• 한국문헌정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.207-231
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• 2005

선행연구를 고찰하여, 정보리터러시 관련 교육에 대한 노출, 각종 정보원에 대한 경험, 정보 이용 관련 교수진의 조언, 개인적 배경 등을 정보리터러시에 영향을 미치는 독립변인으로, 정보리터러시 태도와 실제 능력을 종속 변인으로 추출하고, 대학생을 대상으로 한 측정도구를 고안하여 조사를 수행한 후, 관련 요인의 현황과 요인간 관계 및 영향력 정도를 통계적으로 분석하였다. 정보리터러시의 개인별 집단별 차이, 낮은 도서관이용교육 노출과 교수진의 조언 등이 문제점으로 드러났으며, 컴퓨터와 인터넷 교육, 각종 정보원 이용 경험 성별과 전공계열 등이 정보리터러시에 영향을 미치는 요인으로 입증되었다. 연구결과에 기초하여 정보리터러시 향상을 위한 사회의 인식전환, 이용교육의 실질적 변화, 고등교육기관 및 관련 협회의 유기적 협력과 노력 등이 제안되었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권47호
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• pp.217-239
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• 2017

본 연구는 만화애니메이션학과 대학생들의 DISC 행동유형을 측정하여 개인의 차이를 이해하고 학생들의 강점을 최대화시킬 수 있도록 지원하며 교육의 효율성을 높이고 핵심역량을 극대화함에 목적이 있다. 또한 행동유형별 전공만족도와 대학생활만족도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 만화애니메이션학과 학생들의 DISC유형은 I형(사교형)이 41.7%로 가장 많았고 가장 적은 유형은 S형(안정형)으로 10%이었다. 연구대상자의 만족도 평균은 교수들의 조언에 대한 만족도가 3.83으로 가장 높게 나타났으며 교육내용 전공 적합성이 3.71과 교과 내용 흥미가 3.68로 높게 나왔고 행정서비스나 복지시설 만족도가 2.56으로 낮게 나타났다. DISC 행동 유형에 따른 만족도는 학과 만족도와 학교 분위기 만족도, 행정 및 복지시설 만족도에서 유의한 차이를 보였다. 전공만족도와 대학생활만족도에서는 가장 만족도가 높은 유형은 I형(사교형)이고, 가장 낮은 유형은 C형(분석형)으로 나타났다. 특히 I형(사교형)이 가장 많은 비중을 차지하므로 전체적으로 밝은 분위기가 연출될 수 있겠지만 산만하고 일의 정확도가 다소 떨어질 수 있으므로 중간 점검이 필수적이며 두 번째로 많은 비중을 차지하는 C형(신중형)은 내성적이고 스트레스가 많은 성향으로 적극적인 소통과 정확한 조언으로 대학생활을 긍정적으로 유지할 수 있도록 도와야 한다. 행동 유형의 특성은 정확한 진로 탐색과 졸업 후 업무와도 연결이 되므로 학생 스스로도 본인의 행동 유형을 인지하고 교수들은 유형별 선호하는 환경이나 작업형태를 파악하여 매칭 한다면 취업률과 직업 유지율에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 또한 학과의 소그룹 형태의 프로젝트나 작품 활동에서도 학생들의 DISC의 행동유형 적절하게 잘 구성한다면 유익한 리더십과 팔로우십으로 프로젝트 성공률을 높일 수 있으며 학과의 분위기도 향상시키어 중도 탈락률을 감소시키고 학과의 응집력을 높일 수 있을 것이다. 행동 유형 파악으로 서로 다음을 인정하고 수용하는 것이 중요하며 유형이 다르므로 배척하거나 제외하는 오류를 범하면 안 될 것이며 만화애니메이션학과 교수는 학생들의 행동유형별 특성과 장단점을 잘 파악하여 교수법으로 활용하고 유형별 맞춤 상담을 한다면 교수와 학생 간의 신뢰도와 충성심을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.