• 과학교육연구지
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• 제37권1호
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• pp.1-10
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• 2013

본 연구는 초등학교 4학년 2학기 1단원 '식물의 세계'에서 학습자 중심의 다양한 관찰학습을 적용하기 위해 다중지능 요소별 관찰 전략을 개발하여 과학수업에 관찰 학습 프로그램을 적용하고 초등학생들의 관찰능력, 학업성취도, 과학적 태도에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 단원 차시별 관찰 대상 및 주제를 선정하고 다중지능 활용 교수 학습 방법 중 적합한 방법을 추출하여 다중지능 요소별 관찰전략을 개발하였다. 개발한 관찰전략을 활용하는 관찰학습 프로그램 단계를 구상하였으며 관찰능력, 학업성취도, 과학적 태도에 관한 사전검사를 실시하였다. 관찰학습 프로그램 단계마다 개발한 다중지능 요소별 관찰전략 중 적절한 전략을 선택하여 교수학습을 계획하고 수업에 투입하였다. 수업 실시 후 관찰능력, 학업성취도, 과학적 태도에 관한 사후 검사를 통해 효과를 분석하였다. 그 결과 첫째, 다중지능 요소별 관찰전략을 적용한 관찰 능력을 검사에서 학생들의 관찰 능력 수준을 상위단계로 발전시키는데 긍정적인 영향을 끼친 것으로 보인다. 관찰 능력 검사의 하위 영역인 진술문 구별하기, 정량관찰, 정성관찰 영역에서 실험반이 비교반보다 높은 점수를 나타냈다. 둘째, 관찰 전략의 적용은 학생들의 과학적 개념 이해에 효과적이었으며 초등 과학 생물 영역 성취도 검사에서 실험반이 비교반보다 점수가 높은 점수를 받도록 하였다. 셋째, 과학적 태도 검사에서는 과학적 태도의 하위 요소인 개방성, 자진성, 창의성에서 유의미한 차이가 있었다. 다중지능 요소별 관찰전략은 과학적 태도 변화에도 긍정적인 효과를 끼쳤음을 알 수 있다. 이 연구 결과를 종합하면 다중지능 요소별 관찰전략을 적용한 결과 관찰능력, 학업성취도, 과학적 태도 모든 영역에서 효과가 있었다. 따라서 다중지능 요소별 관찰 전략은 초등학교의 과학 수업 현장에서 교수 학습 방법의 하나로 제시 될 수 있으며 의미있는 과학수업이 될 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.308-310
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• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 아른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bootstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교 실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2000년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.33-36
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• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 다른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bo otstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.336-338
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• 1999

본 논문에서는 사회 학습의 이론의 하나인 관찰 학습 이론에 기반한 네트웍 앙상블을 위한 관찰 학습 알고리즘을 제안한다. 하나의 네트웍이 학습할 대 함께 학습되는 다른 네트웍들을 이용하여 가상 데이터를 생성하여 학습에 이용하므로써 데이터가 부족한 경우 네트웍이 과학습 되는 것을 방지고 각 네트웍의 일반화 성능을 향상시키는 동시에 앙상블의 성능도 향상시킨다. 제안된 방법을 사인 함수의 근사 문제와 중첩된 두 정규 분포의 분류 문제에 적용하고 단일 네트웍, 네트웍 위원회, Bagging 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 일반화 성능의 우수성을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.57-67
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• 2015

이 연구의 목적은 초등 과학 영재 학생들을 대상으로 과학박물관 탐방학습을 실시하여 관찰의 유형을 분류하고 이를 분석하였다. 이를 위해 과학 영재 학생 10명을 선정하여 탐방학습이 진행되는 동안 일어나는 관찰을 언어로 표현하도록 하여 모든 관찰 내용과 대화를 녹음하였다. 그 결과는 다음과 같다. 인지적 측면에서는 응답의 빈도가 높았고 자신의 의견을 배제하고 전시물과 관련하여 질문하고 응답하는 빈도가 높았으며, 정의적 측면에서는 권유의 빈도수가 가장 많았다. 관찰의 유형을 분류하고 이를 분석한 결과에서는 단수의 관찰 대상 전체를 시간 독립적으로 관찰하는 빈도가 높고, 시각을 사용하여 조작을 하지 않고 정성적인 방법으로 관찰하는 빈도가 높았다. 따라서 질문을 통한 언어적 상호작용은 관찰의 빈도와 다양성에 긍정적인 영향을 주며, 과학박물관 탐방학습에서 과학 영재 학생들의 다양한 관찰을 유도하기 위해서는 프로젝트 학습과 같은 특정 전시관이나 전시물을 학생이 직접 선택하여 집중 탐구할 수 있는 시간이나 학습지를 마련하면 더 효과적인 관찰 학습이 이루어질 수 있을 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.978-979
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• 2015

스마트 러닝을 위한 다양한 시도가 있으나, 프로그래밍과 같이 예제나 흐름에 관한 설명이 중요한 경우, 학습자의 학습결과로 주어진 문제 풀이가 올바른 답이라 할지라도 앞 뒤 맥락에 따른 이해를 하고 있는 가는 학습태도를 관찰함으로써 보다 긍정적인 학습효과를 얻을 수 있다. 본 연구는, 학습자의 학습결과와 학습태도를 관찰하여 이를 학습자 개인성향과 보다 나은 학습 활동에 지침이 되도록 하는 것을 목표로 한다. 학습태도는 학습콘텐츠 제공자에 의해서 주어진 학습패턴과 학습자의 학습패턴을 시선 추적을 통해서 측정하고, 두 패턴 사이의 차이를 비교하여 태도의 집중도와 일관성을 관찰하고자 한다.

• 기독교교육논총
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• 제61권
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• pp.81-107
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• 2020

이 논문은 관찰학습에서 나타나고 있는 반두라의 대리강화에 대한 이론과 효과들을 살펴보고, 그 개념을 기독교교육에서 행해지고 있는 영적 롤 모델링 전략에 적용한 연구이다. 이를 위해 먼저 반두라가 소개하고 있는 대리강화란 무엇이며, 관찰학습에서 대리강화가 어떻게 발생하는가 그리고 대리강화가 관찰자의 행동 변화에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 살펴보았다. 특별히 반두라는 관찰학습과 모방 혹은 반모방 행동 안에서 일어나는 학습과정에 대하여 개념화하였다. 이를 바탕으로 하여 반두라는 관찰학습에서 일어나는 대리강화의 과정을 4단계(집중, 기억, 행동재생, 그리고 동기화)로 분류하여 설명한다. 그뿐만이 아니라. 대리강화의 효과에 대해 3가지(관찰학습효과, 억제-탈억제효과, 유발효과)를 제시하였다. 이러한 반두라의 대리강화 이론과 그 효과를 바탕으로 하여 기독교교육에서 논의되고 있는 예수님 닮아가기 혹은 제자훈련 안에서의 영적 롤 모델링 전략을 재평가했다. 특별히 성경에서 사용하고 있는 모방에 대한 개념을 반두라의 대리강화 이론과 비교하면서 재해석하였고, 사도 바울이 제시하고 있는 영적 롤 모델의 역할을 대리강화의 효과라는 차원에서 재점검했다. 그 결과 2가지 차원에서의 영적 롤 모델 전략을 발견하였다. 즉 바울의 영적 롤 모델 역할은 긍정적인 차원에서 대리강화로써 신자로 하여금 기대되는 행동을 실행할 수 있도록 도와주는 하나의 본보기가 된다. 반면에 바울의 명령은 신자들에게 명확한 탈억제 효과를 불러일으키는 부정적인 차원에서의 대리강화로 사용되고 있음을 발견하였다. 그리고 마지막으로 관찰학습에 대한 연구들과 성경적 영적 롤 모델링 전략을 서로 연관시킴으로써 반두라의 대리강화가 기독교교육에 미칠 가능성을 함의하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권4호
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• pp.593-615
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• 2022

본 연구는 야외 식물 관찰 학습에서 초등학생의 관찰 능력과 과학 창의성의 관계를 알아보고, 관찰능력과 과학 창의성에 영향을 미치는 요인에 대해 알아보았다. 이를 위해 서울특별시 5학년 21명을 대상으로 야외 식물 관찰 학습을 시행했다. 관찰 과제를 통해 학생의 관찰 능력과 과학적 창의성을 평가하여 정량적 자료를 얻은 뒤, 식물 관찰에 대한 학생과의 면담을 통해 정성적 자료를 얻었다. 이외에도 연구자의 참여 관찰 기록, 학생의 활동 결과물 등 다양한 자료를 수집함으로써 연구의 타당성을 높이고자 했다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생을 관찰 능력과 과학 창의성 상·하 수준에 따라 HH(고관찰-고창의)형, HL(고관찰-저창의)형, LH(저관찰-고창의)형, LL(저관찰-저창의)형의 4개 집단으로 유형화한 결과 전체 학생 21명 중 HH형과 LL형에 속한 학생이 15명으로 관찰 능력이 높을수록 과학적 창의성이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 관찰 능력과 과학 창의성은 정적인 상관관계를 보였으며. 특히 과학 창의성 요소 중 독창성과도 관찰 능력과 약한 정적 상관관계를 보였다. 셋째, 야외 식물 관찰 학습에서 초등학생의 관찰 능력에 영향을 미치는 요인은 평상시 식물 관찰 빈도와 식물 관찰 학습에 대한 흥미, 식물 관찰 학습에서의 협력이었다. 넷째, 야외 식물 관찰 학습에서 과학 창의성에 영향을 미치는 요인은 관찰 능력과 식물 관련 지식의 양임을 알 수 있었다. 이러한 분석을 바탕으로, 본 연구는 관찰 능력과 과학 창의성을 향상시키기 위한 교육적 방법에 대해 논의하였다.

• 과학교육연구지
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• 제35권2호
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• pp.193-203
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• 2011

본 연구의 목적은 학습자에 따라 나타나는 관찰의 특성과 관찰에 영향을 주는 학습자의 성격유형을 분석하여, 과학적 탐구 능력의 바탕이 되는 관찰 능력향상을 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 고등학교 1학년에 재학 중인 여학생 77명을 연구대상으로 하여, 'Las Meninas' 미술 작품과 부피 플라스크를 관찰하여 관찰보고서를 작성하도록 하였다. 학습자의 성격유형은 MBTI 검사를 실시하여 MBTI 검사 결과를 바탕으로 연구에 참여한 학생들을 감각형과 직관형으로 구분 하였다. 학습자가 작성한 진술문은 객관적 실재적인 특성을 지닌 진술문과 주관적 추상적 특성을 지닌 진술문으로 분류하여 그 경향성을 분석하였다. 그 결과 총 77명의 참여자 중 41명이 감각적 인식을 선호하였고, 나머지 36명은 직관적 인식을 선호하는 것으로 조사되었다. 학생들의 관찰 진술문을 보면 학습자의 성격유형에 따라 관찰결과가 다르게 나타났다는 것을 알 수 있다. 학습자는 두 가지 인식방법을 모두 사용하되, 자신이 선호하는 경향에 해당하는 인식방법에 더 많은 비중을 두는 경향성을 보였다. 감각적 인식을 선호 하는 경우, 현상학적, 객관적 사실, 외형적 판단에 기초를 두고 관찰을 하는 경향이 있었다. 직관적 인식을 선호하는 경우엔 순간적 사고, 번득이는 아이디어, 숨겨진 이면의 의미에 관심을 두고 관찰하는 경향이 있는 것으로 조사되었다. 따라서 직관형 학습자는 관찰 기술 자체를 훈련하는 과정을 제공해야 하고, 감각형 학습자에겐 관찰 사실 이면에 숨어 있는 현상에 대해 생각 할 수 있는 기회와 현상의 발생 원인을 과학적으로 설명 할 수 있는 활동을 제시함으로써 관찰 능력의 향상을 교수할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.166-176
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• 1994

본 논문에서는 'back propagation' 신경망 알고리즘을 이용하여 자동 신용 평가 시스템을 개발하고 실제 데이타를 이용하여 이 시스템을 평가하여 보았다. 평가 과정중 신경망의 학습 수렴속도와 그의 여부는 학습에 이용된 데이타의 수에 따라 민감하게 변화한다는 것과 학습후 학습에 이용되지 않은 새로운 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력과 학습에 이용된 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력 사이에는 유의한 차이가 있음도 관찰되었다. 그리고, 학습에 이용된 데이타들의 갯수가 임의의 한 경계점을 넘어서면, 기존의 다른 많은 연구들이 주장했던 것과는 달리 학습 수렴 여부와 판별력이 급격히 떨어진다는 것도 관찰되었다. 또한 본 논문에서는 이상에서와 같이 관찰된 시스템 평가 결과를 신경망 이론의 학습 방법과 error space상에서 hyperplanes이 작용하는 역할의 관점에서 해석하였다.