International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.262-265
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2018
Deep learning, a sub-field of machine learning changing the prospects of artificial intelligence (AI) because of its recent advancements and application in various field. Deep learning deals with algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. This works reviews basic architecture and recent advancement of deep structured learning. It also describes contemporary applications of deep structured learning and its advantages over the treditional learning in artificial interlligence. This study is useful for the general readers and students who are in the early stage of deep learning studies.
This study investigated the effect of learning achievements and cognitive load according to different types of presenting learning materials and epistemological beliefs (EB). Learning achievements in this study were composed by retention and transfer of ill-structured problem. A total of 80 college students participated in the study. Prior to the learning, students were guided to fill out a questionnaire regarding epistemological beliefs and a prior knowledge test. The students of each group studied with a different type of reading material: full text (FT), full text including key questions (KeyFT) and full text including a concept map (CmFT). After a session of study was finished, they were asked to complete the posttest: retention and transfer. The results showed that there was a significant difference in transfer achievements. CmFT outperformed higher scores than the other types. There was no significant difference in retention among the groups. It is strongly believed that the types of presenting learning materials may have affected the understanding of ill-structured problem solving skills. Students with sophisticated EB showed higher achievements on retention and transfer than naive-EB and mixed-EB. Even though the data showed decrease of the cognitive load on the type of materials and EB, there were no significant differences on the cognitive load. We should consider a positive effect of types of presenting learning materials and EB enhancing capabilities of solving ill-structured problems in real life.
In this study, the effects of structured controversy strategy, individual learning, and traditional learning on the learning of environmental unit in ‘General Science’ were compared. One hundred and forty-three 10th-graders had been taught about environmental issues-self purification, biological concentration, acid rain, greenhouse effect, noise, and radioactivity-for 6 class hours. Prior to the instructions, environmental attitudes test and self-esteem test were administered. After the instructions, their achievements, critical thinking, environmental attitudes. self-esteem, and views on Science-Technology-Society were examined. The results of 2-way ANCOVA and/or Kruskal-Wallis test revealed that there were no significant main effects in the scores of the achievement test and the critical thinking test. The environmental attitudes test scores tended to be highest in the structured controversy group, and lowest in the traditional learning group. Self-esteem scores of the structured controversy group and the individual learning group were higher than those of the traditional learning group. Significant differences by students' prior achievement level in students' critical thinking, environmental attitudes, and views on Science-Technology-Society were also found.
시뮬레이션 교육 시 구조화된 디브리핑 유형이 간호대학생의 학습몰입, 비판적사고성향과 임상수행능력에 미치는 효과를 검증하고자 시도된 비동등성 대조군 사후 시차설계의 유사실험 연구이다. 연구대상자는 P 대학교 간호학과 4학년 학생으로, 실험군 22명, 비교군 24명, 대조군 20명으로 총 66명이었다. 실험군에게는 LCJR 질문을 이용한 구조화된 비디오 디브리핑, 비교군은 구조화된 구두 디브리핑, 대조군은 구조화된 그룹 토론 디브리핑을 실시하였다. 연구결과 학습몰입과 비판적사고성향 및 임상수행능력은 세 군간 유의한 차이가 없었으나 사전-사후 차이 검정시 모두 향상되었다. 또한 임상수행능력의 세부영역 중 계획과 중재는 실험군이 다른 두 군에 비해 유의하게 향상되었다. 이를 통해 LCJR의 임상판단 루브릭을 활용한 디브리핑은 시뮬레이션교육에 효과적이며 특히 비디오를 활용한 구조화된 디브리핑 유형은 임상수행능력을 높이는데 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 공학교육에서 구조화된 인지적 성찰일지 적용이 학습자의 메타인지와 학업성취에 어떤 변화가 나타나는지를 분석해 보는 것이다. 연구대상은 수도권 소재 D대학교 공과대학 '기초반도체공학'을 수강하는 학생 총 143(실험집단 52명, 통제집단 91명)명이다. 연구절차는 먼저 두 집단이 메타인지와 학업성취도 측면에서 동질집단임을 검증한후, 실험집단의 경우 구조화된 성찰일지를 4주간 제공하였고 통제집단의 경우 구조화된 인지적 성찰일지를 제공하지 않았다. 그리고 4주가 지난 후 메타인지와 학업성취도를 측정하였다. 연구도구로는 Sperling(2002)의 메타인지 측정문항을 번안하여 사용하였고, 구조화된 인지적 성찰일지를 사용하였다. 연구결과, 구조화된 인지적 성찰일지 제공이 메타인지 능력 지속성 측면에 긍정적인 영향을 주었고, 학업성취 측면에도 긍정적인 영향을 주었다.
The purpose of the study was to investigate what kinds of learning strategies EFL learners use to learn English grammar and what is benefit from structured grammar input processing. Students of the study consisted of 48 college students who took Practical English Grammar at a university in Kyung-Gi area and were divided into two groups based on grammar scores. The students were asked to take two grammar tasks and grammar tests and complete a survey including questions on grammar strategy and input processing. The results of the study are as follows. First, learners' grammar level has an effect on use of grammar attack strategy including asking teachers, using grammar books and given contexts whereas there was no significant difference between groups in the planning strategies, Among memory strategies, using grammar exercise and linking with already known structure demonstrated a significant difference between groups. Second, with regard to input processing, high level students got higher score on how much they understood the structured grammar input compared with low level students. Third, explicit implicit instruction added to input processing seems more comprehensible and more available than structured input only, Finally, it showed that there is positive relationship between perception and score of input processing tasks and grammar tests. Especially, learners' perception of input processing correlated more with final tests and tasks. Therefore, it suggests that the more input processing task need to develop and utilize in order to facilitate learners' intake.
IFC 정보의 시멘틱 무결성 확보를 위해 BIM 부재와 IFC 엔티티 간 매핑 검증이 필요하다. 이와 관련된 기존 연구들은 기하정보 기반으로 학습시킨 기계학습 알고리즘을 활용하여 BIM 부재 인식 및 분류를 통해 매핑 검증을 실시하였으나, 유사한 기하특성을 가진 부재를 구분하지 못한다는 한계점이 존재하였다. 이에 본 연구는 BIM 모델의 주요 부재를 인공신경망 기반으로 자동 분류하되, 부재 간 관계정보를 삽입하여 분류성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 기존 특성 외에 구조화된 신호를 함께 학습하는 NSL 프레임워크를 활용하여 8개의 BIM 부재를 분류하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 기하정보 기반 인공신경망 모델과 대비하여 부재 간 관계정보를 삽입한 NSL 모델의 분류정확도가 현저히 상승한 것을 확인하였다.
Recently, the educational community has attempted to implement the theory of multiple intelligences. In approaching multiple intelligences, teachers have applied the same structural approach which has been so successful with cooperative learning. Cooperative learning is easy to learn and implement, fun for teachers and students, and produce profoundly positive outcomes along a remarkable number of dimensions. Different structures are designed for different outcomes, including enhanced mastery of subject matter, improved thinking skills, team building, class building, development of social character and social skills, communication skills, classroom management, classroom discipline, and development of and engagement of each of the multiple intelligences. Cooperative learning is becoming an increasingly popular teaching strategy. In this study, it is aimed to clarify the application of cooperative learning in health education. Cooperative Learning in health education enhances student learning by: 1) providing a shared cognitive set of information between students, 2) motivating students to learn the material, 3) ensuring that students construct their own health knowledge, 4) providing formative feedback, 5) developing social and health group skills necessary for success outside the classroom, and 6) promoting positive interaction between members of different cultural and socio-economic groups. Cooperative Learning structures and techniques in health education are following. Flash Card, Focused Listing, Structured Problem-solving, Paired Annotations, Structured Learning Team Group Roles, Send-A-Problem, Value Line, Uncommon Commonalities, Team Expectations, Double Entry Journal, Guided Reciprocal Peer Questioning, What if. Because the purpose of health education is the practice, therefore health specialists have to guide powerful and effective teaching method The application of cooperative learning in health education may improve its effectiveness.
본 논문에서는 대표적인 학습 객체 메타데이터 형식들을 통합하여 상호운용성을 제공하면서 대학 강좌를 위한 학습 객체의 메타데이터를 기술할 때 사용되는 개념과 개념들 간의 의미적 관계를 정의하는 온톨로지를 설계한다. 그리고 서로 다른 형식을 이용해 학습 객체의 메타데이터를 기술하는 여러 지역 저장소에 대해 효율적인 학습 객체 검색이 가능하도록 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템을 구성하고 추론에 기반한 질의 처리 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층적으로 구조화된 이러닝 시스템에서 학습 객체 온톨로지를 이용한 질의 처리 기법을 적용하면 사용자 질의에 직접적으로 관련이 있는 학습 객체와 함께 의미적 연관성이 추론된 학습 객체도 검색되어 보다 정확하고 만족도 높은 검색 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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