본 논문에서는 센서공학분야의 실습교육에 NI-ELVIS(National Instrument Educational Laboratory Virtual Instrumentation Suite)를 활용하는 방안을 제시하였다. ELVIS는 LabView 기반의 계측시스템 설계와 프로토타이핑 환경을 제공하는 개발 플랫폼을 지칭한다. ELVIS는 가상 계측장치와 다기능 데이터 수집 장치(DAQ) 및 벤치탑 워크스테이션, 프로토타이핑보드 등으로 구성되어 있기 때문에 사용자가 의도하는 다양한 형태의 계측시스템을 PC에서 소프트웨어적으로 구성할 수 있다. 따라서 고가의 계측 장비를 이용하지 않고도 전기전자 분야의 효과적인 실험 실습 교육을 진행할 수 있다는 장점이 있다. 특히 센서계측공학의 경우 센서 기술, 전기전자공학, 신호처리, 데이터 분석 등 다양한 분야가 혼합된 영역임에도 복잡한 실험 장치에 의존하지 않아도 실습교육에 활용이 가능하다. 본 논문에서 제시한 계측공학 실습교육에서의 적용 외에도 전기전자 실험이 필요한 다양한 교과목에 높은 학습효과를 기대할 수 있다.
연구 목적 : 본 연구의 목적은 지식과 이론전달에 편중되어 실재적으로 학습 적용하고 활용하는데에 한계가 있는 K-MOOC의 활성화를 위한 과제가 무엇인지 도출하는 것이다. 구체적으로 활성화를 위한 과제는 교수자의 교수법과 관련된 분야에 초점을 둔다. 그리고 도출된 과제를 실행하기 위해서, 최근의 실습과 맥락적인 적용의 분야에서 교육적 가치를 보이는 메타버스 플랫폼을 활용하여 교수법을 위한 수업모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적에 따라, 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째, K-MOOC 사업과 관련된 자문 및 연구, 수업개발, 운영의 이력이 있는 전문가 21명을 대상으로 2022년 10월 4일부터 11월 15일까지 2차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사를 두 번째로 델파 이 조사로 도출된 교수법 분야 과제를 실현하기 위해, 메타버스를 적용한 교수법 수업모형 요소와 매칭 하는 작업을 진행하였다. 마지막으로 전문가 델파이 결과와 메타버스 플랫폼 적용가능 수업모형 요소를 바탕으로 교수법 수업모형을 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구의 절차를 통해서 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 관련 과제는 지원 전략적 과제, 교수법 역량, 수업설계 측면, 평가 및 학습 성과 공유의 4가지 과제 총 16개의 세부항목을 도출하였다. 메타버스를 적용하여 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 수업모형 요소는 자기주도적인 반복, 개별화된 문제해결, 실습기회 확대, 즉각적인 피드백의 4가지로 도출하여 첫 번째 도출된 16개 세부항목과 매칭 하였다. 최종적으로 수업모형은 교수법 강좌수강(1단계), 수준별 미션분석(2단계), 미션해결책 공유(3단계), 미션 평가 및 피드백(4단계)의 4단계로 최종 개발하였다. 본 연구를 통해 교수법 실습 플랫폼으로써 메타버스의 활용가능성을 특화기법의 도입과 개발측면까지 확인하였다.
본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.
본 논문에서는 머신러닝, 데이터 처리 학습을 위한 EPL 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 통한 학생들의 학습을 통합 관리, 학습 능률 향상, 학습 흥미 유도하고 나아서 학생의 학습 패턴을 분석해 그에 적절한 강의 추천을 목표로 하는 지능형 통합 학습 관리 플랫폼을 제안한다.
용접은 산업계의 기계 조립 및 접합을 위한 공정의 주요한 작업으로 조선, 중공업, 건설 등 산업현장에서 사람에 의한 수동적인 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 용접 작업을 수행하는 용접 기술자는 산업 현장 훈련원과 직업 교육 학교에서 양성되지만 용접 훈련 과정은 실습 초보자에게 위험하고, 장시간 교육하기에 어려울 뿐 아니라 재료 낭비, 의사 소통의 한계, 즉석 결과 평가의 한계, 공간부족 등 다양한 문제가 있다. 그러므로, 안전하고 반복적인 실습 환경 제공하고 장시간 및 다수 교육참여 지원 등이 가능한 시스템을 구축하여 숙련된 우수 인력 조기 확보와 훈련 비용을 절감할 필요가 있다. 본 논문에서는 실제와 동일한 상호작용을 제공할 뿐만 아니라 고품질로 훈련 환경을 가시화하여 용접 상황을 동일하게 모사하는 가상 현실 기반 용접 훈련 시뮬레이터를 제시한다. 이 시스템은 용접의 형상과 환경의 고품질 가시화, 경험 DB를 통한 용접의 비드 형상 데이터 획득, 용접 토치를 이용하는 사용자 상호작용, 용접 훈련 결과 평가 및 최적 작업 가이드, 용접 콘텐츠 저작, 다양한 용접 훈련을 가시화하는 하드웨어 플랫폼으로 구성된다. 고품질 가상 용접 가시화는 경험 DB 기반 비드 형상 데이터와 신경회로망을 이용한 비드 형상 예측을 통해 실시간 비드 표현이 이루어지며 쉐이더 기반 고품질 모재 및 비드 표현, 아크 불꽃 효과 표현을 포함한다. 사용자 상호작용은 현장 작업 도구와 일치된 토치 인터페이스와 위치추적을 이용하여 토치의 작업각, 진행각, 속도, 거리 등을 반영할 수 있으며 진동과 소리 등 용접 훈련의 사실적 상호작용도 재현하였다. 용접 훈련 평가 및 최적 작업 가이드는 훈련자의 용접속도, 거리, 각도 등의 사용자 작업 결과를 그래픽으로 표현하고, 애니메이션을 통한 훈련 자세를 추후 분석할 수 있도록 하였고, 가상토치, 기준선, 수치계기 등을 이용한 최적 작업 훈련 가이드 제시하였다. 훈련 콘텐츠 저작은 메뉴UI 기반으로 용접의 전류, 전압 등의 조건과 상황을 선택하도록 제시하였고, 하드웨어 플랫폼은 워크벤치형 입체 디스플레이 방식으로 용접 환경을 가시화하였고, 위, 정면, 아래보기 등 다양한 용접 자세 변경을 지원 할 수 있도록 구축하였다. 이러한 가상현실 기반 훈련 시뮬레이터는 아크열 발생에 따른 장시간 훈련의 어려움을 극복할 수 있고, 다양한 실습 환경을 바꾸어 가며 반복적인 훈련이 가능하고, 실 재료를 사용하지 않아 재료의 낭비를 줄일 수 있는 환경 친화적인 안전하고 효율적인 훈련 실습 환경을 제공할 수 있다.
웹을 통하여 코딩을 배울 수 있고, 애플리케이션을 개발하며, 직접 운영까지 할 수 있는 코딩랩(CodingLab)을 소개 한다. 코딩랩은 컨테이너 기반으로 사용자에게 가상환경을 제공하며, 준비된 다양한 언어 및 프레임워크 환경을 통해 몇 번의 클릭만으로 간단하게 애플리케이션 개발환경을 제공한다. 또한, 개발 결과물을 운영환경으로 이관시킬 수 있고, 수평적 스케일링을 통하여 시스템을 확장시킬 수 있는 기능을 제공한다. 본 고에서는 코딩랩의 구조 및 기능을 살펴보고, 코딩랩을 구현하기 위해 활용된 다양한 오픈소스들을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 오픈 소스 클라우드 플랫폼인 OpenNebula 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하고 클러스터 노드에 설치되는 하이퍼바이저로 Xen을 이용하여 클라우드 가상화를 이용한 가상 컴퓨터 실습시스템을 설계하고 구현하였으며, 관리의 편의성을 제공하고자 웹기반 인터페이스를 개발하였다. 학기 중 주별로 정해진 강의 시간표에 따라 미리 준비된 이미지를 사용하여 사용자별 가상머신을 할당하면 사용자는 원격 데스크톱을 이용하여 구동된 가상머신에 접속하여 원하는 운영체제 및 어플리케이션 프로그램을 이용할 수 있게 된다. 본 시스템을 활용하면 기존의 컴퓨터 교육실습실의 업그레이드와 관리 비용 및 시간을 대폭 줄일 수 있다.
본 논문은 중학교 학생을 대상으로 적용한 아두이노 체현 기반 프로그래밍 실습 교육 과정을 설계하고 교육과정 진행 전과 후의 설문조사를 진행한다. 아두이노는 프로세싱 언어에서 사용하는 IDE를 통합한 오픈소스 피지컬 컴퓨팅 플랫폼으로서 다른 플랫폼에 비해 저비용(low-cost)이며 비교적 간단하게 확인할 수 있는 입출력 인터페이스와 실제적 체현성 때문에, 중학교 학생을 대상으로 프로그래밍 교육을 하기에 적합한 교육 자료이다. 이후 설문 조사를 통해 중학생들의 프로그래밍에 대한 필요성 인지 변화 및 사고능력 증진에 관한 피드백을 받게 된다. 본 연구에서는 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 1차수 당 8주 씩 진행하여, '16년부터 '17년까지 2년간 112명의 중학교 학생을 대상으로 결과이다. 체현 기반 프로그래밍 교육을 이론 교육 및 체현 기반 실습 교육으로 진행하였으며, 체현기반 실습 교육은 초음파 센서를 이용한 RC카 만들기, 아두이노 쿼드로터 드론 만들기를 진행했다. 본 연구의 목적은 아두이노를 활용한 체현 기반 프로그래밍 교육을 통해 중학교 학생들의 프로그래밍에 대한 인지, 필요성 및 프로그래밍 교육이 사고력 증진에 유효한가를 학생들 주관적인 지표로서 유효함을 입증하는 것이다.
전 세계적으로 코로나 19(COVID-19)의 범유행 장기화는 전 산업에 걸쳐 큰 영향을 주었다. 특히 교육분야에서 온라인 수업(비대면)은 학습 준비 부족과 학습자의 수업 불만 등 온라인 수업에 부정적인 인식이 일부 존재했다. 2020년 실태 조사에 따르면 비대면 수업에 비중은 약 56%이고, 수업 형태가 스트리밍 실시간 수업과 영상 콘텐츠 기반 수업이 대부분을 차지했다. 본 연구는 2020~021년 설문 조사(소프트웨어 활용 실습수업 대학생)를 통해 온라인 수업이 해결해야 할 문제점을 실증 분석하고, 세부 프로그램과 개발 방안(구현 결과)에 대하여 설명한다. 본 연구는 코로나 사태 종식 이후 각 교육기관의 온라인 학습 개발의 발전에 이바지하고자 한다.
최근 교육과 기술의 융합이 강조되면서 에듀테크라는 용어가 최근 주목을 받고 있다. 교내에서도 에듀테크를 활용한 수업 방법을 모색하고 있다. 본 연구의 목적은 방사선학과 재학생 210명을 대상으로 퀴즈 앤플랫폼을 사용한 후 만족도와 일반적 특성에 따른 퀴즈 앤 플랫폼의 만족도 차이를 분석하는데 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 수업 형태에 따른 만족도 분석 결과 실습수업, 이론+실습수업, 이론수업의 순이었다. 둘째, 일반적 특성에 따른 이론수업 중 원하는 수업 방식은 핵심수업(퀴즈 풀이), 강의식 수업, 토의, 토론 수업이었다.셋째, '수업에서 퀴즈 앤은 적절하게 사용 되었다.' 가 4.27±0.60으로 가장 높은 점수를 보였으며, '나는 본 교과목에 관심이 많다.'는 3.98±0.74로 가장 낮게 나타났다. 또한 수업 방법에 대한 호응도에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 넷째, '수업에 퀴즈 앤을 적용하니 흥미롭고 재미가 있었다.' 가 4.24±0.94로 가장 높은 점수를 보였으며, '퀴즈 앤을 지속적으로 사용하기 위해서는 제도적 뒷받침이 이루어져야 한다.'가 3.49±0.96로 나타났다. 또한 성별, 나이에 따른 수업에 대한 만족도는 유의한 차이가 나타나지 않았다.(p>0.05). 본 연구의 제한점으로 학생들을 대상으로 퀴즈 앤을 활용한 만족도를 조사하였으나, 학생과 상호 작용하는 교수자의 만족도는 조사 하지 못하였으며, 차후 에듀테크를 활용하기 위한 수업에서 교수자의 만족도를 고려한 연구가 진행되어야 할 것이며, 에듀테크를 선택하고 활용되기까지 대학에서는 제도적 뒷받침과 지속적인 관심이 갖추어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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