이 연구는 학습자 중심 수업을 대상으로 강의계획 적절성과 학습역량 간의 관계에서 학습자 맞춤형 교육의 매개효과를 분석하는 데 목적이 있 다. 이를 위해 A대학 2022학년도 1학기 강의평가 결과를 활용하여 인과 관계와 매개효과를 분석하였다. 본 연구에서 학습자 중심 수업은 문제해 결학습, 플립드러닝, 팀기반학습, 토의토론학습, 블랜디드러닝으로 정의 하였으며, 학생수준 고려, 학습흥미 유발, 학생인격 존중을 학습자 맞춤 형 교육으로 정의하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 강의계획 적절 성, 학습자 맞춤형 교육, 학습역량 간에는 통계적으로 유의미한 인과관계 가 분석되었다. 둘째, 강의계획 적절성과 학습역량 관계에서 학습자 맞춤 형 교육의 매개효과를 확인한 결과 완전매개효과를 지니는 것으로 분석 되었다. 즉, 학습자 중심 수업 실시만으로는 학습역량이 증진되는 것은 아니며, 학습자 맞춤형 교육을 고려한 매개를 통해서 학습역량이 증진될 수 있다는 점을 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 강의계획서 적절성과 학습역량 간의 관계에서 학습자 흥미와 수준 차이, 인격을 고 려한 학습자 맞춤형 교육의 매개효과의 시사점을 제시하였다.

This paper proposes an algorithm for the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem(UPMSP) without setup times, aiming to minimize total tardiness. As an NP-hard problem, the UPMSP is hard to get an optimal solution. Consequently, practical scenarios are solved by relying on operator's experiences or simple heuristic approaches. The proposed algorithm has adapted two methods: a policy network method, based on Transformer to compute the correlation between individual jobs and machines, and another method to train the network with a reinforcement learning algorithm based on the REINFORCE with Baseline algorithm. The proposed algorithm was evaluated on randomly generated problems and the results were compared with those obtained using CPLEX, as well as three scheduling algorithms. This paper confirms that the proposed algorithm outperforms the comparison algorithms, as evidenced by the test results.

The purpose of this study is to compare the effects of input- and output-based planning (reading a sample passage vs. writing a draft) on the oral performance of L2 learners with low-proficiency. In this study, 16 Korean female junior college students of low English proficiency were divided into two different planning groups. The reading group was required to read a sample passage of the given topic, designed to encourage “noticing” and “focus on form” using input enhancement, while the writing group was asked to write a draft of their speech, using only their own L2 knowledge. After such planning activities, both groups recorded their assigned speaking tasks using Kakao Talk. Eight planning activities and oral performances were completed over the period of the semester. In order to compare the effects of input- and output-based planning on the improvement of overall proficiency, pre- and post-tests, in which the students produced the same narratives, were analyzed using Mann-Whitney U and Wilcoxon signed-rank tests. Furthermore, this study explored any difference in speaking performance after each type of planning and what the learners were actually doing during planning time. The results showed that output-based planning had positive effects on speaking performance and its repeated practice led to the improvement of overall proficiency.

Various inventory control theories have tried to modelling and analyzing supply chains by using quantitative methods and characterization of optimal control policies. However, despite of various efforts in this research filed, the existing models cannot afford to be applied to the realistic problems. The most unrealistic assumption for these models is customer demand. Most of previous researches assume that the customer demand is stationary with a known distribution, whereas, in reality, the customer demand is not known a priori and changes over time. In this paper, we propose a reinforcement learning based adaptive echelon base-stock inventory control policy for a multi-stage, serial supply chain with non-stationary customer demand under the service level constraint. Using various simulation experiments, we prove that the proposed inventory control policy can meet the target service level quite well under various experimental environments.

다양한 전자제품의 조작법을 빠르고 정확하게 학습하는 것은 일상적이고 중요한 과제가 되었다. 특히 소프트 웨어는 여러 제품들의 통제 및 조작에서 핵심적인 지위를 차지하고 있다. 본 연구는 기존 학습연구에서 중요한 변인으로 연구되어온 학습방법, 학습계획, 과제난이도가 소프트웨어 학습에 미치는 영향을 검증하였다. 실험1에 서는 2 (학습방법: 경험적 vs. 언어적) x 2 (학습계획: 간격 vs. 덩이진) x 2 (난이도: 쉬움 vs. 어려운)의 피험자간 요인설계를 사용하여 각 조건에서 참가자들이 윈도우 무비메이커를 사용하여 파일을 조작하는 방법을 학습하는 실험을 실시하였다. 그 결과 학습계획에 따른 수행의 차이는 발견할 수 없었으나, 언어적 학습보다 경험적 학습 에서 참가자들은 더 빠르게 평가과제를 완료하였다. 특히 과제난이도가 높아질 경우 참가들은 언어적 조건에서 경험적 조건보다 두드러진 수행저하를 보였는데, 이는 과제가 어려워질수록 경험적 학습이 효과적인 학습방법이라는 것을 시사한다. 즉 소프트웨어 학습에서 간단한 조작의 경우에는 매뉴얼 혹은 지시문의 형태로 구성된 언 어적 학습으로 충분하지만 어려운 과제의 경우에는 체험 프로그램이나 투토리얼 모드를 통해 학습하는 것이 효 과적일 것이다. 추가실험에서 난이도 증가에 따른 언어적 학습의 선형적 이득을 확인하기 위해 난이도를 3단계 로 세분화하여 검증하였으며 (실험 2) 학습계획의 효과를 확인하기 위해 학습시행간 간격을 증가시켰으나 (실험 3) 유의미한 결과를 발견하지는 못했다.

가상 환경 또는 실세계에서 지능적인 NPC를 위한 연구가 하드웨어나 소프트웨어 분야에서 활발히 진행되고 있다. 하드웨어 분야로는 로봇 시스템이 주를 이루고 있으며, 이는 물리적인 제약점과 노이즈의 문제 해결에 초점을 맞추고 있다는 점에서 단순 소프트웨어 분야와는 차이점이 있다. 그러나 공통적인 목표는 사람과 같은 환경에서 사람과 같이 행동하는 지능형 NPC 기술 개발이다. 본 논문은 최근 기존 연구 중에서 소프트웨어 분야와 아키텍쳐 설계를 통해 지능적인 NPC를 연구한 사례를 중점으로 조사한다. 사람과 같은 행동 결정을 유도하는 NPC에는 신경망, 유전자 알고리즘, 사례기반 추론, 학습과 같은 여러 분야에 연구가 진행되고 있다. 다양한 인공지능 알고리즘 중에서 현재 환경과 자신의 상태를 고려하여 가장 적합한 행동 결정을 유도하는 계획 기법을 기반으로 하는 연구를 조사한다. 이러한 연구는 기존의 실세계의 로봇 시스템, 가상 환경, 가상 시뮬레이션 그리고 게임의 여러 캐릭터 위주의 장르에서도 활용범위를 넓힐 수 있다.

본 연구는 사전 준비활동이 EFL 학습자의 교실 공개 구두 발표 불안에 미치는 효과를 연구하 였다. 이는 언어적 지식 (language knowledge)의 준비는 제 2 언어 학습자의 자신감을 높여 정서 적 불안을 완화하는데 도움이 된다는 선행 연구들의 결과에 근거한다. 연구를 위해 학습자들은 4 주 간 (1) 스피치 모델 읽기 (reading a model text), (2) 스피치 초안 쓰기 (writing a draft), 그리 고 (3) 구두 연습 리허설하기 (rehearsing for oral practice) 등 세 가지 사전 준비활동을 수행하였 다. 사전 준비활동 전 후의 교실 공개 발표 불안 정도의 차이는 PSCAS (Public Speaking Class Anxiety Scale)를 사용하여 네 가지의 불안 구성요소에 대해 비교하였다: ‘test anxiety’(TA: 시험 불안), ‘communicative apprehension’(CA: 전달 불안), ‘fear of negative evaluation’(FNE: 부정적 평가에 대한 두려움), 그리고 ‘comfort of using English’(CUE: 영어 사용에 대한 편안함). 결과 분 석에 의하면 사전 준비활동은 네 가지 구성요소의 구두 불안에 모두 긍정적인 영향을 주었는데, 특히 ‘부정적 평가에 대한 두려움’과 ‘영어 사용에 대한 편안함’에 있어 유의미하게 긍정적인 결 과를 가져왔다. 이는 ‘reading a model text’ 및 ‘writing a draft’ 등의 사전 준비활동 중에 이루 어지는 교사 및 동료와의 상호 피드백을 통한 언어적 지식 스캐폴딩으로 인한 학습자의 자신감 이 상승하고, ‘rehearsing for oral practice’활동으로 인한 발표연습 기회, 그리고 이러한 과정에 서 이루어지는 친밀함의 관계형성이 동료 및 교사에 의한 평가 불안을 완화하고 이전 보다 편안 하게 영어를 사용하게 된 것으로 보인다.

Purpose: The purpose of this study was to investigate the role of the dorsal premotor cortex (dPMC) in reconstruction and learning of novel finger movement sequence. Especially, different structures of practice (blocked vs. random) were introduced to vary the level of contextual interference, and the dPMC activities during the motor preparation phase were manipulated by the transcranial magnetic stimulation (TMS). Methods: Different patterns of serial key press learning tasks were introduced in random or blocked orders while either the real or the sham TMS was applied at the movement preparation stage. Thus, 56 subjects were randomly assigned into Sham-blocked, TMS-Blocked, Sham-random, and TMS-random practice conditions. 3-way ANOVA were performed to identify the group and condition differences. Results: As a result, the Blocked practice group showed fluent task performances regardless of TMS stimulation during the practice periods, while only the Sham-random practice groups showed the effect of contextual interference in the transfer and retention periods. Conclusion: Significant difference of practice effect depended on the presence of TMS stimulation only with the higher contextual interference in the motor preparation stage. The dPMC seems to be responsible for preparation and reorganization of new motor plans when the variability of the task is high. These results supports the forgetting-reconstruction theory to better explain the effect of contextual interference.