- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 정보이용이 학습에 영향을 미치는 과정을 탐구하였다. 특히 정보이용 괴정 중에 활용된 학습자들의 인지기술 분석을 통한 그들의 의미 있는 학습 과정에 초점을 맞추어, 성공적인 정보이용이란 단순한 사실과 개념의 검색이라는 일반적 가정을 넘어서 학습자에게 개인적으로 의미 있는 학습이라 정의한다. 구성주의적 패라다임에 근본을 둔 질적 연구 방법론을 이용한 본 연구는 앤더슨과 크래스울(Anderson and Krathwohl, 2001)이 제시한 개정된 블룸의 택사노미라는 개념적 틀에 기초하여 실제정보이용 환경에서는 어떠한 인지기술이 활용되고 결과물에 반영되는지를 탐구하였다. "설득력 있는 화법(Persuasive Speech)"이라는 영어과 교과 중 하나의 과목의 우등반 학생 21명의 참여로 두 가지 방법론의 혼합적 활용이 - 개념도와 개별 인터뷰 - 제안되어 학습자들의 자연스런 정보 환경 속에서 시도되었다. 연구 결과는 학생들이 정보이용 과정 중에 네 가지 패턴의 변환을 거치면서 개정된 블룸의 택사노미에 제시된 모든 단계의 학습에 필요한 인지기술의 활용이 발견이 되었고 특히 풍부한 정보 환경에서는 고급 학습단계의 인지기술의 활용이 중요하다는 것이 밝혀졌다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate how information use contributes to learning. Conducted as part of a larger study. this study focuses on learning by analyzing students' use of cognitive skills during the process of using information. Within the broad methodological framework of qualitative research in constructivist paradigm (Guba and Lincoln. 1998), the study applied the revised Bloom's taxonomy (Anderson and Krathwohl, 2000) as a particular framework to understand the phenomenon. Participants included 21 high school juniors in an honors' class of persuasive speech. The study's combinational use of two techniques concept mapping and individual interview - in a naturalistic setting proved to be the unique methods for researching the reflection of information use in learning products. The results revealed that changes in students' understanding occured in four types - simple, analytic, organizational, and holistic changes. The analysis using the revised Bloom's taxonomy showed that a variety of cognitive skills were used during the whole process of information use and that the use of higher levels of cognitive skills is particularly crucial. [ 더 많은 내용 보기 ]
초록
본 연구에서는 다양한 메타데이터간의 의미적 호환성을 유지하거나 개선하기 위한 기존의 방법론을 분석하고 크로스워크를 이용한 메타데이터간의 의미 호환 가능성과 한계에 대해서 검토한 후 메타데이터간의 의미 호환을 극대화하기 위한 의미적 메타데이터 매핑 프로세스를 제시하였다. 이 프로세스는 대상 메타데이터 스킴 확인, 공통 데이터요소개념(DEC) 발견, 데이터요소개념에 따른 속성 그룹화, 매핑 테이블 작성 등의 네 단계로 구성된다. 국내에서 개발된 단체표준 수준의 두 인력정보 메타데이터를 대상으로 본 연구에서 제안된 프로세스를 적용하여 매핑 테이블 작성 과정을 보였다.
Abstract
This paper contains an analysis of the methods that have been used to achieve or improve interoperability among metadata and discuss the possibilities and limits of semantic interoperability among metadata using crosswalk. After that a semantic metadata mapping process which is able to maximize the interoperability among metadata is suggested. The methodology consists of four steps such as identifying metadata schema, finding common data element concepts(DECs), grouping attributes by the DECs, and mapping into a table. An experimental application of the process was performed onto two human resource information metadata standards developed in Korea.
초록
시멘틱 웹은 현재의 월드와이드웹의 진화된 모습으로 컴퓨터와 인간이 서로 협업할 수 있도록 컴퓨터가 이해할 수 있는 지식데이터베이스인 온톨로지 기술을 활용한다. 그러나, 온톨로지를 활용하여 정보의 의미를 이해하고 처리 가능하도록 데이터의 표현형식이 표준화 되더라도, 각기 다른 개발자가 서로 다른 개념하에 구축한 온톨로지를 기반으로 작성된 데이터는 상호 불일치 문제를 유발할 수 있다. 따라서, 서로 다른 개념 하에 구축된 온톨로지 간에는 상호 서로 다른 온톨로지 간 정렬작업이 필요하다. 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 자동화 처리된 의미정렬 시 인간전문가가 참으로 판단한 사실을 거짓으로 잘못 판단하는 문제상황(false negative)에 의해 정렬오류문제가 발생하게 되는데, 본 연구에서는 서로 다른 온톨로지 개념노드 간 의미정렬과정에서 발생하는 false negative 오류를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 새롭게 개발, 제시하였다.
Abstract
Semantic web technology is the evolution of current World Wide Web including a machine-understandable knowledge database, ontology, it may be enable machine and people to work together. However, problems arise when we try to communicate with different data, which are annotated by different ontologies created by different people with different concepts. Thus, to communicate between ontologies, it needs to align between heterogeneous ontologies. When it is aligned between concept nodes of heterogeneous ontologies, one of main problems is a misalignment situation caused by false negative of automatic ontology mapping. So, in this paper, we present a new method to minimize the false negative error in the process of aligning concept nodes of different ontology.
초록
시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.
Abstract
The terminology management is absolutely necessary for maintain ing the efficiency of thesaurus. This is because the c reating, differentiating, disappearing, and other processes of e management of thesaurus a very difficult task. Therefore, a device is required for acco mplishing methods to construct and maintain the thesaurus.This study proposes the methods to construct the thesaurus mana elements of a topic map which are topic, ocurrence, and associ ation. Second, the study proposes the methods to represent the basic and specific instances using the systematic maping algorithm and merging algorithm.methods to expand and subsitute the descriptors using the topic type. The new method applying fixed concept for double layer manageme nt on terms is developed, too. The purpose of this method is to fix the conceptual term which and space, and to select the des criptor freely by external info rmation circumstance.