1980년 LOGO 이후로 테크놀로지의 활용에 대하여 논의가 지속되어 왔다. 교수학습 상황에서의 테크놀로지의 역할은 무엇인지, 테크놀로지가 학습자들의 효과적인 이해를 위해서 어떤 역할을 학습자들에게 제공할 수 있는지, 그리고 특히 전통적인 교수학습 상황과는 달리 테크놀로지를 활용하여 과거에는 할 수 없었던 수학학습이라든지 또는 우리가 현재 가지고 있는 지식의 확장을 가능하게 한다는 측면에서의 논의가 수학교육계에서는 늘 있어 왔다. 본 논문은 테크놀로지를 활용하여 우리의 지식을 확장하여 탐구를 배경으로 하여 새로운 수학적 지식의 발견의 한 실례를 소개하고 탐구를 중심으로 한 수학학습에 대하여 논한다.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 동료학습을 적용한 조리실무관련 실습과목의 학습부진 대학생의 주관적 인식유형을 분석하여 조리실무 관련 수업의 보다 나은 교육효율성 제고를 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 또한 소규모 학생들의 주관적 인식에 대한 연구를 위해 Q방법론을 이용하여 분석하였으며, 주관적 인식들 사이에서 발견되는 공통적인 특징의 분석을 통해 총 3가지의 유형을 도출하였다. 제 1유형(N=8) : 학습효과 증대 형 (Increase learning effectiveness type), 제 2유형(N=8): 소극적 학생에 대한 수업자료개발 필요 (Development of lesson materials for passive students), 제3유형(N=6): 실습형 자기주도학습 개발 필요 (Practical self-directed learning needs development)은 각각 고유의 특징을 가진 유형으로 분석되었다. 결과적으로 조리실무관련 실습과목의 학습부진 학생들에게 동료학습을 적용함으로서 학습부진학생들의 수업흥미유발, 실수감소로 인한 자신감 상승 등의 학습효과증대와 추가학습에 대한 인식 증가와 주도적 학습 참여 유도와 같은 긍정적인 학습효과를 가져왔음을 발견하였으나, 일부학생의 경우 동료학생에 피해를 주는 것 같은 느낌과 타 학생들의 시선에 대한 부담감을 표현하는 집단이 발견되기도 했다. 연구 결과를 통해 수준별 학습 분위기가 조성된 학습 환경에서의 실습조리과정의 진행과 주도적 학습을 위한 추가 교육과정의 개발은 보다 효과적인 동료학습을 위한 추가적인 조건임을 발견하였다.
수학 학습의 목표를 수학적 사고력의 신장이라는 측면에서 보았을 때 이를 위하여 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 활동은 중요하다. 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시키고 사고의 유연성을 길러줄 수 있는 방법이 된다. 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 과정에서 이미 알고 있는 지식이 어떻게 응용되는지를 알게 된다. 특히 기하 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시킬 수 있는 좋은 예가 된다. 본고에서는 문제해결을 통한 수학적 일반성을 발견하기 위한 방법으로서 문제에 대한 다양한 해법을 연역과 귀납에 의하여 일반화하는 과정을 탐색하고자 한다. 특히 수학 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 것은 문제해결 전략으로서 뿐만 아니라 창의적 사고의 신장 측면에서 시사점을 던져준다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.421-430
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1998
지식경영을 위한 다양한 대상 업무중에서 텍스트 데이터의 마이닝은 특히 중요하다. 그 이유는 텍스트 데이터가 양적인 면에서 가장 풍부하고, 또 발견할 수 있는 지식을 가장 많이 포함하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 텍스트 데이터베이스에서 지식발견을 위한 한 과정으로 텍스트 데이터베이스 내의 텍스트들을 분류하는 기법을 기술한다. 특히 문서 분류 방법은 데이터베이스의 일부 데이터를 훈련, 예제로 간주하여 교사 학습 알고리즘을 통해 학습한 후 나머지 데이터를 이용해 분류 정확성을 검증 및 향상시킨다. 시험 데이터로는 인터넷의 뉴스그룹의 기사를 이용하였고, 시험 결과 분류의 정확성은 한글 및 영문 모두 최소 70% 이상으로 나타났다.
수학교육의 목표 중의 하나인 합리적이고 창의적인 문제해결력을 기르기 위해서는 그 기저가 되는 수학적 개념 및 원리 법칙에 대한 올바른 이해가 뒷받침되어야 할 것이다. 수학과 교육과정에서 수학적 개념 및 원리 법칙의 교수 학습 방법으로는 주변의 여러 가지 현상을 학습 소재로 하여 구체적 조작 활동과 탐구 활동을 통하여 학생 스스로 개념, 원리, 법칙을 발견하고 이를 정당화하도록 권고하고 있다. 본고에서는 수학적 원리 법칙의 의미와 귀납적 추론 절차를 살펴보고, 교육과정에서 권고하는 원리 법칙지도를 위한 방안으로써 발견을 통한 지도와 발견전략으로써 귀납에 의한 지도 방법 및 지도상의 유의점을 살펴보았다.
본 연구의 목적은 대학생을 대상으로 유형별 학습효과가 대학생활만족도에 미치는 영향에 대해 탐구하는 것을 목적으로 한다. 설문수집은 총 250부를 배포하여 응답이 부실하거나 누락된 문항이 많은 설문지를 제외한 31부를 제외하고 총 219부를 분석에 사용하였다. 대학생 사회인구학적 특성에 따른 학습효과는 동거형태에 대해 유의미한 차이가 났으며, 혼자, 친구 순으로 학습효과가 높은 것으로 나타났다. 지각학습은 동거형태에 대해 유의미한 차이가 났으며, 혼자, 친구, 선후배 순으로 지각학습이 높은 것으로 나타났다. 인지학습은 동거형태에 대해 유의미한 차이가 났으며, 친구, 혼자, 선후배 순으로 인지학습이 높은 것으로 나타났다. 대학만족도는 동거형태에 대해 유의미한 차이가 났으며, 혼자, 선후배, 친구 순으로 대학만족도가 높은 것으로 나타났다. 최종적으로 발견학습, 지각학습, 인지학습이 높을수록 대학생활만족도가 높은 것으로 나타났고, 그 중 발견학습이 대학생활만족도에 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 종합적으로 대학은 학생이 개인과 공동체를 자유롭게 이동하며 대학생활을 할 수 있는 환경을 마련해주어야 한다. 또한 공동체에서 발생하는 문제에 대비하여 관련된 상담실의 활성화가 필요할 것이다.
컴퓨팅 사고 교육에서 알고리즘의 설계는 학습자의 논리적 사고력과 절차적 사고력이 요구되는 중요한 학습 과정이다. 하지만 알고리즘 학습에 관한 연구와 학습자가 실제 학습에서 겪는 오류에 관한 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 알고리즘 설계 학습에서 순서도를 활용한 프로그래밍 제어 구조 설계에서 발견된 학습자의 오류를 분석하여, 오류 유형을 제시하였다. 대학생을 대상으로 한 강의에서 세 가지 제어 구조에 관한 평가 문항을 제시한 결과, 순차 구조에서는 오류 유형이 발견되지 않았다. 하지만 조건 구조에서는 2개의 조건문이 중첩된 경우 조건 설정에서 오류가 발생하였다. 반복 구조에서는 반복의 횟수를 조절하는 조건, 반복되는 명령문의 위치, 중첩된 반복문에서 조건과 명령문의 위치 오류가 발견되었다. 본 연구에서 나타난 오류 유형은 초 중등학교와 대학에서 실시하고 있는 컴퓨팅 사고 교육의 알고리즘 설계 학습에 참고할 수 있는 사례가 될 것이다.
초보자들을 위한 프로그래밍 교육의 어려움을 극복하기 위해 UMC(Use-Modify-Create) 학습, 디자인 기반학습, 발견학습, 놀이학습 등 다양한 학습전략을 적용한 연구들이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 학습자의 컴퓨팅 사고 향상을 위해 HVC(History-VR Coding-Collaboration) 학습전략 모델을 개발하였다. HVC 모델은 블록형태의 결합 모듈로 구성되어 있으며 이를 12차시로 구성된 스토리텔링 기반의 가상현실 블록 프로그래밍 교육과정을 개발하여 적용하였다. 연구 결과 HVC 모델 및 SW교육 프로그램이 학습자의 컴퓨팅 사고 향상에 유의미한 차이를 보였다.
Microarray 로 표현되는 유전자 발현 데이터는 일반적으로 샘플(sample) 수에 비해 많은 수의 유전자를 포함한다. 피처 추출은 이러한 데이터에 기계학습 방법론을 효과적으로 적용하기 위한 방법 중 하나로, 학습성능을 향상시키고 계산 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 중요한 피처들을 발견할 수 있다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 본 연구에서는 베이지안 신경망(Bayesian Neural Network)에 기반 한 자동유효성탐지(Automatic Relevance Detection, ARD) 기법을 사용하여 유전자 발현 데이터에서 학습 오류를 줄이는 동시에 학습에 필요한 최소한의 유전자 집합을 추출할 수 있는 방법을 제시했다. CAMDA 2003에서 제시된 폐종양 환자의 유전자 발현 데이터에 대해 실험한 결과, 12600 개의 유전자 중에서 가장 중요하다고 여겨지는 187 개의 유전자를 발견했으며, 높은 학습성능을 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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