다른 기초 지식 수준과 교수학습 방법에 관한 문제들을 가지고 있다. 이 연구는 이러한 문제점에 고려하여 성취과제분담 협동학습(STAD)의 모형을 로봇기술 입문 강의에 적용한 사례 연구이다. 이 강의에서 STAD학습 모형을 사용하여 다른 지식 수준을 가지고 있는 팀 구성원의 능력 향상에 초점을 두고 과제와 프로젝트와 같은 수업 활동을 통하여 서로 팀 구성원들이 협력하는데 관심을 가지게 된다. 이는 모든 구성원들이 팀 성과에 따라 같은 성적을 받게 되기 때문이다. STAD 학습의 성과는 로봇 기술과 관련된 기초 지식, 로봇 기술을 가르치기 위한 태도, 그리고 학습 영역에 대한 자신감과 교수 능력에 관하여 사전 평가와 사후 평가를 실시하였고 t 검정을 통하여 그 효과를 분석하였다. 이 연구의 참가자는 교사양성기관의 22명의 예비기술교사이다. 이 연구의 결과 로봇 기술과 관련된 기초 지식, 로봇 기술을 가르치기 위한 태도, 그리고 학습 영역에 대한 자신감과 교수 능력에 있어 향상된 성취를 보였다. STAD 학습은 특별한 상황에서 예비교사들에게 더 나은 학습 결과를 도출하기 위한 하나의 대안적인 방법이라 할 수 있다.