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dc.contributor.advisor김명-
dc.contributor.author장효원-
dc.creator장효원-
dc.date.accessioned2016-08-25T04:08:37Z-
dc.date.available2016-08-25T04:08:37Z-
dc.date.issued2004-
dc.identifier.otherOAK-000000009130-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/176617-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000009130-
dc.description.abstractConsidering individual differences of students' abilities, aptitudes, necessities, and interests, the 7th curriculum organizes and operates differentiated curriculum for maximizing potential energy of each student and efficiency of education. Composition of groups for cooperative learning or differentiated curriculum affects greatly the learning process and the final studying result when we apply cooperative learning in small- groups for operating this differentiated curriculum. We should consider various characteristics of students, when organizing small groups. Because interaction of students must be maximized according to characters and objectives of the studying contents. That is 'win-win effect'. However, in fact it is difficult that teachers who are busy with administrative work and educational matters organize small groups, apprehending characteristics of each student of a class with approximately 40 ~ 50 students. So in this study, we designed and developed a Student Grouping System(SGS) that organizes small groups easily, fast and automatically, considering various student data ; that is studying result, sex, character, specialty, aptitude and interest of each student, for solving teachers' difficulties and expecting better studying effect. This system converts a multi dimension student data into linear data and it uses clustering method in data mining technique. It organizes students into homogeneous group of similar propensity or heterogeneous group of different propensity. SGS is based on Microsoft Excel to facilitate user interface and it supports grouping and functions which add, delete, change and analyze data easily to use the various function that is provided in Excel. This system can be utilized not in only education but in also company, bank, hospital and so on.;제 7차 교육과정은 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 최대한 고려함으로써 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하기 위한 수준별 교육과정을 편성·운영한다. 이러한 수준별 교육과정을 운영하기 위해서 소집단 협력 학습 방법을 활용하는데 협동학습이나 수준별 학습 시 집단 성원의 구성은 학습 과정과 최종 학습 결과에 중요한 영향을 미친다. 학습 내용의 성격과 목적에 따라 구성원간의 상호작용이 최상이 되어 win-win 효과가 날 수 있도록 구성원의 다양한 특성들을 고려하여 소집단을 편성해야 한다. 그러나 바쁜 행정 업무와 학사 관리에 시달리는 교사가 40~50명이나 되는 학생들 개개인의 특성을 모두 파악하여 소집단을 편성한다는 것은 사실 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 이러한 교사들의 어려움을 해결하고 좀 더 나은 학습 효과를 기대하기 위해 개별 학생들의 학업 성취도 뿐 아니라 성별, 성격, 특기, 적성, 흥미 등 다양한 학생 데이터를 고려하여 학습 상황에 알맞은 소집단을 쉽고 빠르며 자동적으로 편성해주는 학생 그룹핑 시스템(SGS)을 설계·개발하였다. 이 시스템은 다차원 학생 데이터를 1차원 데이터로 변환하고 데이터 마이닝 기법 중 클러스터링(Clustering) 방법을 사용하여 학생들을 유사한 성향의 동질집단 또는 상이한 성향의 이질집단으로 편성해준다. 사용자 인터페이스를 용이하게 하기 위해 마이크로소프트사의 엑셀을 기반으로 하고, 그룹핑 뿐 아니라 엑셀에서 제공하는 여러 함수와 다양한 기능들을 이용하여 데이터를 쉽게 추가·삭제·변형이 가능하며 분석이 용이하도록 제공한다. 이 시스템은 교육 분야 뿐 아니라 기업계, 은행, 병원 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.-
dc.description.tableofcontents목차 논문개요 = ⅶ Ⅰ. 서론 = 1 Ⅱ. 시스템의 이론적 배경 = 4 2.1 수준별 교육과정 = 4 2.2 협동학습과 소집단 구성 = 7 2.3 소집단 구성에 따른 학업 성취도 관련 연구 = 8 2.4 학생 그룹핑을 위한 클러스터링 기법 = 10 Ⅲ. SGS : 학생 그룹핑 시스템 = 16 3.1 학생 데이터 특징 분석 = 16 3.2 그룹핑 알고리즘의 설계 = 19 3.2.1 사용자 조건 및 데이터 처리 = 19 3.2.2 그룹핑 알고리즘 1, 2의 설계 = 22 (1) 그룹핑 대상 데이터 준비 = 22 (2) 변환 및 가중치 부여 = 23 (3) 알고리즘1을 위한 다차원 데이터의 1차원 데이터로의 변환 = 25 (4) 알고리즘1에서의 클러스터링 = 26 (5) 알고리즘1의 문제점 제시 = 28 (6) 알고리즘2를 위한 다차원 데이터의 1차원 데이터로의 변환 = 29 (7) 알고리즘2에서의 클러스터링 = 31 Ⅳ. 시스템의 설계 및 구현 = 33 4.1 전체 시스템의 흐름 = 33 4.2 SGS의 구현 = 34 4.2.1 그룹핑 준비 단계 = 35 4.2.2 기본 사항 입력 단계 = 36 4.2.3 데이터 전처리 단계 = 38 4.2.4 그룹핑 단계 = 39 Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제 = 47 5.1 연구 결과 및 의의 = 47 5.2 향후 연구과제 = 48 참고문헌 = 50 ABSTRACT = 52-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent4317480 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 교육대학원-
dc.title소집단 협력 학습을 위한 지능적 학생 그룹핑 시스템의 설계 및 구현-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedDesign and Implementation of an Intelligent Student Grouping System for Cooperative Learning in Small-groups-
dc.creator.othernameJang, Hyo Won-
dc.format.pageⅶ, 53 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major교육대학원 컴퓨터교육전공-
dc.date.awarded2005. 2-
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교육대학원 > 컴퓨터교육전공 > Theses_Master
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