난이도는 학습자가 컨텐츠를 선택하는 중요한 기준 중 하나이다. 하지만, 대부분의 난이도 기준은 컨텐츠 제공자가 획일적으로 결정한다. 이러한 방식으로는 학습자의 다양한 수준과 환경을 고려한 맞춤형 교육을 지원할 수 없다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위하여 학습자와 컨텐츠의 지식을 정형화하고 일반화한 후, 이를 실험하기 위한 객체 모델과 맞춤형 난이도 척도를 설계하였다. 또한, 이를 검증하기 위한 목적으로 구현한 도구를 이용하여 100개의 음악 교육 컨텐츠와 20명의 학습자를 기반으로 시뮬레이션을 진행했다. 실험 결과는 제안한 방법이 학습 상태와 컨텐츠에서 정의한 지식의 유사도를 이용하여 맞춤형 난이도를 계산할 수 있음을 보여 주었다. 제안한 접근법은 학습 상태와 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 온라인 학습 시스템에 효과적으로 적용할 수 있다.
본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.
2017년까지 500개의 비즈쿨 학교가 지정될 예정이다. 비즈쿨 학교로 지정되면 여러 가지 활동중에서 창업동아리 활동이 활발히 이루어질 것이다. 특히 특성화 고등학생들의 창업동아리 활동은 창업에 대한 기본적 개념과 창업프로세스를 이해할 수 있도록 기회를 제공할 뿐만 아니라 이를 진행하는 과정에서 창의성, 리더십, 협동심, 문제해결 능력 등을 신장할 수 있어서 졸업 후에도 진로를 결정하는데 도움이 된다. 이에 따라 실제 창업동아리 활동의 유무에 따라 창업의지나 진로성숙도에 차이가 있는지를 가설로 설정하여 검정하였다. 총 274명의 특성화 고등학교 학생들을 대상으로 검증을 실시하였다. 검증 결과 창업의지와 진로성숙도(결정성/확신성)에서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이는 청소년 대상 창업교육이나 진로교육은 기본 방향은 청소년을 대상으로 진취적인 사고와 창의성을 바탕으로 자기주도를 기반한 문제해결중심형 창업동아리 활동이 필요함을 제안한다.
이 연구의 목적은 실내디자인 학생들간에 나타나는 CAD에 대한 태도, 적성과 그들의 성격 유형간의 관련성을 알아보고 이들 성향이 CAD 교수법에 미치는 영향을 조사하기 위한 것이다. 연구방법은 설문조사, 성격 유형 검사, CAD 성적, 그리고 교과목 성적을 통한 통계분석으로 이루어졌으며, 실험은 실내디자인 전공 3학년 학생 56명을 대상으로 실시되었다. 실험 실시 환경은 CAD가 디자인 도구로 쓰여지는 실내 디자인 실기 수업으로 구성되었으며, 정확한 실험 결과 분석을 위해 CAD 숙련도 성적과 종합 교과목 성적이 분리. 채점되었다. 연구 결과 학생들의 성격 유형은 의향형, 직관형, 느낌형, 및 판단형(ENEJ)을 선호하는 것으로 나타났다. 이는 실험에 참여할 실내디자인 전공 학생들이 직관에 의해 사물을 인지하고, 문제 해결을 하는데 있어 감성에 의지하며, 체계적이고 조직적인 판단력을 가지고 있음을 의미한다. CAD에 대한 태도와 성격유형의 관계에서는 CAD가 유용하다고 생각한 학생들이 느낌형에 강한 선호도를 보였으며, CAD 적성과 성격 유형의 관계에서는 CAD 숙련도 성적이 높은 학생이 판단형에 강한 선호도를 나타내었다. 또한, CAD 성적이 뛰어난 학생이 종합 교과목 성적도 좋은 것으로 나타났다. 이는 CAD 숙련도의 차이가 학생들의 전반적 디자인 능력에도 영향을 끼칠 수 있음을 시사한다. 결론적으로, 이 연구 결과는 학생들의 성격과 학습인지 성향이 컴퓨터 교육의 효율성에 영향을 미친다는 기존의 타 분야에서의 연구결과가 실내디자인 분야에도 타당성을 지님을 증명해주었으며, 실내디자인 수업에 있어 컴퓨터 관련 교과목의 교수법이 실내디자인 학생들의 성격 유형을 바탕으로 개발이 될 때 그 활용 효과를 극대화 할 수 있음을 제시하고 있다.
자료의 해석과 분석 능력의 범주에 속하는 과학 탐구 문제의 학습에는 관련 탐구능력 보다 과학 개념을, 탐구의 설계 및 수행 능력의 범주에 속하는 과학 탐구 문제의 학습에는 관련 탐구능력과 과학 개념을 강조하는 학습법의 적용이 유효할 것으로 기대된다. 과학 탐구 문제를 해결해 가는 사고 과정을 심층적으로 분석해 보면 현재와 같이 성공자에게는 1점, 실패자에게는 0점을 부여하는 이분법적(dichotomous)인 평가 방법으로는 문제를 해결해 가는 과정이 동일한데도 불구하고 성공자와 실패자를 완전하게 별별하고 있지 못해 과학 교육 활동의 전반적인 정치(replacement) 활동에 문제가 내재할 가능성이 있음을 유추할 수 있다. 따라서 본 연구를 통해 밝혀진 바와 같이 과학 탐구 문제 해결 사고 과정 분석에 의한 제 1유형에는 1점, 제 2유형에는 0.8점, 제 3유형에는 0.6점, 제 4유형에는 0.4점, 제 5유형에는 0.2점, 제 6형에는 0점을 부여하는 대안적 다단계 평가 방법에 대한 이론적 실천적 연구가 필요할 것으로 사료된다.
2015 개정 교육과정은 창의 융합형 인재 양성에 중점을 두고 있으며, 이에 따라 정보 교육의 중요성이 높아지면서 정보 교수 학습 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 정보 교육의 교수 학습 방법의 국내 연구 동향을 분석하고 시사점을 제시하기 위해, 국내 학술지 논문을 대상으로 2000년부터 현재까지의 정보 교육의 교수 학습 방법에 대한 연구 179편을 선정하여 16개의 범주로 분류하여 분석하였다. 연구 분석 결과 문제 중심 학습이 가장 많은 연구가 이루어졌으며 언플러그드 학습, CPS(Creative Problem Solving)모형, 동료교수법 등도 비교적 활발한 연구가 이루어졌다. 또한 정보 교육의 내용 영역으로는 문제 해결과 프로그래밍 영역에 대한 연구가 가장 많이 이루어지고 있었다. 본 연구는 향후 교수 학습 방법에 대한 연구뿐만 아니라 교육 현장에서 교수 학습 방법을 선정하는데 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
정부는 2015년부터 소프트웨어 중심대학 지원 사업을 통하여 미래 인재에 요구되는 소프트웨어 역량 강화에 힘쓰고 있다. 소프트웨어 중심대학으로 선정된 대학에서는 각기 다른 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 융합형 인재 양성을 위하여 대학 내 인문, 사회, 공학, 자연과학, 예체능 등 모든 계열에 소프트웨어 기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 20개 소프트웨어 중심대학에서 실시하고 있는 비전공자 대상의 소프트웨어 기초교육의 내용을 분석하였다. 분석 결과, 비전공자 학생들에게 실시하고 있는 소프트웨어 기초교육의 대부분은 미래사회에 필요한 컴퓨팅 사고력 중심의 문제해결력 향상과 컴퓨터과학에 기반을 둔 융합 능력 향상 목적으로 실시하고 있었다. 전공별 특성을 반영한 교육 내용과 프로그래밍의 난이도 조정을 위해 블록 기반 교육용 프로그래밍 언어와 텍스트 기반 고급 프로그래밍 언어를 활용하고 있다. 문제해결을 위한 교수 학습 방법으로는 문제 중심 학습(Problem based Learning), 프로젝트 중심 학습(Project Based Learning)과 토의 토론법을 많이 사용하고 있는 것으로 분석되었다. 향 후 이 논문이 비전공자 소프트웨어 기초교육의 체계적 방향 설정에 도움이 되었으면 한다.
지자체는 초고령사회로 인해 발생하는 정보 격차를 해소하기 위해 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 실시하고 있다. 하지만 1 대 다수의 교육 방식은 한계가 있으며, 고령자의 학습 효과가 미흡하여 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하고자 고령자가 반복 학습할 수 있는 환경을 고려하여, 오프라인 교육 현장에서 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안한다. 이 서비스는 생성형 AI를 사용하여 사용자가 실제로 어려워하는 부분을 식별하고, 개인별로 맞춤형 문제를 제공하여 개별화된 실습을 가능하게 한다. 이 앱을 기존의 지자체 교육 프로그램과 통합하여 활용하면, 1:1 맞춤형 교육, 시간 효율성, 그리고 교육 내용의 적절성 측면에서 스마트폰 교육의 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.
본 연구의 목적은 실제 상황에서 수업과 통합된 형태로 이루어지는 수학교육의 교수-학습 참평가 모형과 예시 도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 수학교육에서의 참평가를 정의하고, 참평가 과제 준거와 진정한 수학적 활동이 무엇인지 살펴보았다. 참평가 수업설계 모형으로는 상황인지 수업설계 모형, 수학과 교수-학습 평가 모형, 프로젝트 평가 절차 모형을 살펴보았다. 프로젝트법을 적용한 수학과 참평가 과제 개발은 수학과 프로젝트의 유형인 실생활 문제해결형, 타교과 연계형, 수학사 활용형, 신문활용 교육형, 수학적 모델링형, 주제탐구형을 택하여, 수학과 참평가 과제 준거에 맞는 내용으로 선정하였다. 개발한 과제는 수학교육전문가에게 내용타당도를 의뢰하였고, 평가기준의 적절성을 검증받았다. 개발한 수학교육의 교수-학습 참평가 모형과 예시도구는 고등학교 학생들에게 적용해 봄으로써 학생 반응 결과와 시사점을 도출하였다. 그 결과 개발한 수학교육의 교수-학습 참평가 모형과 예시 도구는 수학교육에서 참평가를 실시하는데 의미있게 사용되어질 수 있는 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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