인터넷을 이용하여 정보를 다양하게 활용하고 새로운 정보를 만들어 내고 공유를 통해 재구성하는 특성 때문에 웹 2.0은 교수 학습에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 새로운 환경을 맞아 컴퓨터를 이용하는 정보화 영역의 수업에서 학습자들의 지적 호기심을 충족시키고 미래 지향적인 수업이 되도록 인터넷의 웹 2.0을 활용한 새로운 교수-학습 방법을 개발하고, 최신 도구를 활용하는 적극적인 방식의 교육 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대학의 교양교육 과정 및 전공 수업을 위한 웹 2.0 기반 인터넷 정보화 교육의 효과적인 교수-학습 모형을 개발하고, 이에 대한 학습 효과를 설문을 통해 분석하였다.
The telemedicine & distance education system that this paper suggests has been designed on the CTE(Collaborative Telemedicine & distance Education) framework, which is an integrated multimedia environment. This is a CBM-based collaborative telemedicine & distance education type, different from the conventional doctor based general practice, and is an integrated multimedia telemedicine & distance education system capable of many application developments using information super highway. This paper presents the content regarding electronic medical examination chart and data treatment for efficient medical examination and prompt treatment by realizing mutual conversation type remote medical examination system among 3 parties(patient, doctor, pharmacist) on internet base. And, The implementation of this new teaming system should be designed with multimedia application development platform base which is interfaced with computer engineering, computer network technology, CSCW (Computer-Supported Cooperative Work) technology, and education engineering.
인터넷 중독에 대해서는 심리적 또는 사회적 관점에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 인터넷 소프트웨어에서 제공하는 서비스 및 기능과 인터넷 중독과의 관계를, 소프트웨어 개발 측면에서 밝히는 연구이다. 이를 위하여, 인터넷에 중독된 초등학생들이 가장 많이 사용하는 소프트웨어의 종류를 확인하고, 이런 소프트웨어에서 제공하는 서비스 및 기능들 속의 중독위험요소들과 그 우선순위를 확인한다. 본 연구 결과는 인터넷을 이용하는 모든 아동들과 그들의 학부모 및 교사들, 그리고 소프트웨어 개발자들에게 의미 있는 정보를 제공할 수 있다.
지금까지 인터넷중독과 관련한 연구는 주로 (1)인터넷 과다 사용 (2)중독 (3)현실상황 장애의 매커니즘에 근거하여 이루어져 왔다. 이러한 접근은 인터넷중독에 대한 사회적 경각심을 부여할 뿐만 아니라 인터넷중독의 예방과 치료를 위한 심리적 정서적 접근 방법을 도입하는 근거로 활용되었다는 점에서는 매우 의미있는 작업이었다. 하지만 인터넷중독에 대한 근원적 탐구 즉, 인터넷을 어떤 목적으로 어떻게 이용할 것인지를 접근하는 인간의 가치체계와 근본적으로 관련이 있는 윤리적 접근은 부족하였다. 이에 따라 본 연구에서는 먼저 인터넷윤리와 관련하여 목적론적 윤리관, 의무론적 윤리관, 덕 윤리관, 책임 윤리관을 제시하였다. 또한, 네가지 윤리관을 적용하여 인터넷중독은 각각의 윤리관에 근거하여 정당성을 부여받을 수 없는 행위임을 주장하였다. 이러한 주장을 토대로 인터넷중독 예방 및 감소를 위한 개입 방안으로 인터넷윤리 교육의 필요성을 강조하고 지금까지 통속적 컴퓨터 윤리학 강좌에서 탈피하여 이론적 컴퓨터 윤리학으로서의 전환을 제안하였다.
인터넷 확산으로 기존 윤리와는 다른 인터넷윤리가 하나의 학문으로 인식되고 있다. 초중고를 포함하여 대학에서도 인터넷윤리가 교양과목으로 자리잡고 있으며, 본 연구자도 이 과목을 수년째 강의하고 있다. 컴퓨터과학자로서 인터넷윤리를 학생들에게 효과적으로 전달하기 위하여, 인터넷윤리 관련 동영상을 활용하고 일부 시범 실습을 실시하는 수업을 진행하였다. 최신 UCC 제시 및 이에 대한 토론도 진행하여 학생들의 인터넷윤리 이슈와 문제점을 인식시켰다. 수강생 대상의 설문조사를 통하여, 제시된 수업방식이 학생들의 관심 유도에 효과적이며 미래 인터넷윤리 실천의지 향상에 도움이 됨을 확인하였다. 본 연구는 인터넷윤리 주제들을 대학생들에게 효과적으로 전달하는 수업 사례를 제시했다는 의의를 가진다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.595-617
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2010
This paper proposes a novel of a personalized Computer Assisted Language Learning (CALL) system based on learner's cognitive abilities related to foreign language proficiency. In this CALL system, a strategy of retrieval learning, a method of learning memory cycle, and a method of repeated learning are applied for effective vocabulary memorization. The system is designed to offer personalized learning based on cognitive abilities related to the human language process. For this, the proposed CALL system has a cognitive diagnosis module which can measure five types of cognitive abilities. The results of this diagnosis are used to create dynamic learning scenarios for personalized learning and to evaluate user performance in the learning. This system is also designed in order to have users be able to create learning word lists and to share them simply with various functions based on open APIs. Additionally, through experiments, it has shown that this system helps students to learn English vocabulary effectively and enhances their foreign language skills.
인터넷 이용 인구가 증가하면서 인터넷 중독이 사회적 이슈로 등장하게 되었고, 인터넷 이용 층의 연령이 점차 낮아지면서 인터넷 중독에 대한 우려는 초등학생에게까지 미치게 되었다. 이러한 추세와 비교할 때, 청소년을 대상으로 한 인터넷 중독 관련 연구들은 상당수 이루어졌으나 초등학생을 대상으로 한 연구는 아직 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 충정북도와 대전지역의 초등학교 5, 6학년 학생들을 대상으로 인터넷 중독의 실태를 파악하고, 인터넷 중독의 원인이 되는 요소들을 분석하였다. 연구 결과, 조사 대상의 22.9%가 '초기중독자'로 구분되었다. 인터넷 중독과 관계가 있는 요인으로는 성, 학년, 인터넷 하루이용 시간, 인터넷 이용 목적, 부모와의 관계 만족도, 가족간의 대화 시간, 친구 관계, 학교 생활 만족도등이 유의미한 것으로 분석되었다. 한편 인터넷 중독에 영향을 주는 변수들의 상대적 중요성을 알아본 결과, 인터넷 이용 시간, 부모 관계 만족도, 가족 대화 시간 등이 중독에 큰 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.
본 연구는 대학 인터넷윤리 교육 방법에 따른 학습자의 인지 정의 행동 영역별 학습 효과를 비교하고 분석하기 위해 실시되었다. 교수 중심의 설명형 강의법(A 그룹)과 학생 주도의 참여 학습 방법(B 그룹)에 따라 학습자의 인지 정의 행동 영역에 있어서의 변화를 그룹간 그룹별로 비교 분석한 결과, 교수 중심 수업이 인지적 측면에 효과적이고 학생 주도 학습이 정의적 측면에 효과적인 것으로 나타났으며, 행동적 측면에서는 두 그룹 모두 양호 정도는 개선되었으나 통계적으로는 유의한 차이를 보이지는 않았다. 통합적 도덕성 교육으로서 인터넷윤리 교육이 좀 더 실효성 있는 교육으로 정착하기 위해서는 학생이 주도적으로 참여할 수 있는 학습이 주가 되면서 교수자가 필수적인 주요 지식 등을 보충하는 식의 수업 운영이 바람직하며, 행동적 변화를 가져올 수 있도록 하는 교육 방안에 대한 모색이 필요하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권1호
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pp.23-30
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2018
Many practitioners in educational field, recently, are seeking to improve Computational Thinking through SW education. The purpose of this paper was, for promotion of SW education, to design the STEAM education process utilizing 3D printer. The project-based education process emphasized the cooperation in the process of producing common results and proposed a new STEAM education process. The designed products are expected to be used in the elementary school classes by linking with the camp and teacher training programs and the curriculum.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3416-3435
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2023
Task offloading in vehicular networks is hot topic in the development of autonomous driving. In these scenarios, due to the role of vehicles and pedestrians, task characteristics are changing constantly. The classical deep learning algorithm always uses a pre-trained neural network to optimize task offloading, which leads to system performance degradation. Therefore, this paper proposes a neural network fine-tuning task offloading algorithm, combining with location prediction for pedestrians and vehicles by the Payne model of fluid dynamics and the car-following model, respectively. After the locations are predicted, characteristics of tasks can be obtained and the neural network will be fine-tuned. Finally, the proposed algorithm continuously predicts task characteristics and fine-tunes a neural network to maintain high system performance and meet low delay requirements. From the simulation results, compared with other algorithms, the proposed algorithm still guarantees a lower task offloading delay, especially when congestion occurs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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