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.
사이버교육을 활성화하기 위하여 사이버교육의 특성에 알맞은 교수-학습 방법을 이해하고, 교육 현장의 실태와 현실적인 요구들을 파악하고 대처하고자 하는 노력이 필요하다. 이에 본 연구는 사이버교육에 참여했던 경험이 있는 예비교사들(403명)과 현직교사들(318명)을 대상으로 사이버교육에 참여한 일반 경험 및 의견(학습 시간, 과제 및 평가, 만족도 및 학습 효과, 불편 사항, 개선 사항)과 사이버교육에서의 교수-학습 방법 활용 실태(교수-학습 활동, 상호작용 빈도, 상호작용 촉진을 위한 학습 전략, 사회적 관계 형성, 협동학습 활동, 그룹별 학습 활동, 지식 구축과 관련된 교수-학습 활동)를 설문 조사를 통하여 분석하였다. 조사 결과, 예비교사와 교사 모두 학업성취 측면에서 사이버 강좌의 효과를 일반 강좌의 효과보다 낮게 평가하였으며, 교수-학습 방법과 내용에 대해 큰 불만을 나타내었다. 학습 내용에 대해서는 너무 지루하게 제시된다는 점을 예비교사와 교사 모두 문제로 지적하였다. 또한 교수-학습 방법에 대해서는 수동적 자료 제시에 의존하는 활용 양태, 교수자와 동료 학습자와의 상호작용 부족 및 관련 학습 전략 습득 기회 부족, 교수자 및 동료 학습자와의 친밀한 관계 형성의 어려움, 제한된 그룹별 학습 활동, 전문가와의 상호작용 기회 부족 등과 같은 문제가 지적되었다. 한편 평가 방법 역시 학습 과정을 평가하거나 사이버교육의 운영 형태에 알맞은 다양한 방법이 도입되기 보다는 결과를 중시하는 시험에 상당 부분 의존하는 경향이 있다는 문제가 발견되었다.
직관은 참된 지식을 발견하는 도구이며 문제해결 과정에서 번뜩이는 아이디어가 발현되는 것으로 받아들여진다. 직관에 의해 우리는 자명한 사실을 즉각적으로 인식하며, 수학적 사실을 발견하는 힘을 부여받는다. 따라서 직관은 논리와 더불어 수학교육에서 강조해야 할 중요한 주제이다. 인 글에서는 수학 교수$\cdot$학습에서 직관적 사고력의 신장을 위해 직관에 대한 체계적인 연구가 필요함을 인식하고, 이를 위해 수리철학의 역사와 수학적 발견의 역사에서 직관에 대하여 알아보았다.
데이터 마이닝에서 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 시차를 두고 발생한 사건들에 대하여 잠재해있는 패턴을 발견하는 기술을 의미한다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 기존의 방법들이 한 속성내에서의 연속패턴만을 탐지하는 일차원 연속패턴을 생성하는데 비하여 본 연구에서 제시하는 방법은 데이터베이스내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있는 다차원 연속패턴을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 연속패턴 생성을 위하여 헬링거(Hellinger) 변량을 사용하였으며 이를 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있었다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었고 다수의 실험 데이터를 통하여 다차원의 연속패턴을 생성할 수 있음을 보였다.
최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법이 적용되어 우수한 결과를 얻고 있지만 의학 분야에서는 정확률이 높은 분류기뿐만 아니라 획득된 분류규칙을 사람이 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 이용되는 유전자 발현 데이터는 데이타 내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하며, 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전자 발현 데이타에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 산술 연산자 기반 유전자 프로그래밍으로 암 분류규칙을 생성하는 방법을 제안한다. 림프종 유전자 발현 데이타에 대하여 실험하여 96.6%의 인식률을 얻었으며, 획득된 분류 규칙을 분석하여 다양한 지식을 발견할 수 있었다.
분류시스템은 현재의 유용한 규칙들로부터 새로운 규칙들을 만들어 가기 위해 학습하는 규칙 기반 시스템이다. 본 논문에서는 방대한 데이터베이스에서 유용한 정보를 얻는 분류시스템의 분류 규칙 발견을 위한 유전자 알고리즘 을 제안하였다. 제안된 방법을 자동차 보험문제에 적용하여 제안된 유전자 알고리즘 기반 분류시스템의 성능을 평가하였다.
21세기 지식정보사회에서는 창의력, 문제해결력 등의 고등인지사고능력이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 두리틀을 이용한 프로그래밍 수업을 통해 아동의 창의력과 문제해결력을 향상시키고자 한다. 아동의 프로그래밍 활동을 능동적으로 할 수 있는 환경을 조성하여 주되, 교사가 문제해결 과정에 따라 학습진행 과정을 모니터링하여 학생들의 문제해결 능력을 신장시켜주는 안내된 발견식 수업 모형을 적용하였다. 컴퓨터 프로그래밍의 과정에 필요한 인지적 요구사항을 토론이나 소크라테스식 질문을 통하여 반드시 거치도록 안내하였다. 초등학교 5학년 학생을 대상으로 두리틀을 이용하여 안내된 발견식 수업모형을 적용 한 결과 창의성과 문제해결력 측면에서 효과가 있음을 알 수 있었다.
도메인 기반 단백질 상호작용 예측 기법은 지난 몇 년 동안 활발히 연구되어 왔다. 도메인 기반 접근 방법 중에서도 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 가능성 순위 부여 기법은 예측 정확도면에서 다른 기법보다 월등한 결과를 보여주고 있다. 그러나 학습 집단을 사용하는 특징 때문에 전체 도메인 정보를 이용할 수 없는 단점이 있다. 또한, 이 시스템은 도메인 정보가 부족하여 다른 기능을 하는 단백질이라도 같은 도메인 정보를 보여주기 때문에 예측 시스템의 결점을 드러내고 있다. 도메인 조합 기반 단백질 상호작용 가능성 순위 부여 기법은 InterPro 데이터베이스의 도메인 정보를 기반으로 사용한다. InterProScan은 InterPro의 여러 멤버 데이터베이스의 정보를 기반으로 Sequence 분석을 하는 소프트웨어로써 검색 후 단계에서 찾아낸 결과들을 e-value를 기반으로 여과한다. 본 논문에서는 제시된 e-value를 조정 방법을 사용함으로써 단백질 내 도메인 패턴의 다양화와 기존 도메인 정보가 없던 단백질의 도메인을 새롭게 발견할 수 있으나 접근 방식의 한계가 존재함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 기업가정신 교육을 받은 청소년의 창업역량이 창업가적 프로세스에 미치는 효과를 기업가정신의 매개를 중심으로 검증하였다. 기업가정신 교육은 주식회사 슘페터 청소년 기업가정신 프로그램을 활용하여 2018년 10월부터 2018년 12월까지 특성화고등학교 1학년 학생 303명을 대상으로 실시하였다. 슘페터 기업가정신 프로그램 커리큘럼의 학습 목표 및 활동내용을 분석을 통해 다양한 키워드를 도출하여 최종적으로 11개의 변수를 채택하여 사전 사후 설문을 실시하였다. 기업가정신 교육을 통해 창업역량(창의성, 기회발견, 문제해결력) 이 높아지고 이를 통해 학생들의 창업가적 프로세스(자기효능감, 목표설정)에 미치는 영향을 분석한다. 또한 청소년의 창업역량이 생기면 창업의지와 창업행동에 영향을 줄 것이라고 가정했다. 이를 바탕으로 효과적인 기업가정신 및 창업교육 활성화 방안을 제시하고자 한다.
챗 GPT 는 음성 혹은 문자로 사람과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 챗봇(ChatBot) 중 하나이다. 최근 챗 GPT 의 사용자가 급격히 증가하면서 다양한 문제점과 한계가 발견되고 있다. 본 논문에서는 챗 GPT 를 활용 시 발생하는 문제와 한계에 대하여 살펴본다. 챗 GPT 의 문제점에는 챗 GPT 로 악성코드를 작성하는 사이버 범죄, 개인정보 침해 문제, 챗 GPT 로 과제 작성, 타인에게 챗 GPT 와 대화한 내용이 보이는 보안의 취약점이 발견되는 등이 있다. 챗 GPT 의 한계로는 실시간 학습 불가, 아는 것과 모르는 것의 구분 불가, 저작권 침해와 편향성과 같은 것이 있다. 본 논문이 챗 GPT 의 해결 가능한 문제를 신속하게 해결하고 남아있는 한계에 대한 잠재적인 해결책을 파악하는 데 도움이 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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