Federated learning provides an efficient integrated model for distributed data, allowing the local training of different data. Meanwhile, the goal of multi-task learning is to simultaneously establish models for multiple related tasks, and to obtain the underlying main structure. However, traditional federated multi-task learning models not only have strict requirements for the data distribution, but also demand large amounts of calculation and have slow convergence, which hindered their promotion in many fields. In our work, we apply the rank constraint on weight vectors of the multi-task learning model to adaptively adjust the task's similarity learning, according to the distribution of federal node data. The proposed model has a general framework for solving optimal solutions, which can be used to deal with various data types. Experiments show that our model has achieved the best results in different dataset. Notably, our model can still obtain stable results in datasets with large distribution differences. In addition, compared with traditional federated multi-task learning models, our algorithm is able to converge on a local optimal solution within limited training iterations.
In this study, we tried to devise a method to activate meta-affect in the aspect of supporting mathematics teaching and learning according to the need to find specific strategies and teaching and learning methods to activate learners' meta-affect in mathematics subjects, which are highly influenced by psychological factors. To this end, the definitional and conceptual elements of meta-affect which are the basis of this study, were identified from previous studies. Reflecting these factors, a teaching and learning model that activates meta-affect was devised, and a meta-affect activation strategy applied in the model was constructed. The mathematics teaching and learning model that activates meta-affect developed in this study was refined by verifying its suitability and convenience in the field through expert advice and application of actual mathematics classes. The developed model is meaningful in that it proposed a variety of practical teaching and learning methods that activate the meta-affect of learners in a mathematical learning situation.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.133-143
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2023
In this study, we propose a big data set of strawberry pests collected directly for diagnosis model learning and an automatic pest diagnosis model architecture based on deep learning. First, a big data set related to strawberry pests, which did not exist anywhere before, was directly collected from the web. A total of more than 12,000 image data was directly collected and classified, and this data was used to train a deep learning model. Second, the deep-learning-based automatic pest diagnosis module is a module that classifies what kind of pest or disease corresponds to when a user inputs a desired picture. In particular, we propose a model architecture that can optimally classify pests based on a convolutional neural network among deep learning models. Through this, farmers can easily identify diseases and pests without professional knowledge, and can respond quickly accordingly.
In this study, various types of deep learning models that have been proposed recently are classified according to data input / output types and analyzed to find the deep learning model suitable for constructing a crack detection model. First the deep learning models are classified into image classification model, object segmentation model, object detection model, and instance segmentation model. ResNet-101, DeepLab V2, Faster R-CNN, and Mask R-CNN were selected as representative deep learning model of each type. For the comparison, ResNet-101 was implemented for all the types of deep learning model as a backbone network which serves as a main feature extractor. The four types of deep learning models were trained with 500 crack images taken from real concrete structures and collected from the Internet. The four types of deep learning models showed high accuracy above 94% during the training. Comparative evaluation was conducted using 40 images taken from real concrete structures. The performance of each type of deep learning model was measured using precision and recall. In the experimental result, Mask R-CNN, an instance segmentation deep learning model showed the highest precision and recall on crack detection. Qualitative analysis also shows that Mask R-CNN could detect crack shapes most similarly to the real crack shapes.
인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.
본 연구는 예비수학교사교육에 적용하기 위한 학습자 중심의 플립드 러닝(Flipped Learning) 수업을 설계하여 플립드 러닝 교수 학습 방법의 활용 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 연구의 목적 달성을 위하여 플립드 러닝 교수 학습 모형을 탐구하여 수업 설계를 하였다. 수업 설계는 전형적인 교수설계 과정의 주요단계를 포함하고 있는 ADDIE 모형을 기반으로 설계하였다. 교사 양성을 위한 예비교사 교육의 주된 목적을 달성하기 위하여 예비수학교사 교육의 필수 교과목인 수학교재연구지도법 교과목에 대한 플립드 러닝 교수 학습 설계모형의 단계와 단계별 구성요소를 고려하여 수업을 설계하고 그 단계를 수업 전, 수업 중, 수업 후 3단계로 나누어 제시하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.141-156
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2014
This study intended to evaluate the viability of cyber education in terms of learning satisfaction and learning achievement. The study integrated two research streams such as social presence model and learning environment model. Where the learning environment model emphasizes the components of learning aids, social presence model considers more deeply the relationships among peers and with instructors. These two research streams have been considered relatively independently. The study integrated these ideas and measured their reliabilities and validities. The results demonstrate that the two constructs are relevantly independent and both of these constructs are very important considerations for the success of cyber education. The study concludes that cyber education 2.0 requires more social presence factors than the learning environment factors such as technological development or new equipments.
The numbers of learning underachievers in college are gradually increasing. As a result, the need for extracurricular programs to increase learning in college is also growing. The purpose of this study was to analyze factors of learning difficulty and develop a model of learning consulting for college underachievers. This study also aimed to evaluate this model's validity. Using both 56 subscription forms of college underachievers and three sets of focus group interviews at B university, we found that students had difficulties in goal and career setting, management of grades and tests, learning methods, time management, failure overcome ability, lack of learning habit sustaining power and learning motivation, and so on. We developed a model of learning consulting for college underachievers based on these factors and applied the model to evaluate it's validity, testing it on 31 underachievers currently enrolled in college, five times every week. Let we say in conclusion that this model of learning consulting had positive effects on changing college underachiever's character, emotion, motivation, and behavior towards learning.
This study aimed to enhance creative problem solving skill by using the Creative Problem Solving (CPS) learning model which was developed based on creative problem solving approach and five essential features of inquiry. The key strategy of the CPS learning model is using real life problem situations to provide students opportunities to practice creative problem solving skill through 5 learning steps: engaging, problem exploring, solutions creating, plan executing, and concepts examining. The science content used for examining the CPS learning model was "matter and properties of matter" that consists of 3 learning units: Matter, Solution, and Acid-Base Solution. The process to assess the effectiveness of the learning model used the experimental design of the Pretest-Posttest Control-Group Design. Seventh grade-students in the experimental group learned by the CPS learning model. At the same time, students at the same grade level in the control group learned by conventional learning model. The learning models and students' prior knowledge levels were served as the independent variables. The creative problem solving skill was classified in to 4 aspects in: fluency, flexibility, originality, and reasoning. The results indicated that in all aspects, the students' mean scores of creative problem solving between students in experimental group and control group were significantly different at the .05 level. Also, the progression of students' creative problem solving skills was found highly progressed at the later instructional periods. When comparing the creative problem solving scores between groups of students with different levels of prior knowledge, the differences of their creative problem solving scores were founded at .05 level. The findings of this study confirmed that the CPS learning model is effective in enhancing the students' creative problem solving skill.
This study aims to propose an evaluation model that enables cooperative learning using e-Learning system. Even if the teacher and the student are not in the same place at the same time, the team project deliverable submitted by the student to the online system can be viewed by the teacher, enabling the teacher to assess the student not only based on the project but also in many other aspects. The proposed e-learning cooperative learning model allows the development of assessment factors, using such factors in assessment of the student's activities which are performed through the e-learning system, and the feedback of the results to the student so that the student is further motivated for learning. The teacher performs a comprehensive assessment of such factors, which is considered in conjunction with the student's assessment. Implementing the cooperative learning model proposed in this study in various e-learning systems such as Moodle is expected to motivate the student for learning, produces better cooperative learning results, provides greater convenience of assessment to the teacher, and improves fairness of assessment by showing the student's activities in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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