- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 대학생을 대상으로 정보매체활용에 따른 학습효율성의 차이를 분석하였다. 연구를 위한 설문조사 표본은 모두 106개 이었고, 단순회귀분석결과 컴퓨터활용능력과 정보매체활용에 대하여는 t=2.990(p=0.003), sig=0.05, 정보매체활용과 학습효율성에서는 t=41.758(p=0.000), sig=0.05으로 유의적으로 나타났다. 반면, 컴퓨터활용능력과 학습효율성에 관해서는 t=-1.756(p=0.082), sig=0.05.로 비유의적으로 나타났다. 이에 본 연구는 정보매체를 활용한 수업방식에 있어서 보다 효과적인 교수법에 대한 기초자료를 제시하였다. 아울러 대학에서 다양하게 적용되고 있는 정보매체를 활용한 수업에 고려해야 할 사항들을 제시함으로써 효과적인 정보화교육 및 교수방법에 새로운 방향을 모색하였다.
Abstract
This study analyzed the difference of learning efficiency by using information media applications for undergraduate students. The survey samples for research were 106 and the results showed significant by simple regulation analysis on computer applications and information media applications with t=2.990(p=0.003), sig=0.05 and on information media applications and learning efficiency with t=41.758(p=0.000), sig=0.05. Otherwise, the result showed no significant on computer applications and learning efficiency with t=-1.756(p=0.082), sig=0.05. As a result, this study provided basic materials on more effective teaching methods than a class using information applications. As providing facts to be consider a class using information media this study found to be new directions on effective information education and teaching methods.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해 짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 릴 인터페이스 에이전트 시스템인 7f 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특징 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However. as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user's action and agent's visit. The proposed agent system learns the user's visiting actions following the input of the data to be searched, and then helps rapid searches of the data wanted.
초록
사용자는 원하는 자료를 검색하기 위해서 각 위치에 대한 정보를 저장하고 있는 검색엔진을 이용하는 경우가 대부분이다. 하지만 자료의 양이 방대해짐에 따라 사용자에게 실제로 필요한 정보가 아닐 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 개인형 웹 인터페이스 에이전트 시스템인 웹 가이드를 제안하였다. 웹 가이드는 사용자의 행동과 에이전트의 방문을 키워드를 중심으로 각각의 사례로 저장하는 사례기반 학습 방법을 이용, 특정 개인 사용자가 웹 상에서 검색하고자 하는 자료를 입력받은 후부터 사용자의 방문 행동을 학습하여 보다 빠른 시간 내에 원하고자 하는 자료를 검색할 수 있도록 도와주는 에이전트 시스템이다.
Abstract
Users usually search for the required information via search engines which contain locations of the information. However, as the amount of data gets large, the result of the search is often not the information that users actually want. In this paper a web guide is proposed in order to resolve this problem. The web guide uses case-based learning method which stores and utilizes cases based on the keywords of user’s action and agent’s visit. The proposed agent system learns the user’s visiting actions following the input the data to be searched, and then helps rapid searches of data wanted.
초록
본 연구는 LDA 토픽 모델과 딥 러닝을 적용한 단어 임베딩 기반의 Doc2Vec 기법을 활용하여 자질을 선정하고 자질집합의 크기와 종류 및 분류 알고리즘에 따른 분류 성능의 차이를 평가하였다. 또한 자질집합의 적절한 크기를 확인하고 문헌의 위치에 따라 종류를 다르게 구성하여 분류에 이용할 때 높은 성능을 나타내는 자질집합이 무엇인지 확인하였다. 마지막으로 딥 러닝을 활용한 실험에서는 학습 횟수와 문맥 추론 정보의 유무에 따른 분류 성능을 비교하였다. 실험문헌집단은 PMC에서 제공하는 생의학 학술문헌을 수집하고 질병 범주 체계에 따라 구분하여 Disease-35083을 구축하였다. 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 자질집합의 종류와 크기를 확인하고 학습 시간에 효율성을 나타냄으로써 자질로의 확장 가능성을 가지는 자질집합을 제시하였다. 또한 딥 러닝과 기존 방법 간의 차이점을 비교하고 분류 환경에 따라 적합한 방법을 제안하였다.
Abstract
This research evaluated differences of classification performance for feature selection methods using LDA topic model and Doc2Vec which is based on word embedding using deep learning, feature corpus sizes and classification algorithms. In addition to find the feature corpus with high performance of classification, an experiment was conducted using feature corpus was composed differently according to the location of the document and by adjusting the size of the feature corpus. Conclusionally, in the experiments using deep learning evaluate training frequency and specifically considered information for context inference. This study constructed biomedical document dataset, Disease-35083 which consisted biomedical scholarly documents provided by PMC and categorized by the disease category. Throughout the study this research verifies which type and size of feature corpus produces the highest performance and, also suggests some feature corpus which carry an extensibility to specific feature by displaying efficiency during the training time. Additionally, this research compares the differences between deep learning and existing method and suggests an appropriate method by classification environment.
초록
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반 방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.
Abstract
This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging process by automatically tagging the right sense using a machine-readable dictionary, and attempts to classify the senses of those words using a classifier built from the training data. The automatic tagging technique was implemnted by the dictionary information-based and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09%. The combined tagging method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.
초록
문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, 「정보관리학회지」에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.
Abstract
This study examined the factors affecting the performance of automatic classification based on machine learning for domestic journal articles in the field of LIS. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the articles in 「Journal of the Korean Society for Information Management」, I investigated the characteristics of the key factors(weighting schemes, training set size, classification algorithms, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is effective to apply each element appropriately according to the classification environment and the characteristics of the document set, and a fairly good performance can be obtained by using a simpler model. In addition, the classification of domestic journals can be considered as a multi-label classification that assigns more than one category to a specific article. Therefore, I proposed an optimal classification model using simple and fast classification algorithm and small learning set considering this environment.
초록
청소년의 진로 교육에서 다양한 교육적 시도가 이루어지고 있음에도 불구하고 진로성숙에 필요한 독서 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서는 인지적 관점에서의 독서가 진로성숙에 미치는 영향을 파악하고 이 과정에서 자기효능감의 매개효과를 확인하고자 한다. 2015 개정 교육과정에 제시된 독서방법을 차용하였으며 중학생을 대상으로 인터뷰를 진행하고 설문 데이터를 통계적으로 분석하여 독서방법, 자기효능감, 진로성숙의 관계를 확인하였다. 연구 결과 비판적 읽기는 진로 결정성, 확신성에 영향을 주며 감상적 읽기와 창의적 읽기는 진로 준비성에 영향을 미쳤다. 또한 비판적 읽기는 자기효능감의 자신감, 자기조절효능감, 과제난이도선호에 영향을 미치고 창의적 읽기는 자기조절효능감에 영향을 미쳤다. 비판적 읽기는 자기효능감을 매개하여 진로성숙에 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구는 진로독서교육에서 진로성숙과 자기효능감 발달을 위한 학습요소를 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Regardless of previous educational attempts in youth career education, there are not specific methods for reading to improve career maturity yet. This study aims to identify the reading method based on cognitive aspect which impacts career maturity and the mediation effect of self-efficacy in this process. This study tries to understand the roles of reading by applying the various reading methods suggested in the 2015 Revised National Curriculum. Data was collected through interviews and statistical analysis from a survey completed by middle school students. Findings showed that critical reading affected the decisiveness as well as the confidence of career maturity. Also, emotional reading and creative reading influenced the preparation of career maturity. Critical reading impacted all subvariables of self-efficacy - confidence, self-regulating efficacy, and task difficulty preference. Findings also showed that emotional reading affected self-regulating efficacy. Ultimately, the confidence of self-efficacy partly mediated critical reading and decisiveness. This study contributes to guiding reading instructions for practitioners and school curriculums to develop career maturity and self-efficacy.
초록
본 연구는 정보활용교육 분야의 연구주제들을 파악하여 정보활용교육에 제안할 수 있는 요소들이 있는지를 살펴보는데 연구의 목적이 있다. 우선, 정보활용교육과 관련된 문헌정보학 분야의 논문 97편을 대상으로 토픽모델링을 적용하여 ‘미디어 리터러시’, ‘정보활용교육의 교수학습방법’, ‘정보원 이용 및 판단’ 등의 주요 주제를 파악하였다. 분석 결과를 바탕으로, 교육내용 측면에서는 Big 6 정보모형, 교육방법과 관련해서는 미국 사서교사협회의 정보활용 능력기준과 미국 대학 및 연구도서관협회의 정보활용교육 개발지침을 고려하여 정보활용교육 교육내용을 제안하였다. 본 연구는 정보활용교육 전반의 연구주제와 연관된 교육 요소들을 파악하였으며, 이를 바탕으로 ‘정보원 이용 및 판단’, ‘정보윤리’와 관련된 교육내용을 보다 강조하였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
The aim of this study is to identify the research topics and suggest an information literacy curriculum by analyzing research articles on information literacy. For this purpose, we applied the topic modeling technique to 97 scientific articles and identified the core contents of information literacy education, such as media literacy, information literacy instruction, and the use of information resources. Based on the analysis results, we suggested an information literacy curriculum by considering the Big 6 model, information literacy standards of American Association of School Library, and Association of College and Research Libraries’s information literacy competencies. This study is significant in that it considered ‘use of information resources’ and ‘information ethics’ to suggest information literacy education.
초록
최근 대학교육에서 구성주의 교육 이론을 실천하는 방법으로서 팀 기반 학습에 대한 중요성이 점차 부각되고 있다. 그러나 이와 반대로 대학생들의 팀 과제에 대한 선호도는 매우 낮은 편이어서, 팀 과제 수행시의 정보문제 해결과정을 분석하여 대학의 정보문해 교육을 통해서 주요 문제점에 대한 해결방안을 지원할 필요성이 있다. 본 연구에서는 대학생들의 과제 중심 정보문제 해결과정을 두 차례의 인터뷰를 통해 분석한 결과 팀 과제 수행시 과제정의, 적합정보 판단, 결과와 과정의 평가, 팀원 간의 책임의 부재, 통합정리가 주요한 어려움으로서 분석되었다. 그 결과 정보문해 교육 내용에 반영할 권장사항으로서 다양한 정보원의 소개와 활용법 교육, 팀원 간의 커뮤니케이션 문제 해결, 정보의 신뢰성 판단 기준에 대한 교육, 과제 평가의 기준 및 방법이 제시되었다.
Abstract
Recently, the importance of team based learning has emerged as the method for conducting the constructivist learning theory. College students, however, have the low preference toward team projects. Thus, this research suggested that the information literacy education should be designed to overcome the problems in team project activities after analyzing the college students' information problem solving process. The in-depth interviews were conducted twice with 10 subjects. As a result, the main problems during team project activities were task definition, judgement on relevant information, evaluation of result and process, absence of accountability and synthesis. The recommendations for information literacy course are as follows: introduction to different types of information sources, support for communication problems between team members, education of credibility judgment on information and criteria for evaluating the results.
초록
최근 웹 환경이 대중화되고 개방됨에 따라 웹은 단순한 정보 획득의 공간이 아닌, 의견 표출과 교환의 장이 되어 가고 있으며, 이에 따라 웹 상에서 표출된 특정 주제에 대한 사람들의 의견을 자동으로 검색하기 위한 기술 개발의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이러한 의견 문서 검색 문제는 사용자 질의와 문서간의 적합성만을 고려하는 일반적인 정보검색 방법으로는 해결하기 어려우며, 문서 내 의견 포함 여부 분석을 수행할 수 있는 더욱 진보된 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존 검색 시스템의 구조 하에서, 의견 문서 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 시스템을 제안한다. 의견 검색을 수행하기 위해 문서 내 의견 분석 방법에 대해 기존의 사전 기반 방식과 기계학습 기반 방식을 결합한 새로운 혼합 방식을 제안하고, 실험을 통하여 검색 성능을 개선하는 효과가 있음을 보였다.
Abstract
Recently, as its growth and popularization, the Web is changed into the place where people express, share and debate their opinions rather than the space of information seeking. Accordingly, the needs for searching opinions expressed in the Web are also increasing. However, it is difficult to meet these needs by using a classical information retrieval system that only concerns the relevance between the user's query and documents. Instead, a more advanced system that captures subjective information through documents is required. The proposed system effectively retrieves opinionated documents by utilizing an existing information retrieval system. This paper proposes a kind of hybrid method which can utilize both a dictionary-based opinion analysis technique and a machine learning based opinion analysis technique. Experimental results show that the proposed method is effective in improving the performance.