교육현장에서는 보다 효과적인 강의를 위해 수업 포트폴리오 작성법 혹은 멀티미디어를 이용한 교육법 등 다양한 방법을 시도하고 있다. 그 중에서도 산만한 학생들을 수업에 집중하게 할 수 있는 쉬운 방법은 받아쓰기를 시키는 방법이다. 본 연구에서는 컴퓨터를 이용한 수업에서 받아쓰기 방법을 적용하여 학습자들의 수업능률을 향상시킬 수 있는 방안에 대해 알아보고, 받아쓰기 기반의 교육시스템을 제시한다. 본 시스템을 사용하면 학습자들은 해당 교과목에 더욱 집중할 수 있고, 담당 선생님들은 실시간으로 학습자들의 학습상태를 확인함으로써 학습태도에 따라 문제가 있는 학생들에게 수업에 적극적으로 참여하도록 유도할 수 있다.
본 연구는 창의적 문제 해결 기술, 커뮤니케이션 기술, 비판적 사고 기술 및 협력의 개발을 위한 학생 중심 프로젝트 기반 학습의 효과를 알아보고자 창의적 성격 테스트를 실시하였다. 프로젝트와 문제해결 기반 학습 이후 영어 커뮤니케이션 향상 측정을 위해 ETS(교육 테스트 서비스)가 발행한 토익 말하기 평가 항목을 선정하였고 측정의 신뢰성은 be ${\alpha}=.84$으로 나타났다. 독립 표본 t-검사 및 유의 수준 5%에서 SPSS 18.0이 사용 및 검증되었다. 이 연구의 결과는 '독립성'의 경우 실험 그룹의 시험 후 평균이 유의 수준(p <.01)에서 통계적으로 유의했고, '개방성'(실험군 M = 3.24, 통제군 M = 2.73)의 경우 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 토익시험 결과, 실험군 평균은 200명 중 $132{\pm}18.7$명, 대조군 평균은 $127{\pm}08.2$명이었다. 영어 수업에 프로젝트, 문제해결 기반 융합 학습을 적용하는 실험군과 통제군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 이 연구의 결과로, 대학 강의실에서 프로젝트, 문제해결 기반 융합 학습을 적용하는 것은 창의적 성격 하위 차원들 사이의 독립성과 개방성에 긍정적인 영향을 미쳤다.
2009년에 개정된 정보 교과 교육과정의 '문제해결 방법과 절차' 영역에서는 실생활에서 발생하는 다양한 문제를 알고리즘적 사고를 통해 해결할 것을 강조하였다. 또한 설계한 알고리즘의 구현을 위해 프로그래밍 언어의 기본 사용법을 익혀 실생활의 다양한 문제를 해결할 것을 제시하고 있다. 최근 초등학교 학습자도 쉽게 사용할 수 있는 교육용 프로그래밍 언어가 제시되면서 프로그래밍 언어의 사용에 대한 학습자의 부담이 많이 줄어들었다. 그러나 초보 학습자가 자신이 작성한 문제해결 절차를 프로그래밍 언어로 구현하는 것은 쉽지 않다. 따라서 초등학교 학습자가 알고리즘 설계와 구현과정을 연계할 수 있는 효과적인 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 교육에서 학습자가 문제해결 절차를 작성하면서 동시에 구현에 필요한 내용도 작성할 수 있는 알고리즘 설계 활동지를 제안하고자 한다. 그리고 수업을 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘 설계 활동지를 사용하여 문제해결 절차를 작성한 학습자가 일반적인 문제해결 절차를 작성한 학습자에 비해 얼마나 빠르고 정확하게 문제를 해결하는지를 확인해보았다.
본 연구의 목적은 게이미피케이션(gamification)을 기반으로 한 수업이 전문대학생의 학습동기 및 학습몰입에 미치는 효과를 검증하고 의미를 탐색하는 것이다. 본 연구는 부산광역시 D대학교 교수학습개발센터가 지원한 교수학습공동체 활동의 일환으로 2개 학과, 80명의 학생을 대상으로 진행되었다. 본 연구의 연구문제는 첫째, 게이미피케이션 기반의 수업은 전문대학생의 학습동기 강화에 영향을 미치는가? 둘째, 게이미피케이션 기반의 수업은 전문대학생의 학습몰입에 영향을 미치는가?이다. 게이미피케이션 기반 수업의 적용 전·후 설문조사를 실시하여 효과성을 살펴본 결과 게이미피케이션 기반 수업은 학습자의 학습동기와 학습몰입 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 변화를 나타내었다. 이를 통하여 게이미피케이션 기반 수업은 전문대학생의 학습동기 및 학습몰입 향상에 적합한 교수학습법으로 적용 가치가 있다는 것을 알 수 있다.
프로그래밍 교육은 컴퓨터과학의 중요성이 부각됨에 따라 필요성이 증대되고 있다. 그러나 기존의 컴퓨터 교육은 문제 해결 과정보다는 상용 프로그램의 사용법에 치우쳐 있었다. 또한 초등학교에서의 프로그래밍 교육은 학생들의 수준에 맞지 않거나 흥미를 유발하지 못하였다. 본 연구에서는 초등학교 학생들에게 스크래치 프로그래밍 언어로 프로그래밍을 교육할 때 스캐폴딩 기반 학습 전략을 적용한 후 학생들의 프로그래밍 학습 태도를 관찰하였다. 스캐폴딩 기반 학습 전략을 적용한 결과 학생들은 프로그래밍에 대한 학습 태도에서 일반 학습 경향성, 학습을 통한 성과의 만족도 및 상호작용 항목에서 모두 향상된 결과를 보여주었다.
가까운 미래에 인공지능과 컴퓨터 네트워크 기술이 발전함에 따라, 인공지능과의 협업이 중요하게 될 것이다. 인공지능 시대에는 사람 간의 의사소통과 협업 능력이 인재의 중요한 요소라고 할 수 있다. 이를 위해서, 컴퓨터 과학 기반의 인공지능이 어떻게 동작하는지를 파악하는 것이 필요하다. 컴퓨터 과학 교육을 위해서는 문제 해결 학습 중심의 알고리즘 교육에 초점을 두는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 문제 해결 학습 중심의 알고리즘 교육을 받은 대학생 28명을 대상으로 학기 초의 컴퓨팅 사고력 진단을 실시한 결과와 학기 말의 만족도 조사와 학업 성적을 비교 분석하였다. 학생들의 컴퓨팅 사고력을 진단한 결과와 문제 해결 학습, 교수법, 강의 만족도, 기타 환경 요인에서 상관관계가 나타났고, 회귀분석을 실시한 결과 문제 해결 학습이 강의 만족도와 컴퓨팅 사고력 향상에 영향을 주었음을 확인하였다. 컴퓨터 과학 교육을 위해서 문제 해결 학습 기법과 함께 학생들의 만족도를 향상하는 방법을 추구한다면 학생들의 문제 해결 능력 향상에 도움이 될 것이다.
Q-learning은 강화학습의 한 방법으로서, 여러 분야에 널리 응용되고 있는 기법이다. 최근에는 Linear Quadratic Regulation(이하 LQR) 문제에 성공적으로 적용된 바 있는데, 특히, 시스템모델의 파라미터에 대한 구체적인 정보가 없는 상태에서 적절한 입력과 출력만을 가지고 학습을 통해 문제를 해결할 수 있어서 상황에 따라서 매우 실용적인 대안이 될 수 있다. Neural Q-learning은 이러한 Q-learning의 Q-value를 MLP(multilayer perceptron) 신경망의 출력으로 대치시킴으로써, 비선형 시스템의 최적제어 문제를 다룰 수 있게 한 방법이다. 그러나, Neural Q방식은 신경망의 구조를 먼저 결정한 후 역전파 알고리즘을 이용하여 학습하는 절차를 취하기 때문에, 시행착오를 통하여 신경망 구조를 결정해야 한다는 점, 역전파 알고리즘의 적용으로 인해 신경망의 연결강도 값들이 지역적 최적해로 수렴한다는 점등의 문제점을 상속받는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 Neural-0 학습의 도구로, 역전파 알고리즘으로 학습되는 MLP 신경망을 사용하는 대신 최근 들어 여러 분야에서 그 성능을 인정받고 있는 서포트 벡터 학습법을 사용하는 방법을 택하여, $\varepsilon$-SVR(Epsilon Support Vector Regression)을 이용한 Q-value 근사 기법을 제안하고 관련 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여, 제안된 서포트 벡터학습 기반 Neural-Q 방법의 적용 가능성을 알아보았다.
고도의 지식기반사회에서는 사고력과 문제해결력을 길러주는 프로그래밍 교육이 필요하며 이를 초등학교 교육과정부터 도입해야 한다는 여러 연구들이 있었다. 본 연구에서는 그러한 프로그래밍의 기초능력을 배양하기 위하여 프로그래밍 변수 개념 형성을 위한 효과적인 학습 모형을 구안하고자 하였다. 구체적 조작활동을 통해 인지를 형성하는 초등학교 아동들에게 LOGO 프로그래밍 활동이 적합하다는 선행연구를 토대로, 영어에 미숙한 아동들을 고려하여 MAL-LOGO 환경을 선택하였으며, 프로그래밍 학습요소 중 변수 개념 형성을 위한 학습요소를 추출하고, 교수-학습 프로그램을 계획하였다. 인지적 모니터링 전략(cognitive monitoring strategy)을 발달시킬 수 있는 안내된 발견식 교수법(guided instruction teaching method)을 기반으로 교수-학습 모형을 구안 적용한 후, 사전 사후 평가를 통해 그 효과를 검증하였다.
관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.
본 연구는 기본간호학 이론과목에 팀 기반수업을 적용한 후 간호학생들의 자기주도적 학습, 학업적 자기효능감, 학습만족도에 미치는 효과를 탐색한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G지역 소재 일개대학 간호학과에 재학중인 2학년 간호학생 104명이었으며, 자료수집은 2016년 3월2일 부터 6월15일까지 실시하였다. 자료는 SPSS 21.0 Program을 이용하여 t-test와 one-way ANOVA, paired t-test, 피어슨 상관관계(Pearson's correlation coefficients) 통계방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 일반적인 특성에 따른 학습만족도의 차이에서 입학 시 간호사에 대한 생각(F=3.751, p<.05), 기본 간호학 실습수업에 대한 흥미 정도에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(t=4.410, p<.05). 자기주도적 학습은 팀기반 학습적용 전 평균 3.39점에서 적용 후 평균 3.50점으로 0.11점 상승하였으며, 통계적으로 유의한 차이를 나타냈고(t=-2.083, p=<.05), 학업적 자기효능감도 팀기반 학습 적용 후 3.12점에서 3.65점으로 0.53점 상승하였으며, 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(t=-14.175, p=<.001). 팀기반 학습 적용에 대한 학습만족도는 평균 3.73점으로 중간이상으로 나타났고, 팀기반 학습 적용 후 자기주도적 학습은 학업적 자기효능감(r=.512, p<.001), 학습만족도(r=.421, p<.001)와 중간정도 크기의 양의 상관관계를 보였다. 본 연구결과 팀기반 학습은 자기주도적 학습, 학업적 자기효능감, 학습만족도를 높여주는 교수법으로 급변하는 의료환경에서 간호학생들에게 졸업과 동시에 요구되는 임상수행능력을 발휘하고 다양한 간호상황에 대응하여 임상문제를 효과적으로 해결할 수 있는 역량을 함양시킬 수 있는 학습방법임을 입증하였다. 본 연구결과를 근거로 기본간호학 뿐만 아니라 다양한 간호학의 교과목 특성에 맞는 팀기반 학습법을 적용해볼 것을 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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