현재 초·중등학교에서는 교육행정시스템을 사용하여 학생들의 데이터를 관리한다. 이 시스템의 일부인 교무업무지원 시스템은 학사 및 교무 업무를 지원하는 단위 시스템으로써 학생들에 ...

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A30094552
2003
Korean
004.000
학술저널
55-63(9쪽)
0
0
상세조회0
다운로드현재 초·중등학교에서는 교육행정시스템을 사용하여 학생들의 데이터를 관리한다. 이 시스템의 일부인 교무업무지원 시스템은 학사 및 교무 업무를 지원하는 단위 시스템으로써 학생들에 ...
현재 초·중등학교에서는 교육행정시스템을 사용하여 학생들의 데이터를 관리한다. 이 시스템의 일부인 교무업무지원 시스템은 학사 및 교무 업무를 지원하는 단위 시스템으로써 학생들에 대한 각종 데이터를 저장하고 있으며, 데이터의 단순 검색 및 통계 데이터 계산을 허용하여 교육 정보 자원의 통합관리에 큰 도움을 준다. 그러나 현재의 교무업무지원 시스템은 데이터를 개별적으로 관리하고 있기 때문에 데이터 사이의 연관 관계로부터 도출될 수 있는 유용한 정보는 제공하지 못한다. 본 연구에서는 저장되어 있는 데이터의 연관 관계 분석을 통해 학생 교육에 유용한 데이터 추출이 가능하다는 것을 보이고, 그러한 분석을 손쉽게 할 수 있는 도구인 SIMS를 설계하고 구현하였다. SIMS는 데이터 상호 관계 분석에 연관규칙 기법울 사용한다. 유사한 기능을 제공하는 기존의 도구들을 사용하려면 전문 지식이 필요한 반면 SIMS는 일선 교사들이 수월하게 사용할 수 있으며 현재의 교육행정시스템에 연동되어 사용될 수 있다는 장점이 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Elementary schools and middle schools currently manage their student data by using the education administration system. One of its sub-systems called 'the academic affairs support system' is especially dedicated to handle school and academic affairs d...
Elementary schools and middle schools currently manage their student data by using the education administration system. One of its sub-systems called 'the academic affairs support system' is especially dedicated to handle school and academic affairs data. By allowing simple data search and statistical data calculations, it helps teachers easily integrate and manage education information resources. However, it is not easy for teachers to analyze the correlations among student data. In this paper, we showed by examples that a lot of meaningful information can be extracted by analyzing the relations among student data. Based on the results, we designed and implemented SIMS as a tool to provide teachers with such services. SIMS makes use of Association Rules for data correlation analyses. SIMS can be used in connection with the academic affairs support system, and is much easier to use than previously developed commercial products for similar services.
LSI 유사도를 이용한 효율적인 빈발항목 탐색 알고리즘
웹 미디어 시스템을 위한 확률 분포 함수와 사용자 프로파일에 기반 한 동적 적응 모델
학술지 이력
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2027 | 평가 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
| 2021-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
| 2018-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2015-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2011-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (등재유지) | ![]() |
| 2009-01-01 | 등재 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | ![]() |
| 2006-01-01 | 등재 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
| 2005-01-01 | 등재 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
| 2003-07-01 | 등재 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 1.67 | 1.67 | 1.56 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 1.49 | 1.42 | 2.251 | 0.64 |