본 연구의 목적은 과학과 기초학력이 부족한 학생들이 공통 교육과정을 이수하는 동안 최소한의 과학 학습 능력을 갖출 수 있도록 기초학력 보장 방안을 마련하는데 있다. 이를 위해, 기초학력 관련 연구 및 지도 경험이 있는 초·중등 과학 교사 27명을 대상으로 설문 조사를 실시하고 합의적 질적 연구방법(Consensual Qualitative Research: CQR)과 계층화 분석법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 활용하여 '최소한의 성취기준'에 대한 현장 과학 교사들의 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 초·중등 과학교사들은 과학 학습지원대상 학생들에 대해 과학 학습 역량이 부족하고, 과학 학습 결손이 누적되어 있으며, 기본적인 학습을 위한 준비도가 부족하다고 응답하였다. 그러나 과학과 기초학력 부족학생의 학습 특징에 대해 초·중등 교사들이 주목하는 특징이 다소 상이하게 나타났는데, 중등 교사들은 낮은 학습 동기와 과학적 기호 사용의 어려움에, 초등 교사들은 과학 태도나 경험부족을 더욱 민감하게 인식하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기초학력 보장을 위한 최소한의 성취기준 준거 설정에 대한 우선순위에서도 범주별 항목의 우선순위가 학교급별로 상이함을 발견할 수 있었다. 이는 과학과 기초학력 보장을 위한 최소한의 성취기준 개발 시 고려요소에 대해 과학 교사들의 기초학력 관련 전문성에 따라 다양한 입장 차가 존재하므로, 학교급에 따른 다양한 변인을 고려한 최소한의 성취기준 개발이 필요함을 의미한다. 이상의 연구 결과를 통해 기초학력이 부족한 학생들의 개인별 맥락과 처한 상황의 다양성을 고려한 기초학력 지도 전문성 강화를 위한 정책적 지원이 전교과 영역에서 모색되어야 할 것이다. 나아가 기초학력이 부족한 학생 지원을 위해 공유된 비전을 명확히 하여 기초학력 보장을 위한 국가정책과 과학 교사들의 실행 간의 괴리를 줄이는 노력이 필요하다.
한국어의 언어분석을 위한 가공코퍼스의 하나인 품사부착 코퍼스는 형태소 언어분석의 기초가 되는 자료로서 각종 언어분석 모델의 학습자료와 관측자료 또는 검증자료로서 중요한 역할을 한다. 품사부착 코퍼스의 구축은 많은 노력과 시간이 요구되는 어려운 작업이다. 기존의 구축방법은 자동 태거의 결과를 일일이 사람이 확인해 가면 오류를 발견하고 수정하는 단순 작업이었다. 이러한 단순 작업은 한번 수정된 자동태거의 반복적 오류, 미등록어에 의한 오류 들을 계속적으로 수정해야하는 비효율성을 내포하고 있었다. 본 논문에서는 HMM기반의 자동 태거를 사용하여 1차적으로 한국어 문서를 자동 태깅한다. 자동 태깅 결과로부터 규칙기반의 오류 수정을 추가적으로 행한다. 이렇게 구축된 결과를 사용자에게 제시하여 최종 오류를 수정하고 이를 앞으로의 태깅작업에 반영하는 품사부착 워크벤치에 대해 기술한다.
세계적으로 넥타이는 착용자의 이미지를 표상하게 됩니다. 따라서 특히 넥타이 디자인에 각국의 문화적 요소를 활용하는 것이 문화적 이미지의 패션 상품 디자인과 함께 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 한국 및 베트남의 전통문양을 학습에 적용 및 전통적인 문양에 관심을 더 이해할 수 있게 도와 연구팀은 이러한 문양을 활용하여 특별하고 양국의 문화를 내표한 고유하고 세련된 넥타이를 개발하고자 함이다. 우리는 또한 한국 및 베트남 전통문양 사이의 상징성 의미가 특히 유사한 문양을 설계도면 방법차이를 발견했다. 따라서 한국 및 베트남 문양 사이의 조합의 경우, 본 연구뿐만 아니라 국가의 특정 문화에 기여하는 다른 나라에 한국 및 베트남문양에 대한 미학의 측면을 소개하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다: 첫째, 한국 및 베트남 전통문양이 미학적, 실용성 및 문화유산의 가치가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 한국 및 베트남 전통문양의 소재로는 식물, 동물(조류, 곤충, 상상의 동물, 길상형상 및 문자, 기하형태 등이 있다. 셋째, 한국전통 기하문양의 태극문양과 베트남의 전통기하문양의 특별한 기원과 행운, 창조의 조화 등 의미가 있으며, 이들 각각의 문양은 국기에 사용되어 현대에 이르기 까지 양국가를 상징하는 공통점이 있다. 넷째, 한국 및 베트남의 우호증진을 기원하고 국제경쟁력이 있는 양국의 고유한 문화가 깃든 국제경쟁력이 있는 독특한 넥타이 상품개발을 위해, 양국의 대표적 전통 기하문양인 태극문양과 별문양을 응용하여 넥타이디자인을 행하였다.
This paper aims to compare the effects of two teaching methods, the discovery-observational(DO) and the expository-observational(EO) instructions, on students learning interest in the life cycle of fruit fly. The subjects, 463 third-graders from two elementary schools in Changwon City, were divided into two groups, the DO group and the EO group. After the instruction on the life of the flies in two different teaching ways, a questionnaire with 13 items was devised regarding the students' interest, and the subjects were asked to respond to it. The results reveal that the general mean score of the DO group is higher than that of the EO group. Also, the DO group obtains the higher mean score in each item, except two items about knowledge learning. The differences of the mean scores of the two types, general as well as item-individual, between the two groups are statistically significant. This suggests that the class about the life cycle of living creatures easily getatable and observable, such as fruit flies, should be student-centered investigatory one, where students themselves collect them and observe the process of their growth and whole cycle.
본 연구의 목적은 수학교육, STEAM 교육, 영재교육 전문가를 대상으로 델파이 설문 조사를 통해 수학영재를 위한 STEAM교육 방안을 마련하는 것이다. 총 3차에 걸쳐 이루어진 조사 결과 수학영재들에게 필요한 STEAM교육은 융합적 사고와 창의적 사고를 가지고 새로운 문제를 발견하고 해결하는 데 있어 자기주도적인 탐구를 통하여 다양한 사람들과 의사소통할 수 있는 전인적인 역량을 함양하는 교육이라고 개념화 할 수 있었다. 이에 따라 수학영재를 위한 STEAM교육의 목표와 방법, 내용, 평가 등에 대한 전문가들의 합의를 도출하였으며, 이에 기초한 후속연구로 수학영재를 위한 STEAM 교수-학습 모형을 개발하고자 한다.
본 연구는 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 수학 학습에 비구조화된 문제의 해결활동을 적용하여 문제 해결 과정에 나타난 초등학생의 비례적 추론 과정을 분석하여 학생들의 비례적 추론 수준과 형태의 특징을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 연구 결과 학생들은 주어진 비구조화된 문제를 해결하면서 모둠별로 다양한 양상으로 비논리적(illogical) 접근, 덧셈적(additive) 접근, 곱셈적(multipicative) 접근, 함수적(functional) 접근의 비례적 추론 수준과 형태를 나타내었다. 또한 학생들은 비구조화된 문제를 [문제 이해하기]-[해 구하기]-[적용하기]의 과정을 통해 해결하면서 [양의 인식]-[비례적 관계 발견]-[비례적 관계 확장]의 흐름으로 비례적 추론의 모습을 나타냈다. 학생들로 하여금 실생활에서의 비, 비례 상황에서 여러 가지 양들을 비례적으로 추론할 기회를 갖도록 하여 비례적 추론을 발전시킬 수 있도록 해야 할 것이다.
Learning disabilities (LD) are heterogeneous group of disorders with evidences of genetic or familial trait, intrinsic to the individual and presume to be due to central nervous dysfunction. Learning disabilities and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) are the two of the most common disorders in the population of school-age children. Typically academic achievements in children with learning disabilities are significantly lower than expected by their normal or above normal range of IQ. Although academic and cognitive deficits are hallmarks of children with LD, those children are also at risk for a broad range of behavioral and emotional problems. Almost all cases meet criteria for at least one additional diagnosis such as ADHD, developmental coordination disorder, depression, anxiety, obsessive compulsive disorder, tic disorder, among which ADHD is particularly predominant. Because of the response to the therapeutic intervention program is promising and positive when applied early, it is critical to recognize patients as early as possible. Pediatricians often are the first to hear from parents worried about a childs academic progress. It is not the responsibility of pediatrician to make a diagnosis, referring children for a diagnostic evaluation of LD is a reasonable first step. Pediatricians can make early referral of suspicious children by asking some serial short questions about basic and processing skills. With a basic knowledge about the clinical characteristics, diagnostic and therapeutic procedures of LD, pediatricians also can provide primary counseling and education for parents at their outpatient clinical settings.
본 논문은 가변적 비디오 트랙을 위한 모델링 방법을 제시한다. 가변적인 비디오 트랙은 간헐적인 버스트 및 긴 구간 상관관계의 특성을 갖는다고 잘 알려져 있다. 이러한 데이터를 분석하기 위해서, 에러 임계값으로부터 구한 보조적인 선형 구조를 갖는 신경망 구조 모델 구축을 한다. 모델링 결과 테스트를 위해서, 흔돈 비선형 함수와 지수 랜덤 노이즈를 결합한 가변적 비디오 트랙을 발생하였다. 발생된 데이터를 모델링한 결과, 전통적인 신경망 모델에 비해서 제시된 모델이 보다 정확한 모델링 결과를 보여 주었다. 그러나 또한 제시된 모델에 ARは을 결합한 결과가 제시된 모델 단독인 경우에 비해서 더욱 발생된 데이터의 통계적 특성에 근접함을 발견했다.
데이터 마이닝(Data Mining)은 환경으로부터 수집된 데이터에서 패턴을 추출하고 의미 있는 정보를 발견하기 위하여 주로 사용된다. 하지만, 기존의 방법은 데이터의 수집이 완료된 상태에서 분석하는 것을 기반으로 하고 있으며, 시간의 흐름에 따른 패턴의 변화를 반영하기 어렵다. 본 논문은 연속성(Continuity data), 대량성(Large scale) 그리고 패턴의 가변성(Changed pattern)과 같은 특성을 가지는 스트림 데이터(Stream Data)의 분석을 위한 스트리밍 의사결정 나무(Streaming Decision Tree : SDT) 방법을 소개한다. SDT는 연속적으로 발생하는 데이터를 블록으로 정의하고, 각 블록은 의사결정나무 학습 방법을 이용하여 규칙을 추출한다. 추출된 규칙은 발생 시간, 빈도 그리고 모순 등을 고려하여 결합하였다. 실험에서는 시계열 데이터를 이용하여 분석하였고, 적절한 결과를 확인하였다.
이 연구는 학습에서 중요한 요소인 의사소통으로서의 수학이 우리나라 2007 개정 초등학교 수학 교과서에 어떻게 반영됐는지를 알아보기 위한 것이다. 의사소통 활동의 적합성, 용어 기호 사용의 적합성, 문어적 표현의 적합성, 시각적 표현의 적합성, 수학 및 교육과정과의 부합성이라는 기준에 따라 교과서를 분석해본 결과 교육과정의 의도를 잘 반영하는 부분도 있지만 용어의 사용이나 여러 표현에 있어서 미숙한 부분도 많이 발견되었다. 앞으로 교과서를 제작할 때 교과서 저자들 사이의 의사소통, 저자와 작가, 삽화가 등과 충분한 논의가 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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