과거 프로그래밍은 컴퓨팅 관련 전공자들을 대상으로 일부의 학생들이 배우는 과목이었으나, 오늘날 소프트웨어 중심 산업이 도래함에 따라 컴퓨팅사고 교육과 함께 컴퓨팅 문제 해결의 도구로서 모든 전공 분야의 학생들에게 교육이 이루어지고 있다. 그러나 컴퓨팅 입문 과목을 필수로 이수해야 하는 학습자들은 익숙하지 않은 컴퓨팅 문제 해결 방식과 프로그래밍 언어라는 새로운 내용에 학습에 큰 어려움을 겪으며 학습 효과, 자신감, 흥미 저하와 같은 부정적인 현상으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 비전공자들이 프로그래밍 언어 과목을 학습하면서 겪는 어려움의 원인을 설문 조사, 일지 및 성취도를 질적 및 양적 연구로 분석하여 파악하고, 이를 최소화할 수 있도록 방안을 제시하여 향후 어려움을 최소화하는 교육 방안의 설계에 도움이 되고자 한다.
한국어 감정분석에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 그렇지만 학습 및 평가 말뭉치 표현에 대한 논의가 부족하다. 본 논문은 한국어 감정분석에 대해 정의하고, 말뭉치 제작을 위한 가이드라인을 제시한다. 또한, 태깅 가이드라인에 따라 말뭉치를 구축하였으며 한국어 감정분석을 위한 반자동 태깅 도구를 구현하였다.
의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.
컴퓨터 사용증가와 함께 컴퓨터 바이러스 또한 증가하고 있다. 바이러스 검사 프로그램은 바이러스의 특정 문자열(signature)을 찾아 문자열 검색도구와 프로세스의 행동을 모니터링 하는 감시도구(general purpose monitor)의 두 가지 형태가 있으며, 각각은 미 발견 바이러스에 대한 취약성과 시스템 오버헤드를 단점으로 가지고 있다. 또한, 최근에 제안된 면역 시스템은 계산 복잡도나 시스템 구성면에서 지나친 부담을 가지고 있다. 본 논문에서는 바이러스들의 행위를 추출 할 수 있도록 하기 위하여, 언어 압축 알고리즘을 이용하여 바이러스 행동 패턴을 추출하는 방법을 고안하였고, 몇 가지 바이러스를 이용하여 실험해 보았다. 그 결과 실제 학습에 이용한 바이러스가 아니더라도 유사한 동작을 하는 바이러스에 대해서는 면역성을 가질 수 있었다.
문헌정보학계에서 개발하여 학습도구로 사용하고 있는 정보처리모형이 왜 창의성 함양에 도움이 되는가? 창의성은 정보의 통합에서 생긴다는 전제를 가지고, 사람의 마음과 두뇌가 정보를 처리할 때와 정보처리모형을 사용할 때 정보통합이 일어나는가를 살펴본 결과 양자에서 다 같이 그 시스템 자체가 창의성을 생산해 내는 정보의 통합을 위한 장치임이 드러났다. 그러므로 정보처리모형의 사용은 사고과정의 정보통합을 도울 수 있다. 또 문자나 언어와 같은 심리적 도구의 기능이 사람의 사고과정에서 일어나는 정보의 통합을 돕는 것이라는 연구결과를 미루어 정보처리모형도 하나의 심리적 도구이므로 사고과정에서 일어나는 정보의 통합을 도와준다고 유추할 수 있다. 따라서 정보처리모형은 두 가지 이유에서 인간정보처리가 통합적이 되도록 도와준다. 즉 창의성을 돕는것이다.
지능형 코스웨어란 학생의 반응을 진단하여 학생의 상태를 예측하고 이에 근거하여 학습자에게 적합한 학습을 수행하는 코스웨어를 말한다. 본 논문에서는 이러한 코스웨어의 제작을 위한 동적인 교수제어를 지원하는 저작도구를 설계한다.또한 융통성있는 교수를 제어하기위해 교안기술언어를 정의하여 동적인 제어와 정적인 제어가 가능하도록 하고 있다.실질적인 응용으로 C언어의 제어구조를 적용 사례로 하여 코스웨어의 작성과정을 보임으로써 그 타당성을 보인다.
본 논문은 자동으로 한글 트위터 메시지(트윗: tweet)에 포함된 감정을 분석하는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 시스템에 의하여 수집된 트윗들은 어떤 질의에 대해 긍정 혹은 부정으로 분류된다. 이것은 일반적으로 어떤 상품을 구매하기 원하는 고객이나, 상품에 대한 고객들의 평가를 수집하기 원하는 기업에게 유용하다. 영문 트윗에 대한 연구는 이미 활발하게 진행되고 있지만 한글 트윗, 특히 감정 분류에 대한 연구는 아직 공개된 것이 없다. 수집된 트윗들은 기계 학습(Naive Bayes, Maximum Entropy, 그리고 SVM)을 이용하여 분류하였고 한글 특성에 따라 자질 선택의 기본 단위를 2음절과 3음절로 나누어 실험하였다. 기존의 영어에 대한 연구는 80% 이상의 정확도를 가지는 반면에, 본 실험에서는 60% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 중학생의 알고리즘 학습을 효과적으로 지원하기 위한 도구로 교육용 로봇을 선택하고 로봇의 활용 효과를 최대화하기 위한 교수 학습 프로그램을 개발하였다. 해당 프로그램은 알고리즘 학습에 대한 내적 동기 유발 및 창의적 문제해결력 향상을 위한 교수 학습 전략을 반영하여 구성하였으며, 중학교 학습자의 인지적 발달 특성과 알고리즘 학습을 처음 접하는 초보 학습자라는 특성을 반영하였다. 개발한 프로그램을 실제 중학교 학습자들에게 적용한 결과, 로봇 활용 알고리즘 학습을 수행한 집단이 일반 프로그래밍 언어를 활용한 알고리즘 학습을 수행한 집단에 비해 내적 동기와 창의적 문제해결성향이 유의하게 높게 나타났음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 새로운 교육과정이 시행될 경우, 중학생의 알고리즘 학습을 위한 교수 학습 도구의 선정 및 교수 학습 설계에 유용한 방향을 제공해 줄 수 있을 것이다.
데이터 분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 최근 평균수명의 연장과 더불어 새로운 직업들의 등장으로 인하여 사회 구성원들의 전직이나 이직에 대비하기 위한 다양한 직업교육 요구가 제시되고 있다. 또한 사회 구성원들의 교육수준이 전반적으로 높아짐에 따라 직업교육에 대한 요구 역시 보다 세분화되고 있으며 보다 높은 수준의 학습기회에 대한 요구도 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 직업능력 교육의 기능과 역할을 재정립하고 직업능력 교육의 개발 방향을 제시하기 위하여 지역사회의 수요조사를 기반으로 데이터 분석도구 R을 활용하여 선호도 분석을 실시하였다.
본 연구는 우수한 영어 수업을 관찰하고 활용된 학습 자료들을 분석하여 효과적인 수업 개선 자료를 제공하는데 목적이 있다. 학습 자료가 수업에서 어떤 양상으로 활용되는 지를 분석하기 위한 도구로는 학습 자료 활용 분석법을 사용하여 활용양상을 양화하였다. 분석 결과 수업 단계별 자료의 사용 정도는 전개 단계에서 가장 많이 활용되었고 그 다음은 도입, 정리 순이었다. 자료의 사용자 비율은 학생보다 교사가 높았으며 학생 개인이나 그룹별 사용 정도보다 학생 전체를 대상으로 학습 자료를 활용한 횟수가 많았다. 학습자료 활용 주체의 비율이 교사가 학생보다 4배 이상 높다는 것은 학습자 중심의 학습 자료 개발이 더 필요한 것으로 보인다. 또한 언어 자료보다 비언어 자료를, 한국어 자료보다 영어 자료를 많이 활용하였으며 문제를 제시하거나 설명을 할 때 학습 자료를 많이 활용한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 우수한 영어수업에서 활용되는 학습 자료의 특징들을 살펴보고 초등 영어 교사들에게 학습 자료의 적절한 활용 방법을 제공할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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