과제중심학습이 교사가 학습자에게 전달해야 할 지식을 미리 정한 순서에 따라 차례로 제공하는 학습이라면. 문제중심학습(PBL)은 구성주의의 상대론적 인식론에 따른 학습자의 문제해결능력의 활용에 관심을 둔 학습양식이다. 본 연구에서는 문제중심학습은 학습과정을 자율적 학습과정과 구분하여 이를 적용하였으며 이를 통하여 창의력에 미치는 효과를 알아보았다. 창의력은 관련분야에 실재하는 복잡하고 비구조적인 문제들을 자신의 두뇌 속에 이미 존재하는 지식이나 축적된 경험을 바탕으로 새롭고 유용한 결합을 이루어 내고, 그것에 기초하여 판단을 내리는 능력으로 보고, 본 연구에서는 이를 창의적 성향과 기능면에서 분석하였다. 본 연구 결과, 문제중심학습(PBL)은 통계적으로 유의수준 .05에서 창의력 신장에 긍정적인 효과를 보이고 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 교양 스페인어 과정 속에서 의사소통을 통해 소통 강화 능력을 기르기 위하여 문제기반학습 교수 학습방법으로 학업성취도와 협동능력의 변화를 알아보고자 했다. A대학에서 2021년 9월부터 2021년 12월까지 스페인어를 교양으로 수강하는 학습자 70명을 대상으로 학습자중심 문제기반 교수방법으로 수업을 실시한 실험반과 전통적 방식으로 수업을 실시한 통제반으로 나누어 두 집단 간의 학업성취도 및 실험반의 사전사후 협동능력에 관해 살펴보았다. 연구 결과 두 집단 간의 학업성취도는 통계적으로 유의미하지 않았지만 하위영역이 의사소통 영역에서로 유의미한 결과, 0.031(*p<.05)로 나타났다. 실험반의 협동능력에 관한 사전 사후 비교 결과 평균은 향상되었지만 통계적으로 유의미하지는 않았다. 그러나 문제기반학습에 있어서 협동능력은 문제해결에 도움이 되었음을 알 수 있었다. 본 연구 결과로 학습자 중심의 문제기반 학습활동은 분명히 전통적인 수업방식보다 스페인어 학습자들에게 원활한 소통을 할 수 있는 적합한 교수학습 방법임을 알 수 있다. 본 연구를 바탕으로 다양한 학습자중심 융합교수법으로 스페인어 소통 강화에 적합한 교수법 개발과 교수학습 모델 개발을 위한 지속적인 후속 연구는 21세기가 원하는 인재양성에 기여할 것으로 판단된다.
수학 교육이 해결해야하는 과제 중 하나는 학습 부진아 문제이다. 이러한 문제를 개선하고 효율적인 학습 부진아 지도를 위해 '도형아 놀자'라는 교수.학습 시스템을 개발하였다. 도형아 놀자 교수학습 시스템은 학습 부진아의 수준에 맞는 맞춤식 교육을 목표로 도형영역의 내용을 5단계로 재구성하였다. 이를 바탕으로 학습부진아에게 도형에 대한 흥미 및 자기 주도적 학습 능력을 길러주기 위해 학년 구분 없이 수준에 따라 재구성하고 학습 부진아들이 자기 수준에 맞는 단원을 선택하여 스스로 문제를 해결해갈 수 있도록 시스템을 구성하였다.
기울기를 따라가는 방식(gradient descent method)에 바탕을 둔 오류 역전파(EBP : Error Back Propagation) 방법이 가장 널리 사용되는 신경회로망의 학습 방법에서 문제가 되는 지역 최소값(local minima), 느린 학습 시간, 신경망 구조(structure), 그리고 초기의 연결 강도(interconnection weight) 등을 기존의 다층 신경 회로망에 지역적인 학습 능력을 가진 가우시안 포텔샵 네트워크(GPFN : Gaussian Potential Function Networks)를 병렬적으로 부가하여 해결함으로써 지역화된 오류 학습 패턴들이 나타내는 문제에 대하여 학습 성능을 향상시킬 수 잇는 새로운 학습 방법을 제시한다. 함수 근사화 문제에서 기존의 EBP 학습 방법과의 비교 실험으로 제안된 학습 방법이 보다 개선된 일반화 능력과 빠른 학습 속도를 가짐을 보여 그 효율성을 입증한다.
초고속 통신망의 발달과 컴퓨터 하드웨어/소프트웨어의 발달은 누구나 쉽게 다양한 멀티미디어 자료를 웹을 통해 접할 수 있게 만들었다. 교육 분야에서도 많은 연구가 진행 되었으며, 웹이 가진 특성인 시간적 문제, 공간적 문제를 해결해 주고 경제 산업적으로 지역, 거리간 불평등을 해소하고 일반 국민들에게 평생교육의 장을 마련할 수 있는, 웹이 가진 특성을 살려 웹에서의 학습 코스웨어를 설계 구현하였다. 본 논문은 WBI(Web Based Instruction) 개발에 관련되는 기법을 바탕으로 컴퓨터 그래픽 강의 시스템을 구현하였다. 이 WBI는 그래픽 프로그램의 하나인 포토샵 6.0 학습을 중심으로 구성하였으며, 이를 통해 교수자와 학습자, 학습자와 학습자간의 상호작용이 원활하고, 다양한 멀티미디어의 활용과 학습자 요구의 교육, 심도 있는 전문화 교육을 할 수 있도록 한다.
이 연구는 디지털 네트워크 세상으로 인한 새로운 학습이론인 커넥티비즘을 알아보고 SW 교육이 나가야할 방향을 알아보았다. 커넥티비즘에서 학습은 지식이나 정보를 연결하는 과정으로 정의하고 학습자가 기존에 알고 있는 지식을 바탕으로 새로운 지식을 끊임없이 연결하거나 단절시키는 과정이 반복된다고 말한다. 커넥티비즘에 따른 SW 교육의 새로운 방향을 제시하면, 1)SW 학습 목표는 지식의 연결과정으로 다양성과 가변성을 내포하여 설정하고, 2)현재 정보 교과서 개발 체재의 변화와, 3)협업과 네트워킹이 강조되는 도구를 활용한 SW 교육 활동을 지향하며, 4)교육 비용 절감을 위한 적시학습(just-in-time learning) 지향 및 5)SW 교육 목적에 합리적 의사결정을 통한 연결 지식 배양 역량을 추가하고, 6)문제 해결학습 보다는 문제발견학습을 중시하도록 설정해야 한다.
제17차 교육과정에서는 ICT 활용교육을 기본적인 정보소양 능력을 바탕으로 학습 및 일상 문제해결에 정보통신 기술을 적극적으로 활용하여 자연스럽게 학생들의 정보소양을 함양시키도록 함에 따라 이러한 웹기반의 ICT 활용교육에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 지금까지의 중학교 컴퓨터 교과의 ICT활용교육에 대한 연구는 각종 멀티미디어나 웹기반 교수-학습매체들의 개발을 강조하였으며 실질적인 활용방안에 대한 연구는 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 중학교 컴퓨터교과의 ICT활용교육에 대한 중학교 컴퓨터교과의 실태를 분석하여 자기주도적 학습을 위한 문제해결력 향상에 대한 교수-학습모형을 제시하고 웹 기반 교수학습매체를 개발하여 학습의 효과와 학업성취도를 평가하고자 한다.
웹 기반의 원격 교육에서 평가를 위해 출제되는 문제들은 주로 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 이용하고 있다. 이중에서 난이도에 따른 자동 출제 방식은 해당 문제의 초기 난이도 부여에 대한 객관성과 주어진 난이도를 이용한 보다 효율적인 문제의 출제 그리고 출제된 문제들에 대한 학습자들의 평가 결과로서 해당 문제들의 난이도를 재조정하는 것이 문제의 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 웹 기반의 학습 시스템에서 평가를 위한 자동 출제 방식을 이용함에 있어서 첫째, 난이도뿐만 아니라 학습 범위를 함께 고려한 새로운 난이도별-영역별 문제 출제 알고리즘을 제시하고 둘째, 평가 결과를 바탕으로 해당 문제들의 난이도를 다시 조정하는데 있어서는 학습자들의 학습 능력을 고려한 새로운 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘을 구축된 웹기반 학습 시스템에서 기존 알고리즘과 비교 분석해 본 결과 보다 효율적임을 확인할 수 있었다.
다양한 문제 상황을 정확히 파악하고 컴퓨팅 기술을 이용하여 문제를 보다 효과적으로 해결하는 능력은 앞으로 더 중요해질 것이다. 이러한 배경으로 컴퓨팅 사고력과 함께 문제해결 능력을 갖춘 미래 인재 양성이 대학 교육에서 강조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터 비전공자를 대상으로 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 소프트웨어 교육을 문제 해결 학습 기반으로 실시하여 효과를 분석하였다. 그 결과, 학생의 흥미와 배운 정도, 학업성취도에서 유의미한 차이가 나타났음을 알 수 있다. 따라서 학습 동기와 학습 방법에 대한 이해를 바탕으로 학생 수준에 적합한 실생활에 관련된 문제 해결학습을 통해 소프트웨어 교육을 진행한다면 학생들의 관심을 유도할 수 있고, 학습 효과가 높아져서 컴퓨팅 사고력 향상에도 도움이 될 것으로 기대된다.
이 논문에서는 운반차-막대 시스템을 제어하기 위한 CMAC을 이용한 적응 학습 제어계를 개발하기 위하여, 적응비평학습을 이용하는 신경망 제어계에 관한 여러 연구 문헌들을 조사하고, ASE 요소를 이용하는 적응비평학습 기법을 CMAC을 바탕으로 하는 제어계에 통합하였다. 적응비평학습 기법을 CMAC에 구현하는데 있어서의 변환 문제를 검토하고, CMAC 제어계와 ASE 제어계가 운반차-막대 문제를 학습하는 속도를 비교하여, CMAC 제어계의 학습 속도가 빠르기는 하지만, 입력 공간의 더 넓은 영역에 대해서는 학습효과를 발휘하지 못하는 문제의 관점에서 적응비평학습 방법이 CMAC의 특성과 어울리는지를 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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