• Educational Technology International
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• 제10권2호
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• pp.29-61
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• 2009

The purpose of this study was to design an inquiry supporting tool on wiki based collaborative learning and to investigate the effect of the inquiry supporting tool. Eight design principles were selected and more specified design strategies were made from the literatures. The first system with the first-round design principles was developed and implemented in an actual classroom. After the first field study, researcher found a few drawbacks of the system. The second system was implemented in the classroom again. Finally developed wiki-based inquiry supporting tool system is unique in that it allows instructors to design their own CSCL inquiry activities, and it has intuitive menu tabs showing inquiry learning processes.

• Educational Technology International
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• 제12권2호
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• pp.1-18
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• 2011

This study intends to examine the effects of motivational scaffolding in Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL). This study was focused on the following two questions. Do motivational scaffolding lead to positive effects on the process in CSCL? Do motivational scaffolding lead to positive effects on the outcome in CSCL? In order to identify strategies for motivational scaffolding, we reviewed the "Flow Theory." Based on literature reviews, principles and strategies were drawn for the motivational scaffolding. An experimental study was conducted in order to investigate the effects of motivational scaffolding on process and outcome. In this study, 87 undergraduate students were divided into two different groups (control group, experimental group). Motivational scaffolding was provided to experimental group. The process was analyzed by examining learners' satisfaction in process. The outcome was analyzed by examining learners' satisfaction in product, group coherence, and quality of product. The difference between the two groups was statistically significant. From these results, we concluded that motivational scaffolding led to positive effects on process and outcome in CSCL environment.

• Educational Technology International
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• 제6권2호
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• pp.69-85
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• 2005

The purpose of the article is to address a new instructional approach to a complex engineering course. We design a novel instructional method that combines mobile technology, simulation program, collaborative teamwork, problem-solving process, and a variety of evaluation techniques. We suggested five instructional principles that might be required to change the fundamental educational process by which learning is done. The proposed instructional method is expected to aspire for new perspectives on complex learning environment. Nevertheless we solely began by the research on the development of students' complex problem-solving performance in a complex engineering course, the new instructional method in the article can promote the adoption of new instructional methods and strategies across different knowledge domains. In addition, the instructional method can provide a valuable bridge to acquisition and transfer of problem solving, motivation, and meaning learning.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.795-798
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• 2003

정보통신기술의 급격한 발달은 교육의 패러다임을 변화시켰으며 새로운 학습의 장인 e-teaming을 가능하게 하였다. e-learning 시스템은 컨텐츠. 커뮤니티 및 등 방대한 정보를 체계적으로 제공하여 누구나, 언제, 어디서나 학습할 수 있게 한다. 이에 교수·학습의 방법 중 협동적이고 상호 보완적인 학습 방식인 협력학습과 e-learning을 결합시켜 협력학습을 위한 e-learning시스템을 개발하여 교수 학습의 효율성을 기하고자 한다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.64-70
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• 2010

본 연구는 학생들이 온라인 환경에서 정보시스템을 활용하여 효율적인 협동학습을 수행하는 방법을 이해하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 분해된 계획 행동 이론(Decomposed TPB)을 기반으로 하여, 학생들의 웹기반 협동학습시스템의 사용의도에 영향을 미치는 5개의 중요한 요인을 도출하였다: 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 지각된 흥미성. 본 연구모형은 2개 대학의 대학생 254명을 대상으로 TOEIC콘텐츠를 공부하는 온/오프라인의 가상적인 스터다그룹을 구성하여 협동학습을 수행하도록 하고, 이에 대한 자료를 세 차례의 설문을 통하여 수집하여 분석하였다. 연구결과는 다차원으로 분해된 변수들 중 태도적 믿음 변수인 지각된 용이성을 제외하고 분해된 모든 변수가 사용의도에 긍정적 강한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 특히, 웹기반 협동학습지원시스템의 다양한 기능(협동학습을 통한 화상토론, 게시판활동, 오프라인 정기 모임, 동영상 동시 시청)을 통하여 팀장과 팀원들의 상호작용과 함께 사용의도에도 직접적 영향을 줄 수 있기 때문에 명시적 사회적 영향, 암시적 사회적 영향 변수는 준거집단을 통해서 웹기반 협동학습 시스템에 대한 행동의도나 인지에 영향을 줄 수 있는 중요 변수로 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권3호
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• pp.375-390
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• 2024

Edge computing architecture has effectively alleviated the computing pressure on cloud platforms, reduced network bandwidth consumption, and improved the quality of service for user experience; however, it has also introduced new security issues. Existing anomaly detection methods in big data scenarios with cloud-edge computing collaboration face several challenges, such as sample imbalance, difficulty in dealing with complex network traffic attacks, and difficulty in effectively training large-scale data or overly complex deep-learning network models. A lightweight deep-learning model was proposed to address these challenges. First, normalization on the user side was used to preprocess the traffic data. On the edge side, a trained Wasserstein generative adversarial network (WGAN) was used to supplement the data samples, which effectively alleviates the imbalance issue of a few types of samples while occupying a small amount of edge-computing resources. Finally, a trained lightweight deep learning network model is deployed on the edge side, and the preprocessed and expanded local data are used to fine-tune the trained model. This ensures that the data of each edge node are more consistent with the local characteristics, effectively improving the system's detection ability. In the designed lightweight deep learning network model, two sets of convolutional pooling layers of convolutional neural networks (CNN) were used to extract spatial features. The bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) was used to collect time sequence features, and the weight of traffic features was adjusted through the attention mechanism, improving the model's ability to identify abnormal traffic features. The proposed model was experimentally demonstrated using the NSL-KDD, UNSW-NB15, and CIC-ISD2018 datasets. The accuracies of the proposed model on the three datasets were as high as 0.974, 0.925, and 0.953, respectively, showing superior accuracy to other comparative models. The proposed lightweight deep learning network model has good application prospects for anomaly traffic detection in cloud-edge collaborative computing architectures.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권5호
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• pp.541-546
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• 2005

이 연구는 학생들의 학습양식 유형을 독립형과 의존형, 협동형과 경쟁형, 참여형과 회피형 등으로 분류 하고, 각 유형에 따른 과학탐구능력을 분석하여 과학 교육에서의 교수전략 및 학습지도의 시사점을 얻는데 그 목적이 있다. 연구의 대상은 서울 금천구 소재의 한 중학교 3학년 학생 340명으로 하였으며, 학습양식 검사도구와 과학탐구능력 검사지를 사용하여 측정하였다. 학습양식 유형은 독립형과 의존형, 협동형과 경쟁형, 참여형과 회피형의 대비되는 세 가지 유형으로 분류하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 학습양식 유형은 독립형보다 의존형, 경쟁형보다 협동형, 회피형보다 참여형이 많은 것으로 나타났다. 또 성별에 따라서는 남학생은 경쟁형, 참여형이 상대적으로 많고, 여학생은 협동형, 회피형이 상대적으로 많은 것으로 나타났다. 둘째, 학습양식 유형에 따른 과학탐구능력은 의존형보다 독립형, 협동형보다 경쟁형, 회피형보다 참여형이 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 정리하면 학습양식 유형의 분포는 남녀간에 상대적인 차이가 있으며, 학습양식 유형이 독립형, 경쟁형, 참여형인 학생들의 과학탐구능력이 높다는 것을 알 수 있다. 그러므로 과학탐구능력 신장을 위해서, 학생들에게는 보다 독립적이고 의욕적이며 참여적인 학습태도가 권장되며, 교사들에게는 학생들의 학습양식 유형을 고려한 교수전략 개발 및 학습지도가 요구된다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제9권1호
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• pp.263-278
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• 1999

Computer with various powerful functions has profound potential for mathematics instruction and learning. As computer technology progress, its applicability to mathematics education become more comprehensive. Not only its functional development but various psychological positions also changed the way computer technology utilized in mathematics education. In behaviorist's perspective, computer viewed as a teaching machine and constructivist viewed computer as microworld where students could explore various mathematical contents. Both theoretical positions emphasized individual aspect of learning because behaviorist tried to individualize learning using computer and constructivist focused on the process of individual construction. But learning is not only a individual event but also a social event. Therefore we must take social aspect into account. This is especially important when it comes to computer based learning. So far, mathematics loaming with computer weighed individual aspect of loaming. Even in microworld environment, learning should be mediated by teacher and collaborative learning activities. In this aspect, the roles of teacher and peers are very important and socio-cultural perspective sheds light on the computer based learning. In socio-cultural perspective, the idea of scaffold is very important in learning and students gradually internalize the social dimension and scaffolding is gradually faded. And in the zone of proximal development, teacher and more competent peers guide students to formulate their own understanding. In sum, we must take following points into account. First of all, computer should not be viewed as a medium for individualized teaming. That is, interaction with computer should be catalyst for collaborative activities with peers. So, exploration in computer environment has to be followed by small group activities including small group discussion. Secondly, regardless of the role that computer would play, teacher should play a crucial role in computer based learning. This does not mean teacher should direct every steps in learning process. Teacher's intervention should help student construct actively. Thirdly, it is needed to conceptualize computer in learning situation as medium. This would affect learning situation and result in the change of pre-service and in-service teacher training. Computer to be used effectively in mathematics classroom, researches on assessment of computer based learning are needed.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2011년도 동계학술대회
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• pp.167-173
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• 2011

현재 우리 사회는 웹 1.0 시대를 지나 웹 2.0 이라는 새로운 웹 패러다임으로 진화하고 있다. 웹 2.0의 가장 큰 특징은 개방, 참여, 공유의 세 가지의 정신을 다양한 형태로 실현한다는 것이다. 이러한 웹 2.0을 가장 대표하는 것이 바로 위키이다. 위키는 온라인상에서 다수의 컴퓨터 사용자가 서로 연결되어 자유롭게 서로의 글을 공동 편집할 수 있도록 구현된 동적 프로그래밍 도구이다. 그러므로 온라인상에서 학생들간 협력학습을 구현해 내는데 있어서 아주 효과적일 수 있고 그러한 협력학습을 하는 과정에서 학생들은 자연스럽게 긍정적인 상호작용 기술들을 습득하게 될 것이다. 즉, 본 연구는 이러한 위키를 통한 초동학생들의 온라인 협력학습 과정이 공격적이고 비판적인 성향이 강한 학생들에게 필요한 배려심, 너그러움 등의 긍정적인 상호작용 기술을 습득하도록 하는데 도움을 줄 수 있다는 결과를 제시하고자 한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.83-90
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• 2019

사람들은 자신의 더 나은 선택을 위하여 끊임없이 노력한다. 이러한 이유로 추천시스템이 개발되었으며, 1990년대 초반부터 계속해서 발전하고 있다. 그 중, 협업필터링 기법은 추천시스템 분야에서 우수한 성능을 보였으며, 기계학습이 등장하면서 기계학습을 이용한 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되었다. 본 연구는 앙상블 방법 중에서 스태킹 모형을 사용하여 추천시스템을 구축하며, 실제 고객의 상품 구매 데이터를 활용하여 협업필터링과 기계학습 기반 스태킹 모형으로 추천시스템을 개발하였다. 제시한 모형의 추천 성능은 기존의 협업필터링과 기계학습 기반 추천시스템과 비교하여 모형의 우수성을 확인하며, 연구결과는 스태킹 모형을 이용한 추천시스템 모형의 추천 성능이 개선됨을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안한 모형은 개인이나 기업이 더 나은 선택을 하여 상품을 추천할 때 도움을 줄 것으로 기대한다.