• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.53-68
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• 2014

본 연구의 목적은 ICT를 활용한 교수-학습방법이 전통적인 교수-학습방법에 비해 학생의 학업성취에 어느 정도 효과가 있는가를 메타분석방법을 적용하여 밝히고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 2001년도부터 2014년 2월까지 국내에서 발표된 ICT를 활용한 교수-학습 관련 석 박사학위논문과 학술 논문 103편 가운데 133개의 효과크기 수를 분석하였다. 본 연구의 주요결과를 살펴보면, 첫째, 본 연구의 분석대상 가운데 85%가량은 ICT 활용 교수-학습방법이 전통적인 교수-학습방법에 비하여 학생의 학업 성취에 효과가 뚜렷한 것으로 밝혀졌다. 둘째, 학교 급별에 따른 ICT 활용 교수-학습의 학업성취 효과 크기는 초등학교 학생과 대학생이 중학생과 고등학생들에 비하여 상대적으로 큰 것으로 밝혀졌다. 셋째, 실시 교과목에 따라서는 예체능과 사회 교과의 평균 효과크기가 다른 교과목에 비하여 ICT 활용 교수-학습의 효과가 큰 것으로 드러났다. 이와 같은 연구결과를 통해 그동안 선행된 많은 ICT 활용 교수-학습과 관련된 개별연구들의 각기 다른 학업성취 효과에 메타분석을 적용하여 보다 강력한 결론을 내렸다. 또한 이러한 보다 강력하고 통합된 결론을 통해서 이 분야의 후속 연구를 수행하는 데 필요한 기초자료와 방향성을 제시하였다.

• 과학교육연구지
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• 제35권2호
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• pp.119-126
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• 2011

이 연구의 목적은 고등학교 화학 I 교과에서 small-scale chemistry (SSC)를 활용한 실험수업이 고등학생들의 학업성취도와 과학적 태도 및 과학에 관련된 태도에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구를 위하여 고등학교 2학년 2개 학급을 실험집단과 통제집단으로 나누어 실험집단에는 SSC를 활용한 실험수업을, 통제집단에는 교과서에 제시된 전통적인 실험수업을 실시하였다. 연구 결과, SSC를 활용한 실험수업은 전통적인 실험수업에 비해 학업성취도를 향상시키는 효과가 있었으며, 과학적 태도에서는 자진성과 끈기성 및 협동성을, 과학에 관련된 태도에서는 과학의 사회적 의미와 과학교과에 대한 태도 및 과학에 대한 태도를 향상시키는 효과가 있었다. 그러므로 교육 현장에서는 SSC를 활용한 실험수업을 고등학교 화학교과에 적극적으로 활용할 필요가 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.451-459
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• 2009

정보통신기술의 급격한 발달은 새로운 정보와 지식의 양을 급속하게 증가시켜 지식기반사회로의 체제를 굳건히 만들고 있다. 지식기반사회에서 전통적 교수-학습 방법은 더 이상 학습자의 문제해결에 도움을 주기 어렵다. 이런 이유 때문에 전통적 교수-학습 방법을 대신할 수 있는 지식기반사회의 적합한 수업모형인 문제중심학습이 대두되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝과 PBL(문제기반학습)을 결합시킨 수업모형인 온라인 기반의 e-PBL을 제안한다. 이는 전통적인 교수-학습 방법의 문제점을 극복할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 초등학교 정보소양교육 분야에서 활용할 수 있는 e-PBL 수업모형, 수업문제를 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용하여 타당성과 효과성을 검증하였다. 또한 e-PBL을 지원하기 위한 e-PAS 시스템을 구축하여 학업성취도 및 자기주도적 학습능력을 향상시키고 학습만족도를 신장시켰다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.119-124
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• 2023

최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 대한지리학회지
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• 제35권4호
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• pp.563-563
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• 2000

• 한국과학교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.479-486
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• 1999

중학교 생물의 광합성과 호흡단원에 대해 개인별 또는 협동 학습개념도를 적용한 수업결과를 전통적 강의식 수업결과와 비교하였다. 그 결과 개념도를 적용한 학습이 전통적 강의식 수업보다 효과적이었다. 공분산분석을 실시하여 개인별 개념도 작성그룹과 협동 개념도 작성그룹간(p<.008), 협동개념도 작성그룹과 전통적 강의식 학습그룹간(p<.0001)에 유의성있는 결과를 얻었다. 또한 협동개념도작성그룹이 개인별 개념도 작성그룹보다 효과적이었다(p<.04). 따라서 협동개념도 학습방법이 생물학습에 있어 가장 효과적이었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.502-509
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• 2022

With the development of media technology, virtual reality (VR) technology is widely used in education, medical care, aerospace, entertainment and other fields. Among them, application in teaching courseware is a relatively new topic. Compared with traditional coursewares, virtual games visualized and extruded abstract teaching contents. Thus it strengthened teaching effects and expanded dimensions of learning. We hypothesized that virtual coursewares could increase users'sense of presence and enhance their focus. In this study, virtual courseswares were compared with traditional coursewares. At the same time, its feasibility and advantages of application were analyzed through literature researching, practical researching and statistical analysis from questionnaires. Furthermore, we designed a teaching system for VR coursewares and explored its performance in multidimensional and contextual teaching situations. It was found that Virtual coursewares have changed the boring traditional teaching methods. The teaching content was displayed in the form of three-dimensional images, videos and sounds through VR equipment, which effectively improved teaching efficiency. In addition, the feasibility of virtual courseware was demonstrated through factor analysis in questionnaires. Compared with traditional teaching courseware, VR coursewares can attract students' attention and improve learning efficiency. It provides a good example and is valuable for the research of virtual realities in education.

• 한국전자거래학회지
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• 제6권3호
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• pp.115-126
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• 2001

In constructive view, acquiring knowledge is made by experiences among members or elements. The knowledge in e-learning system can be extended up to knowledge of teachers and knowledge. of operating managers. We have many difficult problems to develop and manage e-1earning system because demanders on e-learning system have various. requirements. In traditional education system demanders are learners but in constructive view demanders can be extended to learners and teachers, operating mangers on e-learning system., In this study, we design and implement e-learning system named kedu V.1. Kedu V.1 is developed considering interactions of extended demanders of e-learning system in constructive view. And this system based on Linux operation system and MySQL, PHP. Also this system have efficient transplantation and portability capabilities and reduced cost and labor in implementation of real e-learning system

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1820-1831
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• 2010

When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권2호
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• pp.143-176
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• 1995

We present an overview of the Extensional Object Model (ExOM) and describe in detail the learning and classification components which integrate concepts from machine learning and object-oriented databases. The ExOM emphasizes flexibility in information acquisition, learning, and classification which are useful to support tasks such as diagnosis, planning, design, and database mining. As a vehicle to integrate machine learning and databases, the ExOM supports a broad range of learning and classification methods and integrates the learning and classification components with traditional database functions. To ensure the integrity of ExOM databases, a subsumption testing rule is developed that encompasses categories defined by type expressions as well as concept definitions generated by machine learning algorithms. A prototype of the learning and classification components of the ExOM is implemented in Smalltalk/V Windows.