본 연구에서는 빅데이터 분석에 기반한 평화교육과 통일교육의 주제적 특징을 도출하여 정책과 담론, 교육방향과 내용, 사회적 쟁점 등의 동향을 총체적으로 점검하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 결과를 요약해 보면, 첫째, 평화교육과 통일교육에서 '평화', '통일', '교육', '연구', '학생', '학교', '교사', '대상', '한반도' 등은 공통적으로 중요한 키워드로 나타났다. 둘째, 평화교육의 상위토픽은 '평화교육과 시민교육', 통일교육의 상위토픽은 '통일교육의 공감과 참여'로 나타났다. 셋째, 평화교육에서 정부별로 상승추세를 나타내는 토픽으로는 '세계평화와 인권', '평화교육의 대상과 방향', 통일교육에서 정부별로 상승추세를 나타내는 토픽으로는 '통일교육의 주체'로 나타났다. 넷째, 평화교육에서 '평화', '교육', '학생', '학교', '평화교육' 등의 중심성이 높았고, 통일교육에서는 '통일교육, '통일', '교육', '통일부', '학교', '교사'의 중심성이 높았다. 본 연구를 통해 평화교육과 통일교육에 대한 이해의 지평을 확장할 수 있었고, 관련 정책 수립 및 후속 연구 수행에 의미 있는 시사점을 제공하였다.
본 논문에서는 인공지능과 빅데이터 클라우드 등 다양한 4차 산업혁명시대의 기술과 교육을 융합한 에듀테크를 기초로 하여 에듀테크에 대한 교사의 학습 방향을 제시하며 전체적인 클라우드의 개념 및 분류체계, 교육의 활용을 제시하였고 클라우드 기반 교육용 소셜 플랫폼과 R. M. Gagne(1985)의 9가지 이론을 토대로 정보교과 추상화 단원의 학습 지도안을 설계 후 성취도 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 기술의 발전성과 교육현장에서의 개인정보 교육 및 정보보안 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축과 빅데이터 확보 및 분석하여 개인에게 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 또한 사용자 편의성 극대화 서비스 및 UX 간결이 요구된다. 본 논문을 토대로 에듀테크의 일부분인 클라우드 기반 소셜러닝의 다양하고 체계적인 선행연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.
본 논문은 맞춤형 고용서비스 개발을 지원하기 위한 '고용관련 빅데이터 센터(가칭)'설립에 앞서 우리나라의 고용관련 DB 중에서 워크넷, 고용보험, 직업훈련 DB 등과 함께 교육과 복지 DB를 중심으로 DB별 개요, 구축 과정, 주요내용, 활용, 한계점 등을 살펴보았다. 이어서, 고용관련 빅데이터를 구축·운영하고 있는 독일과 영국의 사례를 분석하였다. 이상의 분석을 통해 개인이 생애에 경험하게 되는 다양한 노동력 상태간의 이행에서 발생할 수 있는 사회적 위험을 체계적으로 관리함으로써 이행을 통한 소득확보를 강조하는 이행노동시장론에 입각하여, 고용보험 DB를 중심으로 개인단위에서 교육/훈련/경력/자격, 구직, 고용, 실업, 비경활/복지 등의 DB를 연계하는 체계로 고용관련 빅데이터 구축방안과 활용방안을 제시하였다. 마지막으로 고용관련 DB들에 대한 대대적인 정비, 고용보험 DB를 중심으로 구축할 빅데이터의 대표성 제고, DB의 신뢰도 제고 등 향후 과제들을 제시하였다. 본 논문을 계기로 고용관련 빅데이터 구축 및 활용에 대한 논의가 더욱 활발해지기를 기대한다.
최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 '태양계', '별과 우주' 내용 요소를 중심으로, WWT 빅데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 '과제집중' 구인을 제외한 '아이디어 수정', '이미지화', '비유', '아이디어 생성', '정교성' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '배려', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '소통', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.16 ~ 3.90으로, WWT 빅데이터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
수출입 기업이 관세 혜택을 받거나 올바른 관세를 측정하기 위해서는 통관 진행 시 올바른 품목 분류가 선행되어야 한다. 그러나 품목 분류의 기준이 1만개가 넘을 정도로 방대하여 신규 사용자나 품목에 이해가 부족할 경우 분류에 어려움이 따른다. 이러한 HS Code 분류의 한계점을 보완하기 위해 빅데이터 기반 이미지 분석을 통한 자동 제안 시스템을 목표로 하였다. 본 논문에서는 이미지 분석을 통한 HS Code 자동 제안시스템을 위한 수출입 품목 중 의류 품목의 수출입 품목에 국한하여 의류 HS Code 자동 분류 시스템을 설계하고, 제안한다.
본 연구에서는 코로나19 이후 교육현장에 본격적으로 투입되고 있는 에듀테크의 모습을 4차산업혁명의 도래와 더불어 살펴보았다. 4차산업혁명 시대에 ICT를 적극적으로 활용한 스마트 스티의 인프라, 데이터, 서비스는 스마트교육을 구현하는 주축이 되었다. 특히 스마트교육은 이러닝, 스마트러닝, 에듀테크를 통해 구현되고 있으며, 이러한 기저에는 인터넷과 컴퓨터의 확대 및 활용, 스마트 기기의 보급, 빅데이터를 활용한 소프트웨어 기반을 통해 가능하게 되었다. 이를 토대로 에듀테크는 인공지능을 기반으로 학습자 개별 맞춤형, 안전한 생활을 위한 방역안전망, 학습안전망, 돌봄안전망을 구축을 통해 구현되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이와 같은 빅데이터를 활용한 에듀테크 교육이 모두를 위한 담론이 되기 위해서는 에듀테크의 활용과 적용에 있어 인공지능과 윤리에 대한 숙고가 필요하다.
이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.
본 논문에서는 사람들의 SW 교육과 관련된 관심방향을 알아보기 위해 SW 교육 관련 뉴스데이터를 수집하여 그 내용을 분석하였다. 이를 위해 2013년 7월 23일~2015년 10월 19일의 SW 교육관련 뉴스데이터의 토픽분석을 실시하였다. R을 사용하여 웹크롤링 후 가장 자주 언급된 상위 20개 단어들 간의 관련성을 분석한 결과, SW 교육 단어를 중심으로 20개 단어의 노드 크기와 연결선의 두께가 비교적 균형을 이루고 있어 서로의 관련성이 밀접하게 유지되는 데이터임을 알 수 있었다, 또한, 분석대상 데이터는 주로 SW 인재양성, SW 지원 프로그램, SW 교육 의무화, SW 캠프, SW 산업, 일자리 창출과 관련된 토픽들임을 알 수 있었다. 이는 SW 교육에 관한 사람들의 생각 및 관심분야 등을 알아보는 빅데이터 분석 자료에 활용될 수 있을 것이다.
빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 지속적으로 증가가 예상되는 폐교시설의 효율적인 활용을 위하여 활용지표의 개발을 통해 폐교 활용 시 객관적인 의사결정을 위한 목적을 가진다. 연구 단계는 크게 폐교 활용 예비지표 도출, 빅데이터를 활용한 최종지표 도출, 지표의 정량화 단계로 구분하여 진행하였으며, 최종적으로 지표를 정량화함으로써 객관화하였다. 향후 지표를 기준으로 시설에 적용 및 검증하고자 한다. 본 연구는 지금까지 폐교시설의 활용을 위한 계획 및 연구에 있어서 시도되지 않았던 빅데이터 분석기법을 적용한 것에 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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