In this paper the self-organized and fuzzy inference used stochastic gradient ascent method is proposed. Fuzzy rule and fuzzy set increase as occasion demands autonomously according to the observation information. And two rules(or two fuzzy sets)becoming to be similar each other as progress of learning are unified. This unification causes the reduction of a number of parameters and learning time. Using fuzzy inference and making a rule with an appropriate state division, our proposed method makes it possible to construct a robust reinforcement learning system.
다차원 시스템(multidimensional system)에 대한 정확한 모델링을 위해 “자율 분산 신경망(Self-organized Distirbuted Networks, SODN)”을 제안하였다. 제안한 신경망은 자율 신경망(Self-organized Networks)과 다수의 소규모 다층 신경망(Multilayer Neural Networks)이 조합되어 지역적 병렬 학습을 수행하는 부분 학습망으로서 학습 속도가 빠르고 학습의 정밀도를 높일 수 있으며 타 부분망 학습에서 문제가 되는 과다한 학습 메모리 소요와 학습되니 않은 영역에 대한 낮은 일반화능력 등의 문제가 보완된 새로운 신경망이다. 학습 실험 결과, 제안한 신경망은 기존의 다층 신경망과 RBF(Radial Basis Function) 신경망에 비해서 우수한 성능을 보였다.
성인학습자는 일반적으로 자기조절학습이 뛰어나 학업성취도와 학업지속성이 높지만, 온라인 교육 환경에서는 오랜 기간 학습의 중단과 과거 집합교육에 익숙하여 성인학습자의 장점인 자기조절학습이 쉽지 않아 학업저하 및 학업포기 현상이 발생되고 있다. 본 연구에서는 자기조절학습과 UDL설계 학습모형을 개발하고 이것을 적용한 e-멘토링 시스템을 구축하였다. 실험결과를 분석하기 위하여 연구자는 H 사이버대학교 신.편입 학습자를 대상으로 통제집단과 실험집단으로 구분하고 집단별 100명을 대상으로 학습동기전략질문지(MSLQ)를 기반으로 총 36문항의 질문지로 구성된 학업만족도 설문조사를 하였으며, 학업성취도와 학업지속성에 대한 영향을 알고자 1학기의 성적, 재등록률, 학습시간을 추출하였다. 상관분석 결과는 실험집단에서 만족도가 높을수록 학업성취도(성적)와 학업지속성(재등록률, 학습시간)이 높음을 보이고 있다 본 연구의 결과로 원격대학교 성인학습자들에게 새로운 형태의 e-러닝 교육 부적응 문제를 해결을 할 수 있는 방향과 기준을 제시할 수 있을 것이다.
This paper is aimed at investigating the influence of the learning organization's structural characteristics, learner's characteristics, and perceived organizational support (POS) on organizational knowledge creation. also the POS is tested as a moderator on the relationship between learner's characteristics including learning goal orientation and learning self-efficacy and organizational knowledge creation. the results are as follows. for main effect hypotheses, both connecting the organization to its environment and establishing systems to capture and share learning system representing learning organization's structural characteristics have significant positive impact on organizational knowledge creation. the POS also has a significant impact on organizational knowledge creation. However, learning goal orientation and learning self-efficacy have not significant impact on organizational knowledge creation. for moderating effect hypothesis, POS moderates the relationship between learning goal orientation and organizational knowledge creation, which means if the POS is high then learning goal orientation has more significant positive impact on it. Based on our findings, we conclude that structural characteristics of learning organization provide organizations with an opportunity of knowledge creation. in particular, interconnectedness of organization with environment and organizational knowledge sharing systems determine the ways of behaving that are related to learning within organizations. however, learner's characteristics did not have a significant effect on organizational knowledge creation, which could be interpreted due to the fact that employees are not motivated to create new knowledge if they are rarely required to involve challenging works, generate new knowledge, or share preexisted knowledge with others.
최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.
Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
국가 간 다양한 분야에서의 교류가 증가함에 따라서 개최되는 국제회의의 수도 증가하고 있다. 이로 인해, 동시통역의 수요도 증가하고 있기 때문에 많은 학습자들이 동시통역을 학습하고 있다. 동시통역은 많은 학습 시간이 필요하기 때문에, 통역을 학습하는 학생들은 개별 학습을 수행한다. 자율적인 학습법 중 대표적으로 문장구역 훈련법이 있으나, 백트래킹으로 인한 학습 효과 저하 및 원활한 학습을 위한 파트너의 도움이 필요하다는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반 문장구역 훈련 시스템이 제안되어 학습자들의 학습 능률을 향상시켰다. 하지만, 컴퓨터의 경우 이동성이 매우 낮기 때문에 학습자들이 정해진 공간에서만 학습을 진행할 수 있기 때문에 활용도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이동성으로 인한 활용도 저하 문제를 해결하기 위해 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안한다. 스마트 단말은 컴퓨터에 비해 낮은 처리 용량을 가지고 있기 때문에 크기가 큰 파일을 처리할 때 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위한 여러 알고리즘들을 제안한다. 제안한 스마트 단말 기반 문장구역 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.274-281
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2021
In the field of artificial intelligence education, discussions on the direction of artificial intelligence education are actively underway, and it is necessary to establish a foundation for future information education. It is necessary to design a creative convergence teaching-learning and evaluation method. Although AI experience coding education has been applied, the evaluation stage is insufficient. In this paper, we propose an evaluation system that can verify the validity of the proposed education model to find a way to supplement the existing learning module. The core components of this proposed system are Assessment-Factor, Self-Diagnosis, Item Bank, and Evaluation Result modules, which are designed to enable system access according to the roles of administrator, instructors and learners. This system enables individualized learning through online and offline connection.
시대의 흐름이 점차 정보화 시대로 변함에 따라 정보화 시대를 대표하는 컴퓨터와 통신기술의 발달에 대한 가치가 매우 중요시하게 되었다. 이중 컴퓨터 통신의 사용에서 가장 많은 사용 비중을 차지하는 것은 인터넷이고 이런 인터넷의 발전은 정보가 상호 작용하는 수단으로 자리매김하였다. 논문은 웹 기반교육이 학습자에게 효과적인 교육 시스템으로서의 역할을 하기 위해 기존의 학습시스템 문제점을 찾아내어 개선하고, 시간과 공간의 제약을 받지 않고 양방향의 상호 작용이 가능하도록 웹 기반학습을 사용하여 컴퓨터 구조론의 학습이 가능 하도록 하였다. 웹 기반학습을 이용한 컴퓨터 구조론 학습 방법은 학습자가 시간과 장소의 제한을 받지 않고 인터넷의 브라우저를 통해 실시간 학습과 평가를 가능하게 하며 학습자 개개인에게 알맞은 교수-학습 과정으로 연계하여 학습자 개인별 자기 주도 학습이 가능하도록 하는 역할을 담당할 것이다.
본 논문에서는 초보자들도 건반악기의 연주 방법을 쉽고, 효과적으로 학습할 수 있도록 건반악기 자율 학습 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 지능형 건반악기 자율 학습시스템은 스마트폰 기반의 학습 어플리케이션과 건반악기 보조 모듈로 구성된다. 건반악기 보조 모듈은 스마트폰 어플리케이션과 블루투스 통신을 통하여 악기 연주 정보를 수신한 후, LED에 표시해 줌으로써 초보자도 쉽게 건반과 음계의 상관관계를 숙지할 수 있도록 하였다. 또한 사용자의 연주정보를 저장하고, 분석 정보를 제공하여 효과적인 학습이 가능하도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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