• 제목/요약/키워드: 대학의 질

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대학교육의 질적 향상을 위한 등록금 인상의 필요성

  • 김병주
    • 대학교육
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    • 통권141호
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    • pp.5-13
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    • 2006
  • 대학등록금은 대학교육의 질, 교육의 기회균등, 고등교육에 대한 학생수요, 교육비 부담의 형평 등을 고려하여 결정되어야 한다. 대학등록금 결정이 각 대학에 맡겨져 있는 지금, 대학등록금의 인상을 최소화하여 대학교육을 현상유지하는 데 급급해 할 것인가, 아니면 다른 재원이 경직된 상황에서 대학교육의 질적 수준을 제고하기 위하여 물가상승률을 상회하는 등록금 인상을 단행할 것인가 하는 것의 결정은 결국 우리 대학인 모두가 심사숙고해서 결정할 일이다.

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수도권 대학 정원 자율화의 문제

  • 송기창
    • 대학교육
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    • 통권81호
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    • pp.67-71
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    • 1996
  • 대학 정원 자율화로 얻어지는 이익보다 그에 따른 사회적 비용이 더 크다는 것을 고려한다면, 수도권 대학에 대한 정원 자율화 추진 일정은 당연히 재고되어야 한다. 대학간의 경쟁이 대학교육의 질을 높이는 계기가 될 수 있다는 점은 부인하는 사람이 없을 것이다. 그러나 그러한 경쟁은 공정한 경쟁이어야 한다. 대학이 지방에 위치하였다는 것 하나만으로 불리한 입장에서 경쟁할 수밖에 없다면 문제가 아닐 수 없다. 따라서 대학 설립 준칙을 이원화하여 수도권 대학에 대하여 지방 대학보다 더 엄격한 준칙을 적용하는 방안을 강구할 필요가 있다.

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대학과 생명교육

  • 오인탁
    • 대학교육
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    • 통권73호
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    • pp.65-78
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    • 1995
  • 대학에서의 생명교육은 대학의 체질을 개선함으로써만 가능하다. 가장 바람직한 방향은 대학의 전통적 정신과 제도를 현대의 사회.문화적 조건 아래서 재발견하고 소화하여 이 기초 위에 현대의 모든 새로운 과학, 기술, 방법들을 수용하는 것이다. 이를 위해 대학은 강연을 되찾아야 한다. 학문의 공동체이어야 한다. 연구와 교수의 기능으로 새로워져야 한다. 연구와 교수의 질 제고를 위해 대학은 작아야 한다. 행정과 경영으로부터 자유로워져야 한다.

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The Effects of Self-esteem and Quality of Life of Nursing Students on Depression

  • Choi, Suk-Kyong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권10호
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    • pp.143-150
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 간호대학생의 자아존중감, 삶의 질 및 우울과의 관련성을 파악하고, 우울에 미치는 영향을 확인하기 위해 실시하였다. 연구대상은 일개 대학의 간호학과 311명으로 2017년 11월 20일부터 12월 5일까지 자료수집을 하였다. 자료분석은 SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 t-test, 분산분석, 피어슨 상관분석 및 다중선형회귀분석을 하였다. 연구결과, 일반적 특성 중 대학생활만족도에서 유의한 차이가 있었다. 자아존중감 3.37, 삶의 질 3.54 및 우울은 16.52이었다. 우울은 삶의 질과 유의한 음의 상관관계로 나타났다. 우울에 가장 큰 영향을 준 것은 삶의 질이었으며 설명력은 48.2%이었다. 본 연구 결과를 바탕으로 간호대학생의 우울예방을 위한 중재프로그램의 개발과 적용이 필요하다.

Poly-encoder기반의 COVID-19 질의 응답 태스크 (Poly-encoder based COVID-19 Question and Answering with Task Adaptation)

  • 이설화;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.188-191
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    • 2020
  • 본 연구는 COVID-19 질의 응답 태스크를 위한 Poly-encoder 기반의 태스크를 제안하였다. COVID-19 질의 응답 시스템은 사람들에게 최신 정보에 대해 빠르고 신뢰성이 높은 정보를 전달하는 특성을 가져야한다. 검색 기반 질의 응답 시스템은 pairwise 연산을 기반으로 수행되는데, Poly-encoder는 사전 학습된 트랜스포머(transformer)기반의 pairwise 연산 방법론 중 기존 Cross-encoder와 Bi-encoder보다 실사용 및 성능이 뛰어남을 보였다 [1]. 특히, Poly-encoder는 정확도가 높으면서도 빠른 응답속도를 가지며 검색기반의 각종 태스크에서 좋은 성능을 보였다. 따라서 본 연구는 COVID-19를 위한 Poly-encoder기반의 질의 응답 태스크를 위하여 기존 질의 응답 태스크와 페르소나 기반의 질의 응답 태스크로 두 가지 유형의 태스크를 생성하여 모델을 학습하였다. 또한 신뢰성 있는 리소스정보로부터 모델에 최신 정보 반영을 위하여 자동 크롤러를 구축하여 데이터를 수집하였다. 마지막으로 전문가를 통한 데이터셋을 구축하여 질문-응답과 질의어-질문에 대한 모델 검증을 수행하였다.

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