본 논문은 미국 대학의 리더십 교육 프로그램 사례를 고찰하였다. 또한 국내 기독교 대학교육을 중심으로 하는 코칭 프로그램의 가이드라인을 제안하였다. 산업체가 요구하는 리더십 교육의 목적과 내용들을 중심으로 제반사례 분석을 실시하고 국내 B 대학의 IT 전공에 적용 예를 제시하였다. 본 논문은 한국 리더십 교육에서 반영되지 않고 있는 세부적인 요소들을 분석하고 있다. 제안된 논문은 산업체와 국내 대학의 리더십 교육에서 요소분석에 주요 지표로 활용될 수 있을 것으로 전망한다.
본 연구에서는 소프트웨어 교육의 전면 시행을 앞두고 학교 급별 연계성 있는 교육과정 운영을 위한 가이드라인을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 학생들의 수준에 맞는 교육용 프로그래밍 언어의 형태를 제시하기 위해서 해외의 사례를 살펴보았다. 해외의 사례는 현재 필수교육과정으로써 프로그래밍 과정을 운영하고 있는 나라의 교육과정을 분석하여 초-중-고등학교에 제시된 프로그래밍 언어의 유형을 살펴보고, 이를 통해 우리나라의 소프트웨어 교육 체제 구성을 위한 제언을 하고자 하였다. 해외의 사례를 살펴본 결과, 초등학교에서는 블록기반의 프로그래밍 언어를 활용하고 있고, 중학교부터는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어를 중점적으로 사용하고 있는 것으로 나타났다.
지능형 사물인터넷인 AIoT는 IoT 디바이스가 측정한 데이터를 수집하고 머신러닝 기술을 적용해 예측 모델을 만들어 활용하는 기술을 의미한다. AIoT 기술 교육을 위한 기존 연구에서는 교육용 AIoT 플랫폼 구축하고 사용법을 교육하는 데 초점을 맞추었다. 그러나, IoT 디바이스가 측정한 데이터로부터 머신러닝 모델이 자동 생성되고 활용되는 과정을 교육하는 사례 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 AIoT 기술 교육을 위한 머신러닝 모델 활용 사례를 개발하였다. 본 논문에서 개발한 사례는 AIoT 디바이스의 데이터 수집, 데이터 전처리, 머신러닝 모델 자동 생성, 모델별 정확도 산출 및 유효 모델 결정, 유효 모델을 활용한 데이터 예측 단계들로 구성되었다. 본 논문에서는 AIoT 디바이스의 센서들이 서로 다른 범위의 값들을 측정하는 것을 고려하였고, 이에 따른 데이터 전처리 사례를 제시하였다. 또한 여러 머신러닝 모델들을 자동 생성하고 이 모델들 중 정확도가 높은 유효모델을 결정하여, AIoT 디바이스가 어떤 정보를 예측할 수 있는 가를 스스로 결정하는 사례를 개발하였다. 개발한 사례를 적용하면, AIoT를 활용한 예측기반 사물 제어와 같은 AIoT 활용 교육 콘텐츠를 다양하게 개발할 수 있다.
본 연구의 목적은 해외 공학교육 사례 분석을 통해 공학교육의 교수학습 전략을 탐색하는 것이다. 이를 위해 해외 공과 대학 중 5개 국가 10개 공과대학 사례를 조사하였다. 사례 분석 준거로는 공학교육모델, 교수학습 방법, 평가 방법 및 전략, 테크놀로지 지원전략이었다. 사례 분석 결과 도출된 교수학습 전략은 다음과 같다. 첫째, 교수학습의 개혁, 작업실과 실험실, 평가 개혁 등 교육 전반에 대한 시스템적 접근이 이루어져야하며, 이를 위한 공학교육의 교수학습 모델이 필요하다. 둘째, 구체적인 수업 전략으로는 문제중심학습, 탐구학습, 프로젝트중심학습, 스튜디오기반학습, 블렌디드 러닝 등과 같이 귀납적 접근 학습전략을 사용하여 학습자의 자기주도적인 학습과 적극적인 학습참여, 협력학습 등을 지원하여야 한다. 셋째, 교수학습의 결과를 평가함에 있어서도 학습의 과정을 성찰하고 지속적인 학습을 촉진하기 위한 평가가 이루어져야 하며 이에 맞는 평가 시스템 구축이 필요하다. 넷째, 테크놀로지 지원 환경을 활용한 공학교육이 필요하며, 구축된 공학 교육시스템은 타 대학과의 연계를 통해 연구와 교육의 효율을 배가시킬 수 있는 교육공학적 접근이 필요하다. 본 연구는 공학 교육의 교수학습 모형 및 전략 개발에 기초 자료가 될 것이다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
본 연구의 목적은 새로운 창업교육프로그램의 모델을 도출하여 창업대학원의 사례에 적용시켜 개선방안을 도출하는데 있다. 먼저 국내학자들이 창업교육에 대한 선행연구를 검토하고 이를 바탕으로 국외학자들의 창업교육에 대한 관점을 이론적 배경으로 하였으며, 미국의 창업교육대학원과 일본의 창업교육대학원의 교육프로그램을 분석하여 새로운 창업교육프로그램의 모델을 도출하였다. 창업교육프로그램의 모델은 창업교육의 이론적 범위, 교육체계 및 실천적 모델을 도출하였으며, 이를 창업대학원의 사례에 적용하여 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 교육기관의 교육목적 및 교육대상에 따라 세부교과목은 변경될 수 있으나, 일반적으로 창업교육프로그램을 개발하는 과정에 대한 지침을 제공해 줄 수 있으며, 특정 목적에 합당하게 체계화된 교육의 교과과정을 개발하는데 적용시킬 수 있는 통찰력을 제공해 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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