본 연구의 목적은 예비교사의 지각된 수단성, 학습동기, 행동조절전략 간 관계성과 학습동기의 매개효과를 경로분석을 통하여 검증하는 것이다. 미국 남부에 위치한 주립대에 재학 중인 예비교사 214명이 연구에 참여하였다. 내생적/외생적 수단성 척도, 내재적/외재적 동기 척도, 행동조절전략(시간과 학습환경 관리전략) 척도가 포함된 자기보고식 설문지를 통해 자료가 수집되었다. 수집된 자료에 대한 확인적 요인분석, 상관분석 및 경로분석을 수행하였다. 자료분석 결과, 예비교사의 내생적 수단성은 그들의 내재적 동기와 시간 및 학습환경 관리 전략에 통계적으로 유의한 직접효과가 있었다. 또한, 내재적 학습동기는 내생적 수단성과 시간과 학습환경 관리 전략 사이에서 통계적으로 유의한 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 예비교사의 내생적 수단성과 내재적 동기를 촉진하여 그들의 효과적 학습을 이끌어 낼 수 있는 학습환경 조성이 필요하다는 것이다.

As the development of autonomous vehicles becomes realistic, many automobile manufacturers and components producers aim to develop ‘completely autonomous driving’. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) which has been applied in automobile recently, supports the driver in controlling lane maintenance, speed and direction in a single lane based on limited road environment. Although technologies of obstacles avoidance on the obstacle environment have been developed, they concentrates on simple obstacle avoidances, not considering the control of the actual vehicle in the real situation which makes drivers feel unsafe from the sudden change of the wheel and the speed of the vehicle. In order to develop the ‘completely autonomous driving’ automobile which perceives the surrounding environment by itself and operates, ability of the vehicle should be enhanced in a way human driver does. In this sense, this paper intends to establish a strategy with which autonomous vehicles behave human-friendly based on vehicle dynamics through the reinforcement learning that is based on Q-learning, a type of machine learning. The obstacle avoidance reinforcement learning proceeded in 5 simulations. The reward rule has been set in the experiment so that the car can learn by itself with recurring events, allowing the experiment to have the similar environment to the one when humans drive. Driving Simulator has been used to verify results of the reinforcement learning. The ultimate goal of this study is to enable autonomous vehicles avoid obstacles in a human-friendly way when obstacles appear in their sight, using controlling methods that have previously been learned in various conditions through the reinforcement learning.

【벼리】언어학습이란 학습의 주체가 되는 학습자 중심으로 이루어지 는 것이므로 학습자가 취하는 언어 학습전략(Langage Learning Strategy)은 성공적인 언어학습에 매우 중요하다. 학습자들이 훈련을 통해서 학습전략을 자유롭게 쓸 수 있도록 한다면 성공적인 언어학습 의 결과를 얻을 수 있을 것이다. 일상 수업활동에서 학습전략훈련을 하 고, 학습자들이 언어능력을 높이는 매개체로 학습전략을 사용할 것을 권한다면 언어 학습전략은 매우 유용할 것이다. 본 연구는 한국어를 배우는 외국인이 학습일지를 작성하는 것이 한국어 능력 향상과 언어 학습전략에 어떤 영향을 미치는가를 알아보는 데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 학업 성취도별 학습전략의 사용 양 상을 비교하고, 학습일지를 쓰는 훈련을 진행하였다. 학습일지를 쓰게 한 결과 학업성취도 상위그룹 학습자들이 하위그룹에 비해서 상위인지 전략뿐만 아니라 거의 모든 언어 학습전략에서 향상이 된 것을 알 수 있었다. 그러므로 교실에서 이루어지는 한국어 학습의 한계점을 극복할 수 있도록 한국어 수업에서 학습일지를 적극적으로 활용한다면 학습자 들의 성공적인 한국어 수행에 효과가 있을 것이다.

본 연구의 목적은 운동기술 학습에 있어서 자기조절을 통한 과제 난이도 선택의 효과를 규명하는 것이며, 구체적으로 학습자가 자기조절전략에 의한 난이도 선택에 있어서 난이도 선택 폭에 따른 정확성 과제의 학습 차이를 규명하는데 있다. 연구대상자(n=40)는 자기통제집단과 한 쌍이 되는 동반집단, 제한-자기통제집단과 한쌍이 되는 제한-동반집단 중, 하나의 집단에 10명씩 무선 할당되어 실험에 참여하였다. 실험과제는 골프퍼팅 과제로써 한번의 퍼팅으로 최대한 목표지점에 일치시키는 것이다. 사전연습단계 후에 각 네 개의 집단은 본 연습에 참여하였고, 약 24시간 후에 전이검사를 실시하였다. 종속변인은 2차원 과제에서 목표수행에 대한 절대적인 차이를 나타내는 반경오차와 수행의 일관성을 나타내는 이원변량가변오차이다. 통계분석을 위해 사전 연습단계와 전이단계에서는 각 종속변인에 대하여 집단 간 차이를 확인하기 위하여 일원변량분석을 실시하였고 습득단계에서는 집단과 분단을 독립변인으로 분단을 반복 측정하는 이원변량분석을 실시하였는데 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사전연습단계는 집단 간에 반경오차와 이원변량 가변오차가 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 둘째, 습득단계에서는 반경오차와 이원변량가변오차는 분단에 따른 통계적 유의한 차이를 나타냈지만 집단에 따른 주효과와 분단과 집단간의 상호작용 효과는 나타나지 않았다. 셋째, 전이단계1(근거리)에서는 집단 간에 반경오차와 이원변량가변오차가 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 못했지만, 전이단계2(원거리)에서는 반경오차와 이원변량 가변오차가 집단 간 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 정확성 과제 학습에 있어서 자기조절 전략을 통한 과제 난이도 선택시 제한된 난이도 조건보다 선택의 폭이 넓은 난이도 조건이 운동학습 효과를 높일 수 있을 가능성을 제시해 주고 있다.

본 논문에서는 인간 운동 제어 이론과 기계학습을 기반으로 하여 로봇의 접촉 작업 수행을 위한 새로운 운동 학습 전략을 제시하였다. 성공적인 접촉 작업 수행을 위한 본 연구의 전략은 강화학습 기법을 통하여 최적의 작업 수행을 위한 임피던스 매개 변수를 찾는 것이다. 본 연구에서는 최적의 임피던스 매개 변수를 결정하기 위하여 Recursive Least-Square (RLS) 필터 기반 episodic Natural Actor-Critic 알고리즘이 적용되

게임 환경에서의 학습은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 그러나, 학습이 게임에서 만족스러운 결과를 산출하기까지는 많은 학습 시간이 요구된다. 이러한 점을 개선하기 위하여 학습시간을 단축시킬 수 있는 방법론들이 필요하다. 본 논문에서는 예측 정보를 이용한 Q-학습의 성능개선 방안을 제안한다. Q-학습 알고리즘에서는 Q-테이블의 각 상태별 선택된 액션을 참조한다. 참조한 값은 예측 모듈의 P-테이블에 저장되고, 이 테이블에서 출연 빈도가 가장 높은 값을 찾아 2차 보상 값을 갱신할 때 활용한다. 본 연구에서 제시한 방법은 상태내의 전이가 가능한 액션의 수가 많을수록 성능이 높아짐을 확인하였다. 또한 실험결과로 실험 중반 이후부터 제안한 방식이 기존 방식보다 평균 9%의 성능 향상을 보였다.

최근 구성주의 학습이 강조되고 있음에도 불구하고 교사들은 교육현장에서 구성주의 학습이론에 기반을 둔 수업을 진행하는데 많은 부담을 느끼고 있다. 이에 대한 주된 원인으로 교사들이 구성주의 학습활동에서 활용할 수 있는 적절한 학습도구를 찾기 힘들다는 점을 언급할 수 있다. 최근 연구를 통해 온라인게임은 학습도구로서 효과적임이 증명되었다. 이에 본 연구는 구성주의 학습에 온라인게임이 효과적인 학습도구로 활용될 수 있음을 논의해 보고자 한다. 본 연구는 2006년 온라인게임 '군주'를 활용하여 중앙대학교 대학생 50명을 대상으로 9주 동안 진행된 전략경영 수업과정을 구성주의 학습의 관점으로 살펴보았다. 그 결과 온라인게임을 활용한 수업에서 구성주의 학습방법이 효과적으로 적용되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 논의를 바탕으로 구성주의 학습활동의 효과적인 도구로써 온라인게임이 활용될 수 있음을 논의하였다.

본 연구는 메타 인지학습전략이 운동수행 중에 나타나는 학습방해 요인을 통제하여 운동학습을 향상시킬 수 있는지의 여부를 조사하기 위함이다. 실험에 참여한 피험자는 사격에 사전 경험이 없는 50명의 여자 중학생으로 학습전략 집단, 학습전략 + 빛 자극 집단, 학습전략 + 소리 자극집단, 학습전략+ 빛·소리자극집단, 통제집단에 각 10명 씩 무작위로 배당되었다. 피험자의 시각방해를 위해 사용된 기구는 Nova-strobe(미국), 청각방해를 위해 사용된 기구는 워크맨이었다. 독립변수는 Singer(1988)가 개발한 메타인지 전략을 사용한 다음 각각의 방해 조건을 제시하는 것이었다. 메타전략의 구성요소는 (1) 준비하기, (2) 상상하기, (3) 집중하기, (4) 실행하기, (5) 평가하기 등으로 나누어져 있다. 실험과제는 Scatt System을 사용하여 표적지로부터 5m 떨어진 곳에서 10초 이내로 사격을 하는 것이었다. 사격은 습득단계 4분단 파지단계 2분단에서 각 분단 당 5회, 전체 30회를 실시하였다. 본 연구결과 메타인지학습전략을 처치한 집단이 방해를 받았음에도 블구하고 통제집단보다 운동 수행과 학습에 효과가 있는 것으로 나타났다. 연구결과에 대한 구체적 내용은 논의 부분에 상세히 설명하였다.