Ⅰ. 개요
우리나라의 잡지에 발표되는 대부분의 논문들 중에서 무응답의 발생원인에 대해서 체계적으로 다룬 것은 거의 없는 실정이다. 언급조차 하지 않은 경우가 허다하고, 언급하였더라도 주로 단위무응답의 발생과 관련된 것으로서 연구방법에 무응답률이나 단위무응답자를 제외하게 된 원인을
구조의 다층 신경망을 순방향 신경망이라고 한다. 순방향 신경망에서는 한 층의 모든 노드는 다음 층의 모든 노드와 연결된다.
신경망에서 학습이란 뉴런 간 연결별 가중치들을 조정해가는 과정이다. 이때 신경망의 가중치들은 경사하강법으로 계산된다. 입력 데이터들은 은닉층을 거칠 때마다 가
수준에 낙오 없이 도달해야 한다는 것을 의미한다. 이에 교육 여건의 변화로 과도기적 상태에 있는 현 고등학교 학생들에 대한 학습면의 책무성을 제고해야 할 필요성을 느낀다.
Ⅱ. 교수학습이론의 발견학습이론
발견학습이론 ➜ 신본질주의: 지식의 구조(지식을 압축하여 적용할 때 풀음)
신경계로부터 유래한 것으로, 인간의 두뇌처럼 사고하고 연산하는 것을 의미한다. 궁극적으로 컴퓨터를 생각하는 기계로 만들 수 있다는 신념에서 발생된 이론으로, 컴퓨터가 인간이 정해준 것만 단순하게 하는 것이 아니라 스스로 결정할 수 있도록 하는 과정이다.
뉴런의 구조 및 특징
- 정보
신경망 알고리즘이다.
ARIMA와 중회귀 분석에는 Box-Jenkins의 모형화 방법(모형식별, 모수추정, 모형진단, 예측)과 같은 과정을 거쳐 예측에 이용한다. 신경망 분석은 적합한 입력변수를 선택한 다음 시행착오를 거쳐 최적조건의 다층퍼셉트론 구조를 발견한 후, 다시 최적조건의 학습 회수를 찾아내