본 연구에서는 기존 차량 경로 문제(Vehicle Routing Problem)의 범위를 확장시켜 일반화된 차량 경로문제(Generalized Vehicle Routing Problem)를 제시하고, 이 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다. 기존의 차량 경로 문제는 depot에서 각 node(또는 각 node에서 depot)의 단방향만 존재해 제한된 문제만을 해결할 수 있었다. 이 한계점을 극복하기 위해 depot을 제외한 모든 node가 서로 연결된 형태의 일반화된 차량 경로 문제를 정의하고 이를 해결하고자 한다. 차량 경로 문제는 NP-hard 문제로 최근에는 강화학습을 이용해 이를 해결하고자 하는 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는 새로 정의한 일반화된 차량 경로 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다.
학습자가 학습의 주도적인 역할을 하고 능동적으로 수행할 수 있는 환경을 구성하여 학습과정에서 창의적 문제해결력이 신장되도록 문제중심학습(Problem-Based Learning : PBL)모형에 창의성과 문제해결을 결합한 창의적 문제해결(Creative Problem Solving : CPS)단계를 통합한 창의적 문제중심학습(Creative Problem-Based Learning : C-PBL)단계를 정보통신기술교육에 적용하여 창의적 문제해결의 효과를 검증하고자 초등학교 3학년 2개 학급을 대상으로 실험집단과 비교집단으로 구성하여 실험하였다. 본 논문은 C-PBL을 적용하여 창의적 문제해결을 위한 수업모형을 일부 제공하였다는 점에서 의의를 갖는다.
자기 주도적 문제해결 학습모형은 구성 주의적 학습원칙에 의거한 교수-학습모형으로서 학습자의 학습과정에 대한 적극적 참여(구체적 학습목표 설정, 학습내용과 방향 결정 및 평가에 참여)를 강조한다. 또한 자기 주도적 문제해결이라는 용어에서 알 수 있듯이, 기존의 교과서 중심의 강의전달식과 달리, 학습자의 실제 생활과 밀접하게 관련된 복잡하고 비구조적 '문제'와 PBL에서 제시하는 '문제해결도구'를 사용하여 학습을 진행한다. 결과적으로 본 PBL수업사례는 위의 질문에 대한 매우 긍정적인 결과를 제시함으로서, 요즘 학습자 주도적 학습모형으로 제기되는 여러 모형들과 더불어 기존 학습에 대한 하나의 대안적 접근으로서의 가능성을 보여주고 있다.
이 연구는 문제중심학습(PBL)이 문제해결능력에 미치는 효과에 대한 일반화된 결론을 도출하고, 이와 관련된 조절변인을 발견하는 데 목적이 있었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내에서 1998년부터 2017년까지 발행된 석사학위 논문과 국내 학술지 논문 41편을 분석하고, 41개의 개별 효과 크기를 산출하였다. PBL이 문제해결능력에 미치는 평균 효과 크기는 .753이었으며, 이것은 PBL이 문제해결능력에 유의미한 교수-학습 방법이라는 것을 의미한다. 한편 문제해결능력에 영향을 미치는 조절변인은 교과, 유형, 학교급이었다. PBL의 문제해결능력 효과는 수학(d=.922), 예술(d=.916), 실과(d=.827), E-PBL(d=.791), 중학교(d=.972)에서 더 높았다. 교사들은 학생들의 문제해결능력 신장을 위하여, PBL 학습 환경을 유의미하게 조성할 필요가 있었다. PBL이 4차 산업혁명 시대의 학습 환경 변화에 따른 학생들의 고차원적인 문제해결능력을 신장하는 교수-학습방법으로 활용되기를 기대된다.
보통 문장제(일량, 거리, 속도 문제, 시계 문제, 농도 문제, 개수 세기, 측도 영역)는 초등학교부터 반복하며 나오며 대학 수학 능력 시험에서는 외적 문제 해결능력으로 측정되기도 한다. 문장제를 해결하는데는 사고가 여러 단계로 이루어져야 한다. 따라서 일반적으로 문장제는 난해하므로, 조직적이고 전문적인 학습지도가 이루어져야 한다. 하지만 입시위주의 교육 등 여러 여건상 잘 이루어지지 않고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문장제의 문제 해결에 필요한 해결요소를 발견하고 저해 요인을 없앨 수 있는 지도 방안으로서 소집단 토의학습에 문제해결 전략을 이용하여, 효율적인 문장제 지도 방안을 연구하고 상이한 문제에 접근하는 방법, 문제를 이용하는 방법 등을 토의학습을 통하여 다양한 풀이방법을 해결하면서 이를 통하여 사고력을 신장할 수 있도록 연구한다.
본 연구는 간호학생들의 학업적 자기효능감, 학습동기, 자기주도적 학습태도 및 문제해결능력을 확인하고 문제해결능력에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 수행하였다. 연구대상은 3년제 전문대학 2개교의 간호학생 217명이었고 자료수집은 구조화된 설문지를 이용하여 2012년 3월 2일부터 3월 31일까지 하였다. 연구결과, 대상자의 학업적 자기효능감은 성별, 출신학교, 성격성향에서 유의한 차이가 있었고, 학습동기는 출신학교, 졸업 후 교과목 활용도에서 유의한 차이가 있었다. 자기주도적 학습태도는 출신학교에서 유의한 차이가 있었으며 문제해결능력은 졸업 후 교과목 활용도에서 통계적인 유의한 차이를 보였다. 대상자의 문제해결능력에 영향을 미치는 요인은 자기주도적 학습태도, 학습동기, 및 학업적 자기효능감으로 문제해결능력을 37.3% 설명하였다. 결론적으로 간호학생의 문제해결능력을 높이기 위해서는 학업적 자기효능감, 학습동기 및 자기주도적 학습태도를 높이는 교육프로그램 개발이 필요하다.
문제해결학습을 수행하는데 있어서 가장 큰 문제점은 학생들이 문제 해결에 필요한 학습 정보를 수집하는데 많은 시간과 노력이 필요하다는 점이다. 이는 기존의 웹 기반 검색 시스템이 단순 키워드 매칭 검색 방법을 사용하고 있기 때문이다. 단순 키워드 매칭 검색방법은 단순히 키워드의 매칭 여부만으로 학습 정보를 검색하게 된다. 따라서 학생들이 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 투자하여야 하며, 학습 방향을 잃을 수 있는 문제점들을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 온톨로지 기반 검색 시스템을 설계 구 현하고 중학교 사회과 문제해결학습에 적용해 보았다. 그 결과 온톨로지 기반 검색이 기존의 웹 검색보다 더 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구는 예비교사 교육과정 수업에 PBL을 적용하여 수업단계별로 초등예비교사들이 어떻게 문제를 해결하는지 그 과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 예비교사 3학년으로 구성된 6명의 학생들을 중심으로 교실수업을 참여관찰하고 자료를 수집하였다. 그 결과 PBL 1단계 문제 이해 단계에서는 문제 파악하기와 문제해결계획서를 작성하는 활동을 하였다. 기존 문제의 틀에서 벗어난 PBL문제를 만나고 혼란스러워 하는 모습을 보였으나 토론을 통해 문제해결계획서를 작성하면서 문제가 요구하는 것에 대한 깊은 이해를 갖게 되었다. PBL 2단계 교육과정탐색단계에서는 문제해결을 위한 탐색과정과 재탐색과정을 가졌다. 학생들은 폭넓은 지식을 접하였고 사회적 상호작용을 통해 의도하지 않았던 영역에까지 학습영역을 확대하면서 문제해결을 위해 스스로 계획하고 해결하는 자기주도적 학습능력이 향상되었다. PBL 3단계 문제해결단계에서는 최적의 해결책을 선정하고 발표, 공유하였다. 학생들은 많은 자료들 중에서 문제 해결에 가장 적절한 내용을 선별하였으며 PBL을 통해 기존의 학습방법에서는 느낄 수 없었던 학습의 특별한 즐거움을 알게 되었다.
오래 전부터 수학과의 연구는 학생들의 문제 해결력에 관하여 집중되어 온 것이 사실이다. 그럴 때마다 수학적 사고력에 관한 연구도 상당히 많은 부분이 있어 왔다. 본고에서는 학생들의 수학적 사고를 돕기 위한 방법으로 메타 인지를 강조함으로써 보다 까다로운 (비정형) 문제들의 문제 해결을 돕고자 하였다. 따라서 메타 인지를 유발하는 수업(소수 학습)을 통하여 학생들의 문제 해결력(정형 - 비정형)에서 유의미한 차이가 있는지를 알아보고, 궁극적으로는 메타 인지적 사고가 비정형 문제들을 해결하는 데 미치는 영향을 밝혀 수학 학습의 발전 방안을 찾고자 한다.
많은 학습 방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 동적인 환경에서 뛰어난 학습 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 학습을 기초로 하는 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구 결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결 할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 복합 작업을 처리할 경우에 기존의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 복합 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning은 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 개량하고 기존의 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 적용 순서를 찾아내 복합 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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