대학에서는 매학기 개설된 수업에 대해 강의실 배정작업을 진행하고 있으며 대부분의 대학에서는 년4회(1 2학기, 여름, 겨울 계절학기) 수작업으로 반복적인 강의실 배정 작업을 수행하고 있다. 강의실 배정작업은 교수가 선호하는 강의실 또는 교과목특성(실험과목 및 대형 강의)이 반영된 강의실 등 다양한 조건에 의해 강의실을 배정하고 있으며 수작업으로 일일이 강의실을 배정 하는 데에는 상당한 시간이 소요되고 있다. 몇몇 대학에서는 강의실 배정작업을 개선하기 위해 교수 및 강의실의 특성을 고려한 강의실 자동 배정 시스템을 구축을 시도 하였으나, 많은 변수로 인해 여전히 수작업으로 강의실을 배정하고 있다. 이에 본 연구에서는 강의실 자동 배정 시스템을 구축하기 위한 방법으로 최근 3년간 기 배정된 강의실 빅 데이터 자료를 기반으로 작성된 강의실 자동 배정 알고리즘을 제시하고 실적용한 고려대학교 시스템 구축 사례를 살펴보고자 한다.
웹의 등장으로 인터넷이 보편화됨에 따라 웹을 기반으로 하는 가상 강의실이 많이 구축되고 시다. 웹을 기반으로 하는 가상 강의실은 학습자에게 많고 다양한 정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만, 기존 가상 강의실 시스템에서 제공하는 학습내용이 대부분 교수의 임의의 한 수준으로 제공되고 있어 학습자 개개인의 학습수준이나 목적에 맞는 학습내용을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수준별 학습내용을 제공할 수 있도록 학습 평가 에이전트를 갖는 웹 기반 가상 강의실을 제안하고 구현한다. 본 가상 강의실의 학습 평가 에이전트는 학습자에게 학습 방향과 목표에 따라 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위하여 학습 전에 학습자의 학습수준을 테스트한다. 이러한 테스트를 위하여 학습 평가 에이전트는 테스트 항목들에 대하여 문항반응이론을 적용한다. 문항반응이론은 문항특성의 불변성, 능력추정의 정확성, 능력추정의 불변성을 가지고 있어 학습자의 단순한 평가가 아니라 학습자의 지식수준이나 이해정도를 구체적으로 평가할 수 있는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 이러한 가상 강의실의 구축에 필요한 데이타베이스 설계와 시스템 환경에 대한 내용을 포함한다.
일반적으로 사용자의 작업과 관련 있는 적절한 정보 또는 서비스를 제공하는 과정에서 '상황'을 사용하는 경우 이를 상황인식 시스템으로 정의한다. 상황인식 컴퓨팅 기술이 내장된 기기나 컴퓨터는 상황을 감지하여 적절하고 유용한 서비스를 제공하는 능력을 갖게 된다. 이러한 기술은 교육, 의료, 사무실 환경 등 다양한 분야에 걸쳐 활용된다. 특히 현대화된 강의실 환경은 각종 매체의 설치로 인해 전력소모가 심해지며, 매체들과 강의 환경의 효율적인 관리가 어려워지는 문제를 발생시키므로 상황인식 컴퓨팅 기술이 적용될 필요가 있다. 본 논문에서는 상황인식 기술을 이용한 강의실 관리 시스템을 제안한다. 이 관리 시스템은 다양한 센서 (온도, 조도, $CO_2$, 인체감지) 로부터 획득되는 저수준의 데이터를 사용자가 식별할 수 있는 추상화된 고수준의 정보로 변환하여 사용자에게 알려준다. 이 시스템을 구축함으로써 관리자는 강의실 내부에 설치된 매체들과 환경요소에 대한 상황을 쉽게 인식 할 수 있고, 강의실 내부의 상황변화에 대해 능동적으로 관리 할 수 있게 된다. 또한 강의실에 대한 과거의 이력정보를 검색 할 수 있음으로써 사전관리가 가능해짐에 따라 수동적인 관리로 인한 전력소비에 비해 전력절감 효과가 있고 쾌적한 강의실 환경을 학생들에게 제공 해 줄 수 있게 된다.
본 연구에서는 대학 강의실에서 공석 시 음향지표를 이용하여 만석 시 강의실의 음향지표를 예측하는 방법을 제시하였다. 먼저 공석 시 측정한 강의실의 $T_{30}$값으로 공석 시 실의 총 흡음력을 계산할 수 있다. 선행연구(Choi, 2016)에서 제시한 12개 강의실의 공석 시 총 흡음력에 대한 만석 시 총 흡음력의 선형 회귀식을 이용하여 만석 시 실의 총 흡음력을 예측할 수 있다. 공석 시에 대한 만석 시의 총 흡음력 비를 토대로 재실자의 부가흡음에 의한 강의실의 음향지표 변화폭을 예측할 수 있다. 이 예측방법을 이용하여 공석 시 실의 음향지표 값을 알면 비슷한 규모의 만석 시 강의실의 음향상태의 예측이 가능하다.
최근 들어 센서 네트워크에 대한 관심이 증가됨에 따라서 다양한 분야에서 이를 활용한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 강의실 제어 시스템을 제안하고 구현한다. 강사의 강의 이력 정보를 센서 네트워크를 통하여 수집하고, 이 정보를 활용하여 강사가 강의실에 들어갈 때 강의실 내 PC, 빔 프로젝터, 전등 등을 강의에 적합한 형태로 제어해 주면 효과적인 강의 진행이 가능하다. 본 논문에서 제안한 강의실 제어 시스템이 효과적으로 동작할 수 있도록 센서 네트워크를 구축하고 성능 실험을 한다. 이를 통하여 강의실에 설치한 센서 노드의 메시지 발생 주기와, 센서 노드 간 통신이 원활하게 이루어질 수 있도록 강의실 내 배치된 센서 노드의 수를 최적화할 수 있는 값을 구하였다.
강의실의 언어 요해도에 관한 연구는 그 평가방법과 지표에 대한 주제로 꾸준히 이루어져 왔다. 기존의 지표들에서는 전체 음에너지에 대한 초기음에너지의 비율로 계산하거나(C80, D50) 주파수 대역별 음에너지의 감쇠율(RASTI)을 구하여 명료도를 평가하였다. 본 연구에서는 Autocorrelation Function (ACF)의 시간적 요소를 통해 강의실의 언어 요해도를 평가하였다. 먼저 시뮬레이션 대상 강의실에서 무향실 음원이 제시되었을 때 12개 수음점에서 음향특성을 측정$\cdot$분석하였으며 청감실험과 ACF 분석을 통해 강의실 요해도와의 상관관계 규명하였다
최근 한국의 교육인구가 급격히 감소함에 따라 대학 환경에 많은 변화가 일어나고 있다. 특히 지역사회에 연계한 전문대학의 경우 다양한 교육의 변화, 즉 기존의 일률적인 2년제 학제에서 3년제로의 학제전환, 일학습병행제를 통한 근로자 학위 수여, 산업체 근로자 야간 위탁교육 등의 실시를 통해 위기에 대응하고 있다. 하지만 이러한 교육대상 및 내용의 변화는 한정된 강의실을 적절히 전공과목에 배정해야 하는 새로운 형태의 강의실 배정문제를 일으키고 있다. 본 논문에서는 강의실 배정을 위해 준수해야 하는 제약을 반드시 준수해야 하는 절대 제약과 가능한 준수 해야 하는 상대제약으로 구분하고, 이를 수리적으로 모델링 하여 최적화 소프트웨어를 통해 최적의 강의실 배정을 하였다. 절대제약에는 한 강의실에 2개 교반 이상 배정이 되면 안 되는 등과 같은 물리적인 제약들이며, 상대제약은 교수의 편의성을 고려한 강의 시수 배정 등과 같은 논리적인 제약이다. 결과는 만족스러웠으며 기존의 사람을 통한 강의실 배정보다 여러 가지 지표면에서(강의실 활용률과 교수 만족도) 월등한 결과를 얻을 수 있었다.
CPMS(Classroom Power Management System)는 유비쿼터스 센서네트워크 기술을 적용한 층별 강의실 조명 전원을 관리하는 시스템이다. 강의실에는 조도를 센싱하는 모트와 조명 전원을 제어하는 모트가 설치되어 있어, 주기적으로 센서 데이터 및 강의실 전원 상태를 주기적으로 CPMS서버에 보고한다. CPMS 서버는 베이스 모트를 통해 각 강의실의 방의 제어 모트들과 통신하고 전원을 제어하고, 윈도우즈 GUI 소프트웨어를 통해 모트의 상태를 표시하고, 강의실 사용에 대한 스케줄을 입력하여 관리한다. 본 논문에서 CPMS는 모트간의 통신은 IEEE 802.15.4/Zigbee모듈을 사용하여 구현했고 서버소프트웨어는 윈도우즈 시스템을 기반으로 C# 언어와 MS SQL Server로 구현하였다. 본 시스템은 장치들 간의 통신이 모두 무선으로 이루어지므로 설치가 쉽고, 유선 공사에 드는 비용을 절감한 수 있을 뿐 아니라 유선 공사가 난감한 기존 빌딩에서도 구축할 수 있는 장점이 있다.
강의실은 학생들이 학습을 하는 공간으로 정확한 정보취득과 시작업을 요한다. 강의실의 조명환경에 대한 문제점은 학습효과의 저하뿐만 아니라 학생들의 시력에도 악영향을 미치게 된다. 따라서 학생들이 대부분의 시간을 보내는 강의실의 알맞은 조명을 얻기 위한 연구가 필요하다. 현재의 대학 강의실의 일반조명시스템과 다운라이트를 적용한 조명시스템을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교, 검토해보면 다운라이트를 적용한 조명 시스템은 강의실의 조도를 개선하며, 등기구 초기 투자비용의 절감으로 경제성을 향상시키고 에너지 절약을 가져올 수 있다.
본 연구는 고등 공학교육에 플립러닝을 Active Learning Classroom(ALC)에 적용한 사례와 고정식 강의실에 적용한 사례를 비교하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 ALC 플립러닝과 고정식 강의실 플립러닝 사례 간에 사전학습, 학업성취, 수업만족도가 어떻게 다른지 비교하였다. 연구결과, ALC 플립러닝이 고정식 강의실 플립러닝에 비해 사전학습 영상강의 시청을 더 많이 하였고, 중간시험 점수는 낮으나 기말시험 점수는 더 높았다. 또한 수업 요인, 교수자 요인, 전반적 만족도 문항으로 수업만족도를 확인한 결과, ALC 플립러닝이 고정식 강의실 플립러닝에 비해 모든 요인에서 높은 만족도를 보였다. 본 사례연구는 플립러닝 강의실 환경으로서 학습자중심의 수업에 용이하도록 구축한 학습공간인 ALC 환경이 강의실에서 학생 중심의 활발한 상호작용을 필요로 하는 플립러닝에 더 효과적임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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