본 연구에서는 실생활 소재를 사용한 문제해결형과 과제해결형 탐구 활동을 적용했을 때, 학생 간 상호작용의 양상을 조사하였다. 연구를 위해, 충북 청원군 소재 중학교 3학년 학생 5명의 실험 수업을 관찰하고, 녹음 및 녹화 후 기록 원고를 작성 분석하였다. 학생들의 대화를 질문, 설명, 사고, 메타인지의 4가지 상호작용 유형으로 분류하고, 각 유형별 학습 접근 수준은 심층적-피상적 접근으로 분류하였다. 실험 형태별 언어적 상호작용의 수와 학습 접근 수준 비교 결과, 문제해결형 탐구실험은 문제점 발견에서 해결까지 상호작용의 수가 문제 발생 이전에 비해 2배 가량 증가하는 것을 볼 수 있었으며, 심층적 접근 수준의 상호작용의 수도 4배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 과제해결형 탐구실험에서는 실험과정 중 상호작용의 수가 고루 분포하였다. 또한 학생들은 문제해결형 탐구실험에서 보다 많은 심층적 접근의 상호작용을 보이는 것으로 나타났다.
The purpose of the study is to examine the influence of children's familiarity with a task and teachers' feedback on their problem solving performances. It was assumed that children's' problem solving performance would be different depending on the children's familiarity with a task and the feedback from teachers. The study also examined whether children's' problem solving competence would be different depending on their gender and age. The experiment was conducted with two experimental tools. The subjects were 58 children who were 5 to 6-year-old, enrolled in kindergartens in Koyang city in Kyunggi province. The collected data were processed with SPSS 11.0 program to get the average and the standard deviations, and with one-way ANOVA and two-way ANOVA with repeated measures. The results of the experiment are as follows; First, children's' problem solving competence was different depending on their age. Older children showed higher performance than younger children, while there's no difference in children's performance depending on their gender. Second, the teachers' feedback didn't influence children's problem solving performance. Third, children showed higher performance when familiar tasks were provided, compared to when typical tasks were provided. Finally, this study found that children's task familiarity has an influence on their problem solving performance.
최근 초등학생을 대상으로 다양한 교육용 프로그래밍 언어와 교수학습방법이 개발됨에 따라 교육현장에서 활발하게 프로그래밍 교육이 이루어지고 있다. 그러나 대부분의 프로그래밍 교육이 초등학교 고학년 학생을 대상으로 하고 있으며, 문제해결과정 보다 도구의 사용법에 중점을 두고 있어서 정보교육 전반에 활용되기에는 한계가 있다. 정보교육에서 프로그래밍 활동이 활발히 이루어지기 위해서는 학습대상을 넓히고 교육내용을 사고력 측면에서 고려할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 저학년 학생도 쉽게 사용할 수 있는 프로그래밍 도구와 사고력 향상을 중심으로 하는 프로그래밍 과제를 제안하였다. 프로그래밍 도구는 텐지블 유저 인터페이스(Tangible User Interface, TUI)를 기반으로 초등학교 저학년 학생도 쉽게 사용할 수 있도록 하였으며, 프로그래밍 과제는 로봇을 활용하여 논리적 사고를 향상시키는 목적으로 개발하였다. 실험을 통해 텐지블 프로그래밍 도구가 초등학교 저학년도 쉽게 사용할 수 있는 도구적 사용성을 나타내었고, 개발한 과제 또한 논리사고력 향상에 효과가 있음을 보여주었다.
The effects of information quality and the importance of information have been reported in the information Systems(IS) literature. However, little has been learned about the impact of data quality(DQ) on decision performance. Recognizing with this problem, this study explores the effects of contextual DQ on decision performance. To examine them, a laboratory experiment was conducted. Based on two levels of contextual DQ and two levels of task complexity, this study had a $2{\times}2$ factorial design. The dependent variables used to measure the outcomes of decision performance were problem-solving accuracy and time. The results demonstrated that the effects of contextual DQ on decision performance were significant. The findings suggest that decision makers can expect to improve their decision performance by enhancing contextual DQ. This research not only extends a body of research examining the effects of factors that can be tied to human decision-making performance, but also provides empirical evidence to validate and extend DeLone and McLean's IS success model.
본 연구에서는 관찰 추천전형으로 선발된 학생들의 영재수업프로그램 수행 사례와 교사추천서의 관련성을 분석하였다. 이를 위해 C 교육대학교 부설 과학영재교육원에서 2010년 관찰 추천전형으로 선발된 학생 9명의 교사추천서를 분석하였다. 교사추천서의 서술방식과 내용에 따라 학생들을 4그룹으로 분류하고, 분석대상으로 그룹별로 1명씩 선정하였다. 연구 결과, 교사추천서에 일화 형식으로 영재의 인지적 특징이 서술된 학생 a1은 영재프로그램 수행과정에서 적극적인 과제집착력과 논리적인 문제해결능력을 나타내었다. 일화 형식으로 영재의 정의적 사회적 특징이 주로 서술된 학생 a2는 적극적인 태도로 수업에 임하나 동료나 교사의 도움을 받아서 문제를 해결하였다. 교사추천서에 피상적으로 인지적 특성이 나열된 학생 b1은 과제집착력, 실험설계능력, 실험기구조작능력 등을 바탕으로 우수한 문제해결력을 보였다. 교사추천서에 피상적으로 정의적.사회적 특성이 나열된 학생 b2는 적극적이며 바른 태도로 수업에 임하나 과제해결이 미흡하였다. 따라서 관찰 추천이 효용성을 갖기 위해서는 교사추천서에 영재의 인지적 특성에 대한 구체적인 서술이 필요함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 변별과제를 해결하는 동안 초등학생의 안구운동을 분석하여 발견적 주의모델을 개발하였다. 연구 참여자는 초등학교 6학년 20명이었고 모두 부모의 동의 절차를 거친 자발적인 지원자였다. 본 연구에 사용된 변별과제는 권재술과 김범기(1994)가 개발한 과학탐구능력 검사지에서 아이트래킹으로 실험 가능한 두 과제를 선택하였다. 학생들의 안구운동의 수집은 SMI사의 iView X TM RED 120 Hz를 사용하였고 실험설계와 분석은 동사의 Experiment 3.2와 BeGaze 3.2의 소프트웨어를 사용하였다. 학생들의 모든 안구운동은 응시시간에 대한 정량적인 분석과 문제해결과정에서 학생개인의 인지사고과정을 추론하는 정성적인 분석과정을 거쳤다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 실험 자료의 시각정보의 복잡한 정도에 따라 인지적 부담이 가중되었고 대상을 재인하는 관점 의존적이었다. 둘째, 실험 자료의 제시로 상향식주의가 발화되었고 하향식주의에 의해 의도적이고 목표지향적인 안구운동과 혼란 주의에 의한 안구운동을 구분할 수 있었다. 이를 토대로 인간의 주의와 안구운동을 도식할 수 있었다. 셋째, 압축된 시선흐름(compressed scan-path)을 분석하여 학생들의 문제해결전략을 도출하였다. 넷째, 본 연구의 결과를 통해 발견적 주의 모델(HAM)을 개발하였다. 이 발견적 주의 모델은 앞으로 학생들의 문제해결과정을 분석하는데 효과적인 분석관점을 제공할 것으로 기대된다.
인공지능 기술이 발달하면서 뉴로사이언스 마이닝(NSM: NeuroScience Mining)과 AI를 접목하려는 시도가 증가하고 있다. 나아가 NSM은 뉴로사이언스와 비즈니스 애널리틱스의 결합으로 인해 연구범위가 확장되고 있다. 본 연구에서는 fNIRS 실험을 통해 확보한 뉴로 데이터를 분석하여 비즈니스 문제 해결 창의성(BPSC: business problem-solving creativity)을 예측하고 이를 통해 NSM의 잠재력을 조사한다. BPSC는 비즈니스에서 차별성을 가지게 하는 중요한 요소이지만, 인지적 자원의 하나인 BPSC의 측정 및 예측에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 BPSC 예측 성능을 높이는 방안으로 CNN, BiLSTM 그리고 어텐션 네트워크를 결합한 새로운 NSM 기법을 제안한다. 제안된 NSM 기법을 15만 개 이상의 fNIRS 데이터를 활용하여 유효성을 입증하였다. 연구 결과, 본 논문에서 제안하는 NSM 방법이 벤치마킹한 알고리즘(CNN, BiLSTM)에 비하여 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권2호
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pp.146-152
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2002
Mold level control has been a major control task for continuous casting plants. The system involves nonlinearities such as stick-slip friction in the sliding gate, time-delay, friction force variations between molten steel and the inner wall of mold, and nozzle logging/unclogging. These complex problems should be solved to control mold level for steel cast. In this paper, we propose a neural fuzzy mold level control technique for solving these complex problems and give experiment studies to show the mold level control in continuous casting process.
본 연구에서는 창의적 아이디어 산출에 대한 선행정보로서 배경지식과 사전에 제시되는 사례들이 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위해 수행되었다. 실험 1에서는 사례의 일상성이 창의적 아이디어 산출에 관련이 있는지를 알아보았다. 실험 2에서는 배경지식과 사례의 독특성 정도가 창의적 아이디어 산출에 미치는 영향에 대해 살펴보았다 실험 3에서는 배경지식과 사례의 복합적 관계가 창의적 아이디어 산출에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 본 연구에서는 아이디어 산출과정에서 사례와 배경지식 모두에서 일상적 경우보다 비일상적 경우가 창의적 문제해결에서 긍정적 영향을 미친다는 결과를 얻었다. 또한 일상적인 사례를 제공받은 조건에서도 배경지식의 속성을 다양하게 제공받거나 비 일상적인 배경지식(문제와 직접관련성이 없는 내용)을 제공받는 경우 창의적인 문제해결에서 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이는 배경지식과 사례들이 서로 상호작용 하여 선행정보로서 창의적 문제해결에 영향을 미침을 시사한다.
기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의와 관련된 문서를 기계가 이해한 후 정답을 추론하는 인공지능 자연어처리 태스크를 말하며, 이러한 기계독해는 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용될 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 BERT 언어모델은 대용량의 데이터를 pre-training 한 후에 각 자연어처리 태스크에 대해 fine-tuning하여 학습된 모델로 추론함으로써 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 BERT기반 특허상담 기계독해 태스크를 위해 특허상담 데이터 셋을 구축하고 그 구축 방법을 소개하며, patent 코퍼스를 pre-training한 Patent-BERT 모델과 특허상담 모델학습에 적합한 언어처리 알고리즘을 추가함으로써 특허상담 기계독해 태스크의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 정답 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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