본 연구는 대학생을 대상으로 사이버 강좌에서 사용되는 세가지 정보제시 유형에 따라 학습자의 학습 수행, 콘텐츠 만족도, 그리고 학습성취 기대감에 어떤 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 이에 공기펌프 작동원리, 브레이크 작동원리, 번개형성과정의 세가지 과제를 나레이션+텍스트(na+text), 나레이션+삽화(na+illust), 나레이션+애니메이션(na+ani)의 세가지 정보제시 유형의 콘텐츠를 제작하였다. 먼저 학습수행에 있어서는 브레이크 과제에서 정보제시 유형별 유의한 차이가 나타났으며 세가지 정보제시 유형 모두에서 na+illust, na+ani, na+text 조건 순으로 성취가 높았다. 번개형성과정에서도 정보제시 유형별 유의한 차이가 있었고, na+text, na+ani, na+illust 의 순으로 학습성취가 높은 것으로 나타났다. 콘텐츠 만족도에 있어서는 공기펌프와 브레이크 과제 모두에서 제시유형별로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, na+ani, na+illust, na+text 순으로 만족하는 것으로 나타났다. 학습성취에 대한 기대감도 공기펌프와 브레이크 과제 모두에서 유의한 차이가 있으며, 그 순서는 만족도와 동일하였다. 이 연구의 결과는 나레이션이 제공되는 3 가지 정보제시 유형의 콘텐츠를 학습함에 있어 학습과제와 학습과제 제시 유형에 따른 학습 수행의 차이를 확인할 수 있었다. 또한 이러한 학습수행 결과는 피험자의 콘텐츠 만족도와 학습 성취 기대감과는 다른 패턴을 보임으로써 정보제시 유형에 대한 평가와 실제 학습수행과는 차이가 있음을 시사한다.
각급 학교의 학내망이 웹을 이용할 수 있도록 구축됨에 따라 가상학습을 이용해 웹을 기반으로 한 학습자 중심의 과제물 관리 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 기존의 과목별 과제 제시와 과제물 제출 및 평가가 웹 상에서 이루어짐으로써 일련의 과정이 온라인으로 처리되게 되었다. 과제물 관리를 위해 웹 서버 및 홈페이지를 구축하고, 학습자들의 과제 제출을 웹 페이지에 직접 입력할수 있도록 하였고 또한 CGI 언어나 웹과 데이터베이스와의 연동과 같은 웹 상의 페이지저작의 능력이 없어도 교사가 웹을 통해 과제물을 제시하고 이를 평가하여 점수를 입력하면 웹을 통해 조회가 가능하도록 설계 구현하였다.
본 연구는 일반 목적의 한국어교육에서 쓰기 능력을 배양하기 위해 제시되는 쓰기 과제가 학습자들이 성공적으로 수행할 수 있도록 구성되어 있는지를 통합형 한국어교재를 분석함으로써 논의하고자 하였다. 우선, 선행 연구에서 언급한 쓰기 과제의 개념 및 구성요소를 바탕으로 쓰기 과제의 구성요소를 정립하고 이 설정한 쓰기 과제의 구성요소를 가지고 연구 대상인 통합형 한국어교재를 분석하였다. 분석 결과, 쓰기과제의 유형에서 '자유 작문'과 '모방해서 쓰기'가 가장 높은 분포를 보였고 교재에서 공통적으로 다루는 주제는 21개 정도였다. 지시 내용의 대다수가 한 두 문장의 지시문으로 지시사항을 진술하는데 대부분이 주제 및 장르만을 제공하고 있으며 글의 목적, 형식, 분량, 시간 등은 제시되어 있지 않았다. 읽기 텍스트의 유형은 정보 전달의 목적을 가지는 설명문의 텍스트가 가장 많았고 평가 준거와 기타 요소에서 채점 기준과 시간은 전혀 제시되지 않고 있었다. 고급수준의 쓰기 과제에서는 글의 분량, 형식 등이 그나마 제시되는 편이나 초급과 중급에서는 이것조차 거의 나타나지 않았다. 이처럼 통합형 한국어교재에는 쓰기 과제의 구성요소가 고루 갖추어지지 않은 채 학습자들에게 제시되고 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 한국과 미국의 기하 영역 교과서 과제에 제시된 실생활 맥락 과제를 수학적 모델링 관점에서 분석함으로써 두 나라 학생에게 주어진 수학적 모델링 학습기회의 다양성을 비교하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 각 나라 교과서 과제를 수학적 모델링 과정, 데이터, 표현종류의 세 가지 측면을 중심으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 수학적 모델링 과정과 관련하여, 한국 교과서의 경우 미국 교과서보다 수학적 모델링 과정의 모든 단계에서 더 높은 비중으로 과제를 제공한다. 둘째, 데이터의 특징과 관련하여, 두 나라 교과서 모두 적정 데이터 과제 비율이 가장 높으며, 한국의 경우 교과서별 데이터 특징의 격차가 크다. 셋째, 표현종류와 관련하여, 두 나라 교과서 모두 글과 그림 과제 비율이 가장 높다. 한국 교과서가 미국 교과서보다 교과서에 따른 표현종류의 차이가 크게 나타났으며, 일부 교과서의 경우 글과 그림을 제외한 다른 표현이 제시되지 않았다. 넷째, 세 가지 특징을 통합하여 과제를 분석한 결과, 세 가지 측면이 다양하게 다루어지기보다 적정 데이터를 글과 그림으로 제시한 뒤 수학 결과를 얻는 데 초점을 둔 과제가 주로 제시되었다. 한국 교과서와 달리 미국 교과서에만 제시된 과제로, 과잉 데이터가 글로 제시되어 수학화를 요구하는 과제가 확인되었다.
본 연구는 '확률과 통계' 교과서에 제시된 과제의 맥락 유형과 과제를 수행할 때 요구되는 인지적 역량이 학생들에게 어떠한 학습기회를 제공하는지 살펴보았다. 이를 위해 2015 개정 수학과 교육과정에 따른 '확률과 통계' 검정교과서 전체 9권을 분석한 결과, 맥락 기반 과제(CF유형, RE유형)는 각 교과서마다 전체 과제 개수의 67.5%부터 78.0%로 나타났지만 실생활에 연관된 본질적인 과제(RE유형) 비율은 0.4%부터 2.0%로 나타나 교과서에 제시된 대부분의 맥락 기반 과제는 실생활 소재를 위장한 과제임을 알 수 있었다. 그리고 맥락 기반 과제의 인지적 역량은 각 교과서마다 재생산(Rp)범주에 속하는 과제 비율은 29.6%부터 50.0%로 다양하게 나타났고, 연결(Co)범주 과제 비율은 33.8%부터 54.3%, 반성(Rf)범주 과제 비율은 8.8%부터 20.0%로 나타나 과제수행 시 학생들이 반성적 인지 과정을 경험할 수 있는 학습기회는 다소 충분하지 않음을 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 광역지방자치단체에서 사용하고 있는 단위과제 운영상 문제점을 조사 분석하고, 그 과정에서 도출된 시사점을 제시하는 것이다. 기능분류체계의 최하위 단위이자 보존기간 책정 단위인 단위과제의 신설부터, 단위과제 보존기간 책정, 단위과제카드 생성, 기록물 편철까지 일련의 운영 과정에서 나타나는 문제점들을 지적하고 사례를 소개하였다. 그리고 체계적이고 효율적인 기록물 관리를 위하여 단위과제 운영에 있어 개선되거나 고려해 봐야할 요소들을 제시하였다.
목적: 이중언어자에 있어서 각각의 언어가 대뇌에 어떻게 표상 되어 있는가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국어/중국어 이중언어화자를 대상으로 사용한 언어와 과제에 따라 활성화된 부위에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 이중언어자(화교) 자원자 8명을 대상으로 하였고, 모두 오른손잡이였다. 한국어와 중국어로 구성된 어휘판단과제(lexical decision task)와 의미판단과제 (semantic decision task)를 이용하여 언어 영역의 활성화를 유도하였다. 어휘판단과제는 화면에 제시되는 두 자극이 모두 단어인지 아닌지 판단하여 신호하도록 하였고(예:원개 · 교화, 토끼, 지욱), 의미판단과제는 화면에 제시되는 두 자극의 의미가 관련 있는지 없는지 판단하여 신호하도록 하였다. (예:가가 ·제제, 아침·저녁). 대조과제는 아랍어(예:equation omitted) 글자의 크기를 판단하여 신호하도록 하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며 8명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. p<0.000001을 기준으로 얻어진 활성화 영상에서 각 언어와 과제별로 나타난 활성화 신호의 차이를 육안적으로 분석하였다.
과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.
정부의 입장에서 R&D 과제간의 유사도를 분석하는 것은 불필요한 예산의 낭비를 없애고, R&D 투자의 효과를 높이는데 있어서 매우 중요한 문제이다. 그 동안, 문서의 내용을 대표하는 키워드를 중심으로 두 문서간의 유사도를 분석하거나, 문장 단위로 유사도를 분석함으로써, R&D 과제의 중복 여부를 판단하기 위한 연구들이 시도되어 왔으나, 여러 가지 이유로 아직까지 그 정확도는 매우 낮은 실정이다. 이에, 본 연구는 기 수행된 R&D 관련 특허를 조사, 수집하는 정부 R&D 특허기술동향조사사업의 특허분석 DB를 활용하여 R&D 과제간의 유사도를 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시하였다. 또한, 제시한 모델의 검증을 위해 156개 과제, 160,218개의 유효특허를 기반으로 유효특허기반 과제 유사도 측정 실험을 수행하고, 그 사례를 제시하였다.
최근 국가 연구개발 과제의 성과물에 대한 실용화 또는 상업화 강화가 중요한 이슈로 떠오르고 있으며, 기술 실용화 관점에서 연구개발 과제를 체계적으로 관리할 수 있는 지원 도구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 기존의 기술준비수준 모델은 기초 연구부터 실용화까지의 기술 개발 수준을 9개의 수준으로 나누어 각각의 수준에 대한 기준을 제시해 줌으로써 과제 관리를 위한 유용한 도구로 활용되어 왔다. 그러나 이 모델은 기술준비수준의 평가가 전문가에 의해 이루어져야 하며 구체적인 평가지표도 제시되어 있지 않기 때문에 다수의 과제로 구성된 국가 연구개발 사업에 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 델파이 기법을 활용하여 기존의 기술준비수준 모델을 대규모 국가 연구개발 과제에 적용할 수 있도록 각 수준에 대한 정의와 각 수준의 달성 여부를 결정하는 평가지표를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 기술준비 수준 모델은 각 수준에 맞는 구체적인 평가기준을 제공함으로 대규모 국가 기술개발 과제의 연구개발에서 실용화까지의 전 과정을 관리하기 위한 도구로 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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