• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.27-42
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• 2004

본 연구는 중학교 컴퓨터 교과의 '홈페이지 만들기' 단원에서 개별화 수업과 교사 주도의 일제식 수업(전통적 수업)이 사전 컴퓨터 활용 경험에 따라 학업성취도와 흥미도에 어떤 영향을 미치는지를 실험연구를 통해 분석하고, 개별화 수업에 대한 학습자들의 학습태도와 인식을 질적 자료를 통해 분석하였다. 중학교 2학년 204명의 여학생이 본 연구에 참여하였다. 분석결과, 개별화 수업이 전통적 수업에 비해 학업성취도와 흥미도에 있어 높은 점수를 받았으며 학습태도와 인식에서도 긍정적인 반응이 많았다. 컴퓨터 사전 경험과 수업방법간에 상호작용 효과가 없는 것으로 나타났다.

• 대한지리학회지
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• 제46권6호
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• pp.707-723
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• 2011

현재 대부분의 국내외 대학과 교육 기관에서는 온라인 학습방법을 채택하고 있다. 이에 본 연구는 전통적인 교수법에 대한 상대적 이점으로 많은 온라인 학습도구를 통한 학습효과를 자연지리학 강좌를 중심으로 정량적으로 평가하고자 하였다. 자연지리학 수강자들을 대상으로 실험을 실시하였으며, 인터넷 상에서 정보의 전파 도구로 널리 사용되고 있는 RSS(Really Simple Syndication) 기반의 Podcasting과 Profcast 소프트웨어 프로그램을 이용하여 생성한 동영상 강의가 온라인 도구로 활용되었고, 전통적인 강의실 수업도 함께 병행하였다. 학습효과를 살펴보기 위해, 수강자들이 작성한 강의평가 자료를 분석하였다. 실험은 2007년 봄학기부터 2008년 봄학기까지 동일한 자연지리학 개론 강좌를 대상으로 실시되었다. 본 연구에서 다루어진 실험의 결과에 의하면 온라인 학습 도구는 학습자들의 학습 효과뿐 아니라 수업과 강사에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키는 것으로 나타났다. 또한 단순한 PowerPoint 슬라이드만 제공될 때에 비해 교수자의 음성 녹음이 결합된 강의자료가 학습 동기를 높이는데 더욱 효과적인 것으로 조사되었다. 즉, PowerPoint 슬라이드와 같은 시각적인 강의 자료만 제공되는 경우에는 기존의 강의방식과 학습 효과 면에서 큰 차이를 보이지 않았으나, 시각자료에 강의음성이 결합되었을 때, 인터넷 학습자료에 접근하는 빈도가 증가하고 학업성적 및 수업 출석률이 향상되었다. 연구 결과를 바탕으로 온라인과 교실 학습을 병행한 블랜디드형 교수설계 모델이 제안되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.65-71
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• 2017

과학 기술의 발달과 더불어 학습자들에게 맞는 맞춘 교수 방법을 찾기 위한 연구를 부단히 노력해 오고 있다. 그러한 교수법 중의 하나로써 많은 연구자들은 플립드 러닝 방식을 제시하고 있다. 이 논문의 목적은 플립드 러닝방식이 i) 전통적 교육방식 수업에 비해 학업 성취도 면에서 유용한지 ii) 학생들의 영어성적에 상관없이 모든 영어레벨의 학생에게 적용되어 질수 있는지 iii) 학습자들의 학습에 대한 동기유발을 일으키는데 도움이 되는 교수법인지를 알아보고자 한다. 학업성취에 있어서 플립드 러닝 수업을 받은 학생 그룹 중 가장 성적이 좋은 그룹 학생들은 학업에 있어 많은 향상을 보인 반면 학업 성적이 가장 낮은 그룹 학생들은 오히려 성적이 낮아지는 결과로 나타났다. 플립드 러닝 교수법으로 수업을 진행할 시에는 학습자들의 수준에 따른 콘텐츠를 교수자가 개발해야한다고 본다. 학습자들의 수준에 맞는 맞춤형 콘테츠 개발이 학습자들의 학습 성취도를 높일 것으로 본다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.13-21
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• 2017

본 연구의 목적은 SW 교육에서 학습자들의 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위한 디자인 중심 모형(NDIS)의 효과를 검증하는 것이다. NDIS는 실생활의 문제를 학습자가 스스로 찾고 사용자의 요구사항을 분석하여 설계하고 구현하는 프로젝트형 학습 모형이다. 이러한 NDIS의 효과를 검증하기 위해 SW 교육 수업 경험이 있는 중급 수준의 G 교육대학교 학생을 대상으로 실험하였다. 비교반에는 전통적인 프로젝트 모형을 적용하였고, 실험반에는 CT 기반의 NDIS 모형을 적용하였다. 실험반은 비교반에 비해 높은 CT 서술형 수행평가 점수를 보였으며 이는 유의미한 차이를 보였다. 또한, 학생들은 컴퓨팅을 이용한 실생활 문제 해결에 대한 자신감과 CT 향상에 대해 긍정적인 인식을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.45-57
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• 2014

학습자가 주어진 문제를 해결하는 알고리즘을 작성한 후 그것이 정확한지, 그리고 시간 효율적인지를 확인할 수 있는 알고리즘 자동평가 시스템에 대한 연구가 최근 들어 활발히 진행 중이다. 그러나 기존에 연구되었던 시스템은 대부분 프로그래밍 콘테스트를 위한 Online Judge 방식으로 본 연구에서는 교수 학습 기능을 강화한 클라이언트-서버 기반의 시스템을 개발하였다. 특히, 문제해결력 증진을 위한 교수 학습 설계 모델 CRESST을 토대로 학습자의 메타인지와 동기가 활성화되도록 설계하였으며, 알고리즘 자동평가 시스템의 구성요소인 문제, 채점데이터 세트, 자동평가 프로그램, 사용자서비스 환경 등의 전체 시스템을 구현하였다. 본 시스템의 프로그래밍 학습 효과를 분석하기 위해 초 중 고 학생 39명에 대해서 비동질 통제집단 사전사후측정 실험을 실시하였고, 사후검사에 대한 독립표본 T-검정 결과, 실험집단(18명)의 평균점수가 통제집단(21명)보다 유의미하게 높은 것으로 확인되었다. 이것은 본 시스템을 사용한 교수 학습 방법이 전통적인 교수 학습 방법에 비해 프로그래밍 학습에 더 효과적임을 의미한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 동계학술대회
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• pp.9-16
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• 2010

미래의 교육은 전통적인 면대면 방식으로 이루어지는 오프라인 학습과 컴퓨터와 네트워크를 활용한 온라인 학습이 통합적으로 이루어지는 학습체계 속에서 교과서의 지식을 학생들에게 전달하는 방식의 기존 교육과는 매우 다른 모습을 보일 것이고, 학습자 중심의 개인별 맞춤식 교육을 지향하고, 원활한 의사소통 방법을 이용하여 협력 중심의 활동을 강조할 것이다. 이에 교육현장에서는 다양한 이론과 연구를 통해 교수 학습방법 개선하고, 기초 기본 학력 신장에 끝없는 노력을 기울여 왔다. 하지만 이처럼 부단한 노력에도 불구하고 기초 기본 학력의 성취 수준이 부족한 학생은 여전히 대부분의 학급에서 많이 존재하고 있다. 때문에 학생들의 학력과 교사의 지도방법을 신뢰하지 못하는 학부모들은 자녀들을 어릴 때부터 사교육으로 내몰고 있는 것이 우리 교육의 현실이다. 이러한 현실에 공교육을 보완하기위해 등장한 사이버가정학습이 그 취지에 맞게 공교육울 내실화하여 학부모와 학생들에게 신뢰성을 회복한다면 사교육비 경감 효과와 더불어 제대로 된 학교 교육의 정체성을 확보하게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 블렌디드 학습모형의 하나인 온라인 보충학습 결합모형을 적용하여 학생들에게 학습에 대한 흥미와 지적 호기심을 자극함으로써, 기초 기본학습의 내실화가 이루어져 결과적으로 학생들의 기초 기본학력이 신장되었음을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권2호
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• pp.257-264
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• 2009

본 연구는 8학년 '지구의 역사와 지각변동' 단원에서 수업 방법 개선을 위한 전략의 하나인 게임 활용 수업이 학습자들의 과학 태도 변화에 미치는 효과를 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구 대상은 광역시 소재 D중학교 2학년 120명이다. 게임 활용 학습을 실시하기 전에 동질성을 가진 학급을 선택하기 위하여 학기 초 진단평가 결과와 4월말에 실시된 중간고사의 성적을 이용하였으며 진단평가와 중간고사 성적이 비슷한 남학생 4개 학급을 선정하여 두 학급을 실험집단으로, 남은 두 학급을 통제집단으로 구분하였다. 또한 중간고사 성적 상위 20% 학습자를 상위집단으로, 하위 20% 학습자를 하위집단으로 분류하여 비교하였다. 통제집단은 전통적인 수업이 이루어졌으며 실험집단을 대상으로 수업의 적용 및 정리 단계에 게임을 투입하여 10차시의 게임 활용 수업이 진행되었다. 이에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 과학에 관련된 태도 검사를 사전사후 실시한 결과 실험집단이 통제집단에 비해 수업처치 후 과학 태도 변화에서 유의미한 향상이 나타났다. 또한 실험집단내의 상위집단에 비해 하위집단에서 과학 태도면에서 유의미한 향상이 나타났다. 게임 활용 수업은 학습자들의 흥미를 유발하여 학습 참여도를 높여 주었다. 이렇듯 게임 활용 학습은 학습자들의 능동적 참여 유도를 위한 새로운 교수학습 자료로서 그 시사점이 크다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1-11
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• 2009

프로그래밍 교육을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 문제해결력 향상을 위해 교수 학습 모형을 기반으로 동료 에이전트를 개발하였다. 문제해결력에 대한 하위 요소를 학습내용 이해, 문제해결 전략, 자기조절 영역으로 구분하였고, 문제해결력 하위 요소에 대한 프로그래밍 교수 학습 방법을 제시하였으며, 교수학습 모형을 수행할 수 있도록 동료 에이전트를 개발하였다. 개발된 동료 에이전트 시스템의 교육적 효과를 살펴보기 위하여 프로그래밍 수업에 적용한 결과, 전통적 수업 방식이나 동료 프로그래밍 수업 방식에 비해 문제해결력 하위 요소에서 긍정적인 효과를 보였다. 이는 동료 에이전트가 학습자의 문제해결력을 향상시키는데 교육적 효과가 있음을 의미한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권2호
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• pp.257-275
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• 2016

본 연구는 수학의 다양한 표상이 학습자의 분수, 소수 및 퍼센트에 대한 이해에 어떤 영향을 주는지 분석하는 것을 목적으로 하였다. 다양한 표상을 활용한 교수법을 전통적 알고리즘 교수법과 비교하고자 87명의 중학교 학생들을 대상으로 사전, 사후 검사를 실시하였다. 사전, 사후 검사는 각각 5개의 비슷한 문항으로 구성되었으며, 문항에 대한 학생들의 답안을 양적, 질적으로 분석하였다. 양적 분석 결과에 따르면, 전통적 알고리즘 교수법으로 지도 받은 학생들이 다양한 표상을 활용한 교수법에 의해 지도받은 학생들에 비하여 높은 점수를 나타내었다. 또한, 다양한 표상을 활용한 교수법이 학생들의 수학적 개념에 대한 이해를 보장해 주지는 못함이 드러났다. 질적 분석 결과에 따르면, 수학 교실에서 다양한 표상을 제한적으로 활용할 경우, 오히려 다양한 수학적 표상은 학생들이 문장제 문제를 푸는 과정에서 응용을 방해하는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 따르면, 교사는 수학 교실에서 다양한 표상을 활용함에 있어서 반드시 여러 가지 예시와 연습을 통해 학습자들이 다양한 표상을 제대로 이해하고, 연습할 수 있도록 도와야 할 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.