<정보산업응용설계 및 경영>은 연세대학교 공과대학 정보산업공학과의 4학년 졸업설계 과목이다. 본 수업은 문제해결을 위한 방법론을 설계하고 적용하는 프로젝트 중심의 캡스톤디자인 과목으로, 최고학년으로서 그 동안 익힌 산업공학, 정보시스템공학, 공학경영 관련 지식을 종합하여 현장의 문제해결에 활용하게 한다. 프로젝트 결과물은 정보통신기술을 산업공학 분야에 활용한 '비즈니스모델' 또는 '서비스모델'의 주요 부분을 구성해야 하며 '설계물이 어떻게 해당 기관에 수익을 창출하며 운영될 것인가?'를 명시적으로 보여야 한다. 또한 지역사회경험학습(Community-Based Learning)을 도입하여 비영리기관의 실제 문제를 정보산업공학 지식을 적용하여 해결해 보도록 함으로써 공학이 사회를 위해 도움이 되도록 어떠한 방향으로 쓰여야 하는지 수강생이 느낄 수 있도록 한다. 외부기관 평가, 학생 만족도, 학습성과 평가 결과는 본 수업이 오래되지 않았음에도 ABEEK 산업공학 프로그램 교육성과를 잘 만족시키고 있다는 것을 보여주었다.
기계학습은 학습말뭉치로부터 문제를 해결하기 위한 규칙을 학습하여 모델을 생성한다. 생성된 모델의 성능을 높이기 위해서는 문제에 적합한 자질들을 많이 이용해야 하지만 많은 자질들을 사용하면 모델의 생성시간은 느려지는 것이 사실이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다단계 기법을 적용한 기계학습으로 구묶음 시스템을 제작하여 학습모델의 생성시간을 단축하고 성능을 높이는 기법을 제안한다. 많은 종류의 자질들을 두 단계로 분리하여 학습하는 기법으로 1단계에서 구의 경계를 인식하고 2단계에서 구의태그를 결정한다. 1단계의 학습자질은 어휘 정보, 품사 정보, 띄어쓰기 정보, 중심어 정보를 사용하였으며, 2단계 학습자질은 어휘 정보와 품사 정보 외에 1단계 결과에서 추출한 구의 시작 품사 정보와 끝 품사 정보, 구 정보, 구 품사 정보를 자질로 사용하였다. 평가를 위해서 본 논문에서는 ETRI 구문구조 말뭉치를 사용하였다.
사전 학습을 기반으로 하는 BERT계열의 모델들이 다양한 언어 및 자연어 처리 태스크들에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, masked language model의 경우 입력 문장의 15%만 마스킹을 함으로써 학습 효율이 떨어지고 미세 조정 시 마스킹 토큰이 등장하지 않는 불일치 문제도 존재한다. 이러한 문제를 효과적으로 해결한 ELECTRA는 영어 벤치마크에서 기존의 언어모델들 보다 뛰어난 성능을 보여주었지만 한국어에 대한 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ELECTRA를 한국어 코퍼스에 대해 학습시키고, 다양한 한국어 자연어 이해 태스크들에 대해 실험을 진행한다. 실험을 통해 ELECTRA의 모델 크기별 성능 평가를 진행하였고, 여러 한국어 태스크들에 대해서 평가함으로써 ELECTRA 모델이 기존의 언어 모델들보다 좋은 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
최근 영재 및 영재교육에 관련된 연구가 다방면에서 진행되고 있으며, 초기에 수학 및 과학 분야 위주로 이루어졌던 영재교육은 정보, 발명, 인문, 예술 등의 기타 분야로 점차 확대되어 가고 있다. 사회적으로는 고도화된 정보화 사회로의 진행과 더불어 정보과학에서도 영재교육데 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 그러나 정보과학의 학문적 역사가 짧고 그 범위의 설정이 어려운 만큼 정보과학 분야의 영재교육에 있어서도 대상자의 선발과 교육이 어려운 것이 사실이다. 특히 영재교육 대상자의 선정과 교육에 필수적인 평가 방식에 대한 학문적 연구가 부족하여 교육 방식의 보완과 창의적인 대상자 선발에 있어 개선에 대한 목소리가 높다. 이에 본 연구에서는 여러 형태의 평가 방식 중 관찰평가가 평가도구로서 어떻게 작용하는지 다면 평가의 측면에서 지필평가와 보완적 작용을 하는지에 대해 연구하였다. 이를 위해 2년간의 학습자들의 지필평가 성적과 관찰평가 중 리커트 척도 방식의 체크리스트와 서술형 관찰 기록지 사이의 상관관계를 통계적으로 분석 하였다. 또한 항목간의 상관관계를 알아보기 위해 체크리스트와 서술형 관찰기록지의 하위 항목간의 상관관계를 분석하였다. 연구 결과 체크리스트의 하위항목 분석을 통해서는 태도와 문제해결 능력 간의 상관관계, 수학적인지영역과 문제해결 능력 간의 유의미한 상관 관계를 알 수 있었으며, 서술형 관찰 기록지 분석을 통해서는 투입 프로그램 적응 능력이라 할 수 있는 과정적 영역은 정의적 영역과 인지적 영역의 상관 관계가 중요함을 알 수 있었다. 또한 평가 방식간의 상관 관계는 지필 평가와 관찰 평가의 유의미한 연관성이 없다는 것이 밝혀졌다. 즉, 정보과학 분야 영재교육 학습자의 잠재 능력이나 사회성, 창의성, 문제해결력 등을 평가하기 위해서는 지필평가와 더불어 관찰평가가 반드시 필요하며 다면평가의 측면에서 상호 보완적인 역할을 한다는 것이다.
본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.
정보기술의 급격한 발달은 오늘날의 교육체계를 변화시키고 있다. 본 논문에서는 끊임없는 지식습득과 평생교육이라는 모토로 학습자의 다양한 상황을 고려한 웹 기반 자기 주도적 학습기능을 가진 문제은행 시스템을 설계하고 구현하였다. 자기가 원하는 학습과 자기 수준별 학습평가를 통하여 학습 습득률과 전달률을 높이고, 교수가 전달하고자 하는 내용을 강조함으로써 교수와 학습자간의 신뢰성을 높이고 학습능률을 높이는데 목적이 있다. 인터넷이 되는 장소라면 언제, 어디서나 원하는 학습이 이루어지고 일상생활에서 접하는 다양한 형태의 문제해결에 필요한 학습이 즉시 이루어 질수 있는 환경이 구현되도록 하였다.
로봇을 이용한 프로그래밍 학습은 획일적이고 정형화된 기존 교육환경에서 벗어나 미래사회의 창의적 학습을 미리 경험할 수 있으며 수학 및 과학의 가장 기초가 되는 알고리즘을 이해하고 향상시키는데 가장 적절한 학습방법이다. 본 연구에서는 초등학생들이 로봇프로그래밍 시 나타날 수 있는 오류의 유형들을 제안하였으며 학습을 위한 교육과정을 개발한 후 초등학생 5, 6학생들을 대상으로 로봇프로그래밍 학습을 시켰다. 학습과정에서 발생한 오류들을 수집하고 분류하였으며 또한, 기존 연구된 컴퓨터기반 프로그래밍언어와 비교 분석하였다. 본 연구에서의 로봇프로그래밍 실행경험을 통해 컴퓨터기반 프로그래밍에서 창의성학습에 큰 장애요소로 평가된 오류요소들 즉, 프로그램사용 미숙으로 인한 오류, 단순한 오타, 문법오류 그리고 코딩실수 등을 전체 오류의 약 21%로 나타나 기존 컴퓨터기반 프로그래밍언어 학습에서 조사된 오류비율(약 53%)에 비해 현저하게 줄어드는 것으로 분석되었다. 이러한 오류의 감소는 초등학생들의 흥미도와 성취도 향상을 위한 주요요소로 판단된다. 따라서, 학습과정에서 보다 많은 논리 및 문제해결을 위한 요소들에 노출되어 있어 창의성 알고리즘 학습에 매우 효과적임을 알 수 있다.
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.
정보 교과는 지식정보화 사회에 필요한 정보 활용 능력은 물론 창의적인 문제해결력을 함양하기 개설된 교과이다. 그러나 창의적 문제해결요소가 교과서에 어느 정도 포함되었는지를 분석하는 연구는 미미하다. 따라서 본 논문은 중학교 정보 1 교과서 '문제해결방법 및 절차' 영역의 창의적 문제해결력 경향을 정량적으로 분석하였다. 정보 교과서가 창의적 문제해결력 함양 요소를 어느 정도 포함하고 있는지 최길수의 정량적 분석법으로 분석한 결과, 교과서별로 문제해결과정 반영과 문제해결전략 제시의 충실도에 차이가 크게 나타났고 모든 교과서가 활동 요구 지수, 창의적 문제해결력 관련지수, 활동 유형지수가 전체적으로는 바람직한 범위에 있으나 소 영역별로는 바람직한 범위를 벗어난 것이 있는 것으로 나타났으며 지수 값이 균형을 이루지 못한 교과서가 있고 활동 유형이 일부 유형에 치우쳐 있는 것으로 나타났다. 그러므로 앞으로 정보 교과서의 개발 및 수정 보완 시 문제해결과정 반영과 문제해결전략의 충실도를 높이고, 교과서의 학습 활동 구성 시 다양한 학습 활동 유형을 활용하고 기본 정신 기능과 고등 정신 기능을 요구하는 활동 비율의 균형을 유지할 것을 제안하였다.
고등학교 영재학급의 학생들의 수준과 능력에 적절한 교수 학습 프로그램 개발에 대한 연구와 영재프로그램에 참여한 학생들에 대한 과정 평가의 필요성에 기반하여 본 연구는 수학 영재 학생들의 문제해결 과정에서 발현되는 창의성을 과정 중심으로 평가할 수 있는 교수 학습 사례를 제시하였다. 수학 교수 학습 소프트웨어의 일종인 GeoGebra를 활용하여 학생들이 도형을 작도하는 과정에서 GeoGebra의 인터페이스의 사용과 대수적 계산을 병행하여 다양하고 창의적 방법으로 도형을 작도하는 과정을 분석하였다. GeoGebra의 '구성단계'와 '구성단계 네비게이션 바' 기능을 활용하여 학생 개개인이 작도 과정에서 사용한 명령어, 실행 과정 및 실행 횟수를 확인하고, 이 과정에서 발견되어지는 학생들의 창의성을 도출하였다. 이를 학생 개개인의 고등학교 교육과정에 대한 선행 정도와 비교 분석하여 이러한 교수 학습 방법이 교육청 단위로 선발하는 영재교육원 뿐만 아니라 단위학교 영재학급에서도 적용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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