초등학생을 대상으로 샌드박스형 게임인 마인크래프트 에듀를 활용한 게임기반학습을 적용하여 창의적 문제해결력과 학습몰입도에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 기존의 전통적인 강의식 교수법보다 샌드박스형 게임을 활용한 게임기반학습을 적용했을 때 창의적 문제해결력과 학습몰입도에서 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 창의적 문제해결력은 모든 하위요소에서 유의미한 차이가 나타났으며 학습몰입도는 통제감, 시간 감각의 왜곡을 제외한 하위요소에서 유의미한 차이가 나타났다.
초거대 언어모델를 활용한 퓨샷(few shot) 학습법은 여러 자연어 처리 문제에서 좋은 성능을 보였다. 하지만 데이터를 활용한 추가 학습으로 문제를 추론하는 것이 아니라, 이산적인 공간에서 퓨샷 구성을 통해 문제를 정의하는 방식은 성능 향상에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 초거대 언어모델의 모수 전체가 아닌 일부를 추가 학습하거나 다른 신경망을 덧붙여 연속적인 공간에서 추론하는 P-tuning과 같은 데이터 기반 추가 학습 방법들이 등장하였다. 본 논문에서는 문맥에 따른 질의 정규화 문제를 대화형 음성 검색 서비스에 맞게 직접 정의하였고, 초거대 언어모델을 P-tuning으로 추가 학습한 경우 퓨샷 학습법 대비 정확도가 상승함을 보였다.
최근 코로나19 사태로 인해 온라인 매체나 수업 도구의 활용이 점차 증가하고 특히 고등 교육에서의 전반적인 교육 방향이 강의 중심형 수업에서 활동적이고 학생 중심적인 학습이 가능한 수업으로 이동하면서 학습자의 적극적·능동적인 참여를 유도할 수 있는 수업의 전략적 요소로서 온라인 학습 환경의 제공이나 다양한 학습자 주도형 교수·학습법이 주목받고 있다. 이에 본 연구는 문제 중심 학습법(PBL)을 적용한 실시간 온라인 수업에서 학습자의 주요 학습효과 변인인 자기주도적 학습 능력, 협력학습 능력, 문제해결 능력이 궁극적으로 학습자가 인지하는 학업성취도에 영향을 미치는지 검증하였다. 이를 위해 충청도에 소재한 S대학교의 의류학 전공 수업 중 3학년 35명의 재학생을 대상으로 이론과 실습이 병행되는 '패션마케팅과 머천다이징' 교과목에 4주 간에 걸쳐 온라인 PBL을 적용하였으며 학습자는 온라인 실시간 강의를 수강 후, 동료 학습자와 소집단을 구성하여 주별 학습 내용과 연관된 문제를 해결하는 활동을 수행하였다. 학습자의 원활한 문제해결을 위해 교수자는 과제수행서와 다양한 학습 도구를 제공하였고 학습자는 소집단별로 Zoom 소회의실에서 집단 토의 활동을 통해 정보의 공유와 분석, 해결안 도출, 결과물 정리를 하였다. 실시간 온라인으로 진행된 PBL 수업의 학습 효과를 알아보기 위해 학습자의 학업성취도를 종속 변인으로, 학습자의 자기주도적 학습 능력, 협력학습 능력, 문제해결 능력을 예측 변인으로 설정하여 학업성취도에 영향을 미치는 요인을 파악하였으며 그 결과, 자기주도적 학습 능력, 협력학습 능력, 문제해결 능력, 학업성취도 간에 모두 유의한 정적인 상관관계가 나타났고 온라인 PBL 수업을 통한 학업성취도에 협력학습 능력, 자기주도적 학습 능력, 문제해결 능력 순서로 모두 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 실시간 온라인 PBL 수업에서 학습자가 자기주도적인 개별 학습은 물론 협력학습을 통해 최적의 결과를 도출할수록 전공 지식을 적절하게 확산·적용할 수 있으며 학업 성취감을 느낄 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 요리경연 대회 참가를 원하는 조리전공 대학생들을 대상으로 문제중심학습(PBL)을 적용한 수업을 진행하고 수업에 대한 학생들의 주관적인 인식을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 주관적인 인식의 파악을 위해 Q 방법론을 적용하여 학생들 사이에서 발견되는 공통적인 유형을 도출하고 유형들 간의 특성과 함의를 분석하여 향후 유사 학습법에 대한 적용에 있어 중요한 시사점을 발견하고자 하였다. 유형 분석을 통해 총4개의 유형이 도출되었으며 각 유형은 제 1유형(N=6): 문제해결능력 형 (Problem-Solving Ability Type), 제 2유형(N=8): 팀 구성원 협업 중요 형(Team Member Collaboration Important Type), 제 3유형(N=3): 자기주도학습 필요 형 (Self-Directed Learning Needed Type), 제 4유형(N=2): 취업 준비 형 (Employment Preparation Type)으로 명명하였다. 또한 결과를 통해 학생들은 적용된 학습에 대해 문제해결능력발달, 집단 내 협업관련 이슈에 대한 이해증가, 자기주도학습 능력의 필요성 지각, 그리고 취업준비로서의 조리대회 역할에 대한 인식을 가지고 있음이 들어 났다. 추가로 동일 학습법을 진행하게 되는 교수자의 입장에서는 집단 협업을 위한 중재자적 역할 필요성, 학습동기부여 관련 적극적 노력에 있어야 함을 시사점으로 제시하였다.
창의적 문제해결 능력을 위한 알고리즘 교육의 중요성이 강조되고 있다. 특히 수학 과학과 연계된 논리적 사고력 증진을 위한 알고리즘 교재 개발이 추진 중 이다. 그러나 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 모형에 대한 제시가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 효과적인 알고리즘 교육을 위한 교수-학습 모형을 제시한다. 나선형 모형으로 학습 진도를 진행하며, 논리적 사고력을 기반으로 하는 알고리즘 교육의 특성을 반영하여 교수-학습 모형을 개발하였다. 또한 학습자의 만족도를 위하여 설문을 실시하였으며, 그 결과로 설계된 교수-학습 모형은 PBL과 자기주도학습 및 동료교수법의 혼합 모형이다. 제시된 모형에 근거하여 수학과 과학의 수업 예시를 구성하여 적용 가능성을 보였다.
본 연구의 목적은 창업교육에 있어 중요한 창의적 문제해결역량에 관한 연구를 살펴보고, 해외의 창의적 문제해결역량교육 관련 정책과 우수 대학의 교과과정 사례를 분석하여 국내의 창의적 문제해결역량교육의 문제점을 극복하기 위한 교육의 프레임워크 및 대학의 역할에 대하여 시사점을 제시하고자 하는 것이다. 이에 문제해결 역량에 관한 기존 연구들과 해외 국가 및 대학의 문제해결 교육 정책 및 교육과정 사례를 중심으로 창의적 문제해결역량교육을 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 창의적 문제해결역량교육 프레임워크는 크게 문제정의, 문제해결방법, 결과적용의 체계로 다음과 같은 구성을 포함한다. 첫째, 창의적 문제해결 교육의 첫 번째 단계인 이론기반 교육과 지속적인 지도와 멘토링의 구성이다. 둘째, 해외대학에서 교육의 주요 정책으로 내세우는 팀기반 학습법이다. 셋째, 체계적인 교육과정평가 개발이다. 넷째, 현장 연계형 및 융합형 패러다임의 구축이다. 이러한 프레임워크를 통해 국내 창의적 문제해결역량교육의 시사점을 국가, 대학, 교과과정 설계차원으로 제시하고, 창업교육과의 상호관계 및 융합의 중요성을 제시한다.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
본 연구의 목적은 SW 교육에서 학습자들의 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위한 디자인 중심 모형(NDIS)의 효과를 검증하는 것이다. NDIS는 실생활의 문제를 학습자가 스스로 찾고 사용자의 요구사항을 분석하여 설계하고 구현하는 프로젝트형 학습 모형이다. 이러한 NDIS의 효과를 검증하기 위해 SW 교육 수업 경험이 있는 중급 수준의 G 교육대학교 학생을 대상으로 실험하였다. 비교반에는 전통적인 프로젝트 모형을 적용하였고, 실험반에는 CT 기반의 NDIS 모형을 적용하였다. 실험반은 비교반에 비해 높은 CT 서술형 수행평가 점수를 보였으며 이는 유의미한 차이를 보였다. 또한, 학생들은 컴퓨팅을 이용한 실생활 문제 해결에 대한 자신감과 CT 향상에 대해 긍정적인 인식을 보였다.
미국에서 학교 수학 수업에서의 개방적 접근은 일본과 미국 연구자들의 공동연구의 결과물이다. 우리는 그것에 대한 세 가지의 측면을 실례로 살펴보면 접근을 시도하겠다. : 1) 개방된 과정(open process)(문제의 해답에 이르는 방법이 여러 가지이다: 2) 개방형 문제(open-ended problems)(문제에 대한 정답이 여러 가지가 될 수 있는 문제), 3) 일본에서 '문제로부터 문제(from problem to problem)'라고 불리는 것 혹은 문제고안(problem formulating)하기(학생들이 새로운 문제를 명확하게 나타내기 위해 자신의 생각을 써 내려 가는 것)수학 지도에서 일본의 개방적 접근에 대한 우리의 이해를 바탕으로, 우리는 미국에서 보다 효과적인 수학 지도를 위한 몇 가지 방법을 선택 적용해 보았다. 이러한 접근의 대부분은 학습 계획안을 만들 때 여러 교사가 함께 참여하고 일련의 토론과 수정과정을 거친 뒤, 많은 부분이 개선되고 효과적인 계획안을 만들어 낸다는 점에서 미국의 수학교사들에게 새로운 것이다. 또한 이 접근법에서는 교사가 문제를 해결하는 과정에서 학생 개개인이나 그룹을 활동적으로 관찰하여 그들의 활동을 비교하고 토론한다.
최근 소프트웨어 교육의 필요성에 대한 인식이 전 세계적으로 확산됨에 따라 우리나라도 정부 주도로 소프트웨어 의무 교육을 수행하고 있다. 대학에서의 소프트웨어 기초교육은 다양한 시행착오를 거쳐 안정화 되고는 있지만, 학생들의 비자발적 수강으로 인한 학습 동기 부족과 프로그래밍에 대한 높은 체감 난이도는 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고 역량 배양을 목적으로 문제 중심 프로그래밍 교과로 설계 및 운영된 컴퓨터과학 비전공 학생 대상 수업 사례를 수업 평가 결과를 이용해 비교하였다. 비교 결과, 문제의 용도를 문법 설명 보조재로 확대하고 전공 친화형 문제 비율을 확대 운영한 사례에서는 학습자들의 응답이 더 높은 점수에 집중되었고 응답 평균은 약 7% 향상되었다. 이는 학습자들이 느끼는 교과에 대한 체감 난도가 낮아졌음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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