이 연구의 목적은 중학교 과학 생물영역의 총괄 평가 문항의 평가 목표를 블룸의 신 교육목표분류체계에 따라 분류하여 평가 목표의 특성을 파악하는 것이다. 대구지역 중학교 25개교로부터 총 1,711개의 총괄 평가 문항을 수집하여 블룸의 신 교육목표분류체계에 따라 각 문항의 평가 목표를 분석하였다. 총괄 평가 문항을 지식과정 차원의 목표분류틀로 분석한 결과, 사실적 지식에 대한 평가를 목표로 하는 문항이 대부분(67.6%)을 차지하였다. 인지과정 차원에서 표본 문항의 평가 목표는 기억하는가를 평가하는 것이 가장 우세하였다(76.1%). 문항의 주된 평가 목표들이 블룸의 신교육목표 분류체계 중 특정 영역에 치우쳐 있었고, 동일한 분류체계로 수업 목표를 분류했던 이전의 연구 결과와 비교했을 때, 수업목표와 평가 목표의 분포에 차이가 있었다. 학년별 문항의 평가 목표 수준을 분석한 결과, 학년이 올라감에 따라 변하는 인지 수준을 고려하여, 평가 목표를 선정하여야 함에도 불구하고 문항의 평가 목표에서 학년별 차이는 발견할 수 없었다.
수업 목표는 수업 시간에 제시되는 목표로 수업 설계의 기본 방향과 틀을 제공하여 효과적인 교수 학습을 설계할 수 있게 해주고, 수업 평가의 지침이 된다. 다른 교과에서는 Bloom의 교육목표 분류법의 문제점을 수정한 Anderson의 분류법을 제시하고, 이를 통해 교과의 수업목표와 평가의 성취수준을 분석하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구는 Anderson의 분류법이 정보 교과의 수업목표 진술에 적절한지 정보 교사의 설문을 통해 확인하고, Anderson의 분류법으로 중학교 정보 교과서 6종의 수업목표를 분석하였다. 설문 결과를 통해 Anderson의 분류법이 Bloom의 분류법보다 정보 교과의 목표 진술에 더 유용하다는 결과를 얻었고, 정보 교과서 6종의 분석 결과 개념적 지식과 절차적 지식, 이해하다와 적용하다의 목표들이 더 많이 제시되어 있음을 확인하였다. 본 연구 결과가 교육목표 분류법 연구와 교과서 개발에 좋은 사례 연구가 될 것으로 전망한다.
교육은 목적(목표) 달성을 위해서 의도적이고, 계획적으로 학생을 변화시키는 과정이다. 따라서 초 중등학교의 현장에서는 교육목표를 매우 중요하게 다루고 있다. 이에 블룸은 1956년에 교육목표를 쉽게 설정할 수 있도록 인지적 영역, 정의적 영역, 심리 운동적 영역으로 구분하여 유목화한 교육목표분류학을 창안하였다. 1990년대 이후에는 21세기 교수-학습 이론을 반영하고, 블룸의 교육목표분류학이 갖는 문제점을 보완하고자 앤더슨과 크래스 홀, 마자노 등이 새로운 교육목표분류학을 제시하였다. 블룸, 앤더슨과 크래스홀 및 마자노 등이 제시한 교육목표분류학은 정보와 정보 처리의 과정을 다루고 있다는 점에서 정보활용과정 모형과 밀접하게 관련되어 있다. 이에 본 연구에서는 교육목표분류학과 대표적인 정보활용과정모형인 Big6 Skills을 상호 비교, 분석하여 정보활용과정모형을 재구조화하였다.
본 연구의 목적은 한국십진분류법의 디지털 관련 항목명의 확장 전개방안을 제시하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해서 첫째, 듀이십진분류법과 한국십진분류법의 디지털 관련 항목명이 전개되어 온 과정을 분석하였다. 둘째, 미국의회도서관 주제명표목표와 국립중앙도서관 주제명표목표의 디지털 관련 주제를 분석하였다. 셋째, 듀이십진분류법 제23판과 미국의회도서관 주제명표목표에 전개된 디지털 관련 분류 항목명을 비교 분석하고, 한국십진분류법 제6판 본표에 전개된 분류항목명과 국립중앙도서관 주제명표목표를 비교 분석하였다. 분석 결과 한국십진분류법 제6판에 전개된 디지털 관련 항목명이 12개 항목으로 디지털 관련 자료의 합리적인 분류가 어려운 것으로 확인되었다. 그러므로 KDC의 디지털과 관련된 항목명을 포함주기와 분류지시주기에 추가하거나 새로운 분류항목으로 확장 전개하여야 할 것이다.
본 연구는 Bloom의 교육목표 분류법이 가지고 있는 문제점을 수정한 Anderson의 분류법과 프로그래밍 수업목표에 적용할 수 있는 Fuller의 분류법으로 2009 개정 교육과정에 의해 새롭게 출판된 고등학교 정보 교과서 6종을 분석하였다. Anderson 분류법에 의하면 교과서마다 차이가 있기는 하지만 개념적 지식과 절차적 지식, 이해하다와 적용하다의 목표들이 더 많이 제시되어 있음을 확인하였다. Fuller 분류법으로 동종의 교과서 6종을 분석해 보니 프로그램 코드의 해석과 생산 영역이 대체로 균형 있게 제시되어 있었다. 본 연구 결과를 통해 추후 이루어지는 정보 교과만의 교육목표 분류법 연구와 교과서 개발에 좋은 사례가 될 것으로 전망한다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
2009 개정 교육과정의 화학 I 교육과정에서의 교육목표를 교과서의 학습목표 및 평가 문항에서 얼마나 반영하였는지에 대하여 Klopfer의 분류틀을 이용하여 조사하였다. 연구대상은 2009 개정 화학과 교육과정, 해설서, 4종의 화학 I 교과서이었다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2009 개정 교육과정의 화학I 교육목표는 Klopfer의 과학목표 분류체계의 모든 영역을 포함하고 있다. 둘째, 화학 I 교과서의 학습목표에 기술된 행동목표는 지식과 이해가 높은 비중을 차지하고 있는 반면, 과학적 탐구과정, 과학 지식과 과학 방법의 적용, 조작적 기능, 태도와 흥미, 지향에 관한 목표는 상대적으로 소홀하게 다루어지고 있다. 셋째, 화학 I 교과서의 단원종합문항의 평가 행동목표의 빈도는 지식과 이해에 집중되어 있다. 따라서 교과서 집필 시 교육과정의 다양한 교육목표를 반영한 학습목표의 진술이 필요하다. 학습 목표 및 평가 문항이 인지적인 면에 편중되어 진술하고 있으므로 학생들의 창의적인 사고를 위해 학습목표의 진술을 다양화하는 노력이 필요하다. 또한 교과서 학습목표와 평가문항목표의 일관성이 요구된다.
본 연구는 Klopfer의 교육목표 분류를 이용하여 한국의 제7차 교육과정의 중학교 7학년 과학과의 교육목표와 제7차 교육과정에 따른 중학교 교과서에 나타난 학습 목표를 분석하여 교과서에 반영된 교육목표가 교육과정상의 요구 목표와 어느 정도 부합하는지를 알아보고 문제점을 분석하여 제시함으로써 교육과정에서 요구하는 목표와 교과서가 연계성을 가지도록 하는데 있다. 연구결과 제7차 교육과정의 과학과 교육목표는 Klopfer의 교육목표 분류5의 조작적 기능(G.0)을 제외한 전 범주에 걸쳐 그 목표를 설정하고 있으며, 정의적인 영역(범주 $H.0\~I.0$)을 더욱 강조하고 있다. 그러나 제7차 교육과정의 중학교 교과서는 NSTA의 권장 목표 비율과 비교해 볼 때 인지적 영역에 더욱 비중을 두고 출판되었으며, 교과서에 지향(범주 I.0)에 관한 목표가 전혀 언급되지 않고 있었다.
본 논문에서는 진단부분에서 서버를 중심으로 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단 역할 수행하도록 하는 지능형 차단 시스템에 대한 알고리즘 개발을 목표로 하고 있다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘이란, 저압 배선에서 받은 신호에 대한 해석과 더불어 이를 각 이상 정도에 따라 분류하는 것을 말한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상 유무의 종류는 damage, open 그리고 short 등이다. 도선 이상의 종류 및 특성에 따른 분류를 위하여, 알고리즘 개발을 위한 사전 이론 조사 및 개요 구성을 목표로 하고 있다. 또한, 기존의 통신 선 상에서 이루어진 결과를 토대로 한 퍼지 분류 규칙 생성 및 분류 알고리즘 개발 역시 앞으로 수행 될 예정이며, 이를 통한 지능형 차단 시스템 구축이 최종 목표이다.
자동차 번호판의 이미지에서 번호의 추출이나, 직물 이미지에서 오염 또는 훼손부분의 추출 또는 방사성 폐기물이나 기타 독극물 보관함의 이미지에서 오염이나 산화에 의한 훼손부위 등과 같은 목표물 이미지 추출은 흑백 이미지에서 명암의 차이를 이용하는 것보다는 컬러 이미지에서 색상의 차이를 이용하는 것이 더 효율적일 때가 많으며, 특히 배경과 목표물의 명암차이가 크지 않은 경우에 효과적이다. 배경과 목표물이 갖는 색상의 차이를 이용하여 분리하기 위해서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 의 RGB 평면 또는 순도(H), 포화도(S), 휘도(I)를 사용하는 HSI 컬러 평면 등이 많이 사용되며, 이 때 배경과 목표물의 색상의 히스토그램을 구해보면 보면 많은 경우 유사한 색 정보가 배경과 목표물에 공통으로 포함되어 분리에 어려움을 겪게 된다. 본 논문에서는 Fisher 선형 분리자(Fisher's linear discriminant)[1] 함수를 이용하여 3차원의 색상 특징 벡터를 1차원 직선에 투사하여 변환된 1차원 공간상에서 복잡성을 줄이고 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안하였으며, 이를 도축된 식용 가금류의 영상에 적용하고 변질된 부분이 포함되어 식용으로 사용할 수 없는 것들을 효과적으로 분류할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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