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직장인 학습자의 온라인 영어토론수업에 대한 인식 및 영어사용 수준에 따른 의사소통의지의 차이에 대한 연구
양희진 ( Yang Huijin ) 한국멀티미디어언어교육학회 2021 멀티미디어 언어교육 Vol.24 No.1
This paper aimed to examine adult English learners' willingness to communicate (WTC) and their perceptions of the usefulness of a synchronous online group discussion class (SOGDC). 30 office workers were assigned to lower and upper-level groups and participated in three 40-minute discussions. After the final class, a questionnaire comprised of 24 items was administered in order to determine their WTC and the relationship between WTC and variables such as motivation, communication anxiety, and L2 self-confidence. Descriptive analysis, Normality test, Sample independent t-test, Pearson's correlation analysis, Multiple regression analysis, and Chi-square tests were conducted to analyze the results. Statistical analysis revealed that, in terms of WTC, higher levels of motivation led to higher WTC in the lower-level group compared to other variables. However, the upper-level group showed that these variables do not affect WTC. In the upper-level group the most influential factor affecting WTC was topic of discussion, yet in the lower-level group it was English proficiency. As far as benefits of participating in an online class, both groups agreed that the flexibility of time and location was a positive. This study indicates the importance of WTC in relation to teaching an online English discussion class in the post COVID-19 era.
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신유진(Yujin Shin),양희진(Huijin Yang),장다영(Dayoung Jang),장현준(Hyeonjun Jang),고석주(Seokju Koh),한동희(Donghee Han) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.
KCI
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