• 제목/요약/키워드: 비교영역 학습

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좋은 수학 수업에 대한 교사들의 인식 - 초.중등 교사의 인식 비교를 중심으로 - (Effective Mathematics Instruction - Comparison of Conception by Elementary and Secondary School Teachers -)

  • 방정숙;권미선
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제26권3호
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    • pp.317-338
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    • 2012
  • 본 연구는 교사들이 생각하는 좋은 수학 수업을 알아보기 위해 4개의 대영역(교육과정과 교육내용, 교수 학습, 교실환경 및 수업 분위기, 평가)과 48개 하위 요소로 구성된 설문지를 이용하여 초등학교 교사 223명과 중학교 수학 교사 151명의 반응을 비교 분석하였다. 분석 결과 초등 교사는 대영역 중 교육과정과 교육내용 영역을, 중등 교사는 교수 학습 영역을 가장 중요하게 생각하였다. 세부 요소 별로 살펴보면, 초 중등 교사는 공통적으로 자기주도적 학습 능력을 신장시키는 수업, 학생 수준에 맞게 교육과정을 재구성하여 실시한 수업, 학생과 교사간의 상호작용이 잘 이루어지는 수업 등을 좋은 수학 수업이라고 생각하였다. 그러나 초등 교사는 좋은 수학 수업과 관련된 23개 요소에 대해서 중등 교사보다 더 중요하다고 인식하였으며, 중등 교사는 수학적 표현 능력을 신장시키는 수업, 동기 유발이 잘 이루어지는 수업의 2개 요소에 대해서만 초등 교사보다 유의미하게 더 중요하다고 인식하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 우리나라 본연의 좋은 수학 수업에 대한 교사의 인식 및 이에 따른 시사점을 논의하였다.

남북한 수학 교과서 영역별 분석 및 표준 수학 교육과정안 개발 연구 (II): 남북한 초등학교 수학교과서의 구성과 전개방법 비교 (A Comparative Study of South and North Korea on Mathematics Textbook and the Development of Unified Mathematics Curriculum for South and North Korea (II) - Focusing on the Elementary School Textbooks of South and Those of North Korea -)

  • 임재훈;이경화;박경미
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제5권1호
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    • pp.43-58
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    • 2003
  • 본 연구에서는 남북한 초등학교 수학교과서의 외형과 단원체제, 각 영역별 내용 요소의 비중과 도입시기, 문장제의 소재 등 다소 양적인 비교에 초점을 둔 선행연구에 기초하여, 남북한 초등학교 수학교과서를 내용 구성과 전개 과정에서의 구체적인 특징에 주목한 질적인 관점에서 비교.분석하였다. 먼저 내용 구성에 관한 비교 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학교 학생들의 정의적.인지적 특성을 고려하여 학습 내용을 분산.교차하여 배치하는 남한과 달리 북한에서는 관련된 요소를 집중 배치하는 방식으로 구성되어 있다. 둘째 생활 소재를 통하여 문제상황을 제시하고 점진적이고 구체적인 활동으로 학습 내용을 제시하는 남한과 달리, 인민학교 교과서에서는 여러 형태의 문제를 통하여 학습을 유도하고 있다. 또한 내용 전개의 주요 전략으로 남한은 '안내'를. 북한은'설명'을 따르는 것으로 파악된다. 단계화된 탐구형 질문으로 안내하면서 학습을 유도하는 남한과 달리 북한에서는 의미 있는 설명을 통하여 학습 내용을 다루는 것으로 확인되었다.

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학습을 통한 발음 변이 규칙 유도 및 적응을 이용한 영역 의존 발음 사전 자동 생성 (Automatic Generation of Domain-Dependent Pronunciation Lexicon with Data-Driven Rules and Rule Adaptation)

  • 전재훈;정민화
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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    • pp.233-238
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    • 2005
  • 본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

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중학교 과학 수업의 온.오프라인 혼합 협동학습 효과 (Effects of cooperative Blended learning in secondary science instruction)

  • 김성완;권소연
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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    • pp.249-252
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    • 2011
  • 이 연구는 중학교 과학 수업의 온 오프라인 혼합 협동학습에 대한 효과를 검증해 보고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 온 오프라인 혼합 협동학습과 관련된 문헌 고찰을 통해 연구의 수행에 필요한 이론적 기반을 마련하였다. 중학교 1학년 과학 내용 중에서 연구 단원을 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습 모형을 제시하였다. 연구대상은 경기도 김포시에 위치한 'K'중학교 1학년 학생들 중에서 사전 학업성취도 검사와 학습태도 검사에 의해 동질집단으로 확인된 2개 학습 79명이다. 연구대상 중 1개 학습 40명을 실험대상으로 선정하여 온 오프라인 혼합 협동학습의 실험을 실시하고 통제집단에는 기존의 면대면 협동학습을 실시하였으며 실험이 끝난 후 두 집단의 학업성취도 및 학습태도 변화 차이를 비교 분석하였다. 결과 분석은 SPSS Ver.12.0을 이용하였으며 학업성취도는 다변량 분산분석(MANOVA)을 하였고, 학습태도는 독립표본 t검정을 통해 분석하였다. 분석한 연구의 결과 첫째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학업성취도에서 유의미한 차이가 나타났다. 또한 온 오프라인 혼합 협동학습 실험집단이 면대면 협동학습 통제집단보다 학업성취도의 하위 영역 중 기억 영역에 그 효과성이 두드러짐을 확인하였다. 둘째, 중학교 과학 수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 면대면 협동학습과 학습태도에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 연구 결과를 토대로 온 오프라인 혼합 협동학습은 첫째, 학습자들로 하여금 자료 수집, 분석, 정리 단계에서 정보의 공유를 통해 적극적으로 학습을 유도하였다고 예측할 수 있다. 이는 온 오프라인 혼합 협동학습이 면대면 협동학습보다 학업성취도 향상에 효과적인 교수학습 방안으로 제시될 수 있음을 의미한다. 둘째, 중학교 과학수업에서 온 오프라인 혼합 협동학습은 학습자의 학습태도에 효과적이라고 확신할 수 없다. 따라서 학습자의 교과에 대한 학습태도의 향상을 위해서는 교수 학습방법을 다각화하고 교과와 학습목표에 맞는 적절한 학습방법의 지속적 활용이 중요하다고 판단된다.

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CAM과 Selective Search를 이용한 확장된 객체 지역화 학습데이터 생성 및 이의 재학습을 통한 WSOL 성능 개선 (Expanded Object Localization Learning Data Generation Using CAM and Selective Search and Its Retraining to Improve WSOL Performance)

  • 고수연;최영우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권9호
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    • pp.349-358
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    • 2021
  • 최근 CAM[1]을 이용해서 이미지의 객체에 대한 주의 영역 또는 지역화(Localization) 영역을 찾는 방법이 WSOL의 연구로서 다양하게 수행되고 있다. CAM을 이용한 객체의 히트(Heat) 맵에서 주의 영역 추출은 객체의 특징이 가장 많이 모여 있는 영역만을 주로 집중해서 객체의 전체적인 영역을 찾지 못하는 단점이 있다. 여기서는 이를 개선하기 위해서 먼저 CAM과 Selective Search[6]를 함께 이용하여 CAM 히트맵의 주의 영역을 확장하고, 확장된 영역에 가우시안 스무딩을 적용하여 재학습 데이터를 만든 후, 이를 학습하여 객체의 주의 영역이 확장되는 방법을 제안한다. 제안 방법은 단 한 번의 재학습만이 필요하며, 학습 후 지역화를 수행할 때는 Selective Search를 실행하지 않기 때문에 처리 시간이 대폭 줄어든다. 실험에서 기존 CAM의 히트맵들과 비교했을 때 핵심 특징 영역으로부터 주의 영역이 확장되고, 확장된 주의 영역 바운딩 박스에 대한 Ground Truth와의 IOU 계산에서 기존 CAM보다 약 58%가 개선되었다.

교양 컴퓨팅 사고력 과목의 학습자 학습동기 향상을 위한 ARCS 모델의 적용 및 효과 분석 (Application and Effect Analysis of ARCS Model to Improve Learner's Learning Motivation in Liberal Computational Thinking Subjects)

  • 전수진;신좌철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.259-267
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 ARCS 모형을 적용한 컴퓨팅 사고력 수업에 대한 효과를 분석하는 것이다. 이에 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 교육과 ARCS 모델에 대한 선행연구를 통해 ARCS의 각 동기요소(주의집중(A), 관련성(R), 자신감(C), 만족감(S))에 따른 세부 수업 전략을 설계하였다. 그리고 ARCS 모델을 적용한 실험반과 일반적인 수업을 실시한 비교반의 학습동기 검사결과를 비교하였다. 그 결과, 실험반의 학생들이 컴퓨팅 사고력 수업에 대한 학습동기가 유의미하게 높게 나타났다. 특히 컴퓨터 전공 관련 학생들의 학습 동기는 비교반에 비해 현저히 높게 나타났으며 전공 학생들은 관련성(R) 영역이, 비전공 학생들은 만족감(S) 영역이 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서는 이러한 결과를 토대로 향후 효과적인 교양 교육에서의 컴퓨팅 사고력 수업에 대한 개선을 제안하였다.

측정 영역의 핵심 교수.학습 요소에 의한 좋은 수학 수업 분석 (An Analysis of Good Mathematics Instruction by Key Instructional Elements of Measurement)

  • 방정숙;김정원;김혜정
    • 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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    • 제15권2호
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    • pp.77-89
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    • 2012
  • 좋은 수학 수업을 이루는 많은 요소들은 여러 내용 영역에 걸쳐 공통적으로 사용될 수 있기 때문에 효과적일 수 있지만, 각 내용 영역의 특징을 반영하지 못할 수도 있다. 이에 본 연구에서는 측정 영역에 초점을 맞추어 이 영역에서 다루어져야 할 핵심 교수 학습 요소를 추출하고, 초등 우수 수업으로 인정받은 수업 중 동일한 학습 주제 및 유사한 수업 흐름을 가진 수업을 2편씩 2세트를 선정하였다. 본 연구에서 개발된 측정 수업 분석틀에 의해 각 수업을 비교 분석한 결과 의미 있게 다른 측면이 일관되게 부각되었다. 본 연구는 측정 영역에서 좋은 수업의 구체적인 양상을 살펴볼 기회를 제공하며, 좋은 수학 수업에 대한 연구가 수학의 내용 영역별 특성을 반영할 필요성이 있음을 제안한다.

4 차원 Light Field 영상에서의 학습 기반 초해상도 알고리즘 (Learning-Based Superresolution for 4D Light Field Images)

  • 이승재;박인규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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    • pp.497-498
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    • 2015
  • 영상을 취득한 후 다양한 응용프로그램으로 확장이 가능한 4 차원 light field 영상은 일반적인 2 차원 공간 (spatial) 영역과 추가적인 2 차원 각 (angular) 영역으로 구성된다. 그러나 이러한 4 차원 light field 영상을 2 차원 CMOS 센서로 취득하므로 이에 따른 해상도 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4 차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4 차원 light field 영상에 적합한 학습 기반 (learning-based) 초해상도 (superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역 해상도 그리고 각영역의 해상도를 각각 2 배 향상시킨다. 실험에 사용되는 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro 에서 취득하며, 기존의 선형 보간 기법인 bicubic 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

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지능형 영상 감시 시스템에서의 은닉 마르코프 모델을 이용한 특이 행동 인식 알고리즘 (Specific human behaviors recognition algorithm using Hidden Markov Models in an intelligent surveillance system)

  • 정창욱;강동중
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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    • pp.475-479
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    • 2007
  • 본 논문은 Hidden Markov Model을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다. 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하므로써 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력하도록 한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인 하였다.

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영역 분할 기반 심층 신경망을 활용한 소아 RDS 판별 방법 (Pediatric RDS classification method employing segmentation-based deep learning network)

  • 김지영;강재하;최해철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1181-1183
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    • 2022
  • 신생아 호흡곤란증후군(RDS, Respiratory Distress Syndrome)은 미숙아 사망의 주된 원인 중 하나이며, 이 질병은 빠른 진단과 치료가 필요하다. 소아의 x-ray 영상을 시각적으로 분석하여 RDS 의 판별을 하고 있으나, 이는 전문의의 주관적인 판단에 의지하기 때문에 상당한 시간적 비용과 인력이 소모된다. 이에 따라, 본 논문에서는 전문의의 진단을 보조하기 위해 심층 신경망을 활용한 소아 RDS/nonRDS 판별 방법을 제안한다. 소아 전신 X-ray 영상에 폐 영역 분할을 적용한 데이터 세트와 증강방법으로 추가한 데이터 세트를 구축하며, RDS 판별 성능을 높이기 위해 ImageNet 으로 사전학습된 DenseNet 판별 모델에 대해 구축된 데이터 세트로 추가 미세조정 학습을 수행한다. 추론 시 입력 X-ray 영상에 대해 MSRF-Net 으로 분할된 폐 영역을 얻고 이를 DenseNet 판별 모델에 적용하여 RDS 를 진단한다. 실험결과, 데이터 증강과 폐 영역을 분할을 적용한 판별 방법이 소아전신 X-ray 데이터 세트만을 사용하는 것과 비교하여 3.9%의 성능향상을 보였다.

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