• 제목/요약/키워드: 연계모형

검색결과 1,402건 처리시간 0.021초

Blended Learning(BL) 전략을 활용한 실천적 문제 중심 가정과 교수 학습 과정안 개발 - '청소년과 소비생활' 단원을 중심으로 - (Development of Practical Problem-Based Home Economics Teaching.Learning Process Plans by Blended Learning Strategy - Focusing on a Unit 'the Youth and Consumer Life' -)

  • 이진희;채정현
    • 한국가정과교육학회지
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.19-42
    • /
    • 2008
  • 본 연구의 목적은 중학교 2학년 기술 가정 교과의 '청소년과 소비생활' 단원을 중심으로 Blended Learning(BL: 혼합형 학습)전략을 활용한 실천적 문제 중심 가정과 수업을 위한 교수 학습 과정안을 개발하고 평가하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 ADDIE 교수설계 모형에 따라 분석(Analysis) 단계, 설계(Design) 및 개발(Development) 단계, 실행(Implement) 단계, 평가(Evaluation) 단계를 수행하였다. 분석 단계에서는 청소년과 소비생활에 관련된 선행연구와 문헌, 제7차 기술 가정 교육과정에서 제시하고 있는 교과 교육의 목표, 기술 가정 10종 교과서의 '소비자 교육' 관련 단원의 내용, 소비자 교육 내용에 대한 요구도 및 지식 정보화 사회에서 요구되는 소비자 교육 내용을 분석하여 청소년 소비자 특성을 파악하고 중학교 2학년 소비자 교육에 적합한 학습 목표와 내용을 추출하였다. 설계 및 개발 단계에서는 분석 결과를 토대로 '청소년과 소비생활' 단원을 실천적 문제 중심으로 재구성하고, BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업의 구체적인 진행 과정을 설계하였다. 에듀넷을 이용하여 수업에 필요한 온라인 학습 환경으로 "BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 가정과 수업( http://community.edunet4u.net/${\sim}$consumer2)" 홈페이지를 개설하였다. 그리고 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업을 위한 총 8차시의 교수 학습 과정안을 개발하였으며, 수업에 활용할 수 있는 학생용 학습 활동지 및 교사용 자료를 개발하였다. 실행 단계에서는 개발된 8차시 교수 학습 과정안 중에서 소단위 실천적 문제 '현명한 소비자가 되기 위해 나는 무엇을 준비해야 하는가?'의 1차시 교수 학습 과정안을 학교 수업에 적용하였다. 적용 대상은 충청북도 청주시 소재의 중학교 2학년 두 개 학급과 대전광역시 소재의 중학교 2학년 한 개 학급, 총115명을 대상으로 하였다. 이 수업은 2주 동안 두 차례의 온라인 수업과 세 차례의 오프라인 수업으로 실행하였다. 두 차례의 온라인 수업, 즉 교실에서 행해진 수업의 첫번째에는 이 수업에 대한 전체적인 소개를 하는 예비수업을 하였고 두 번째에는 1차시에 해당하는 본시 수업을 하였다. 컴퓨터로 이루어지는 온라인 학습은 1차시의 본시 수업에 해당하는 내용으로 세 차례(수업 전의 학습 활동지 작성, 수업 후의 행동계획 작성, 실천 후 성찰일기 작성) 진행하였다. 비록 온라인 학습을 세 차례나 하였으나 이 학습이 1차시 본시 수업에 해당하는 내용이고 온라인 학습을 차시로 규정하는 것이 애매하기에 차시의 합계에 포함시키지 않았다. 평가 단계에서는 모든 수업이 끝나고 수업에 참여한 학습자를 대상으로 수업에 대한 전반적인 의견과 수업의 효과, 수업에 대한 제언점 등에 대하여 자유응답식 개방형 질문지로 물어 분석하였다. 본 연구 결과를 교수 학습 과정안 개발과 이 수업에 대한 학생들의 평가 측면으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 본 교수 학습 과정안은 온라인 학습과 오프라인 교실 수업을 연계하고 다양한 학습 매체와 학습방법을 혼합하는 BL전략을 가정과의 실천적 문제 중심 수업에 도입하여 구체적인 수업 진행 과정을 설계하고, '청소년과 소비생활'단원을 실천적 문제로 재구성하여 개발된 것이 특징이다. 특히, 이 교수 학습 과정안을 개발하는 과정에서 수업 전 온라인 학습, 오프라인 본시수업, 수업 후 온라인 학습으로 진행되는 BL전략의 도입으로 교실 현장에서 실천적 문제 중심 수업으로 수업을 진행하였을 때의 한계점인 시간이나 시수 부족의 문제, 참고할 학습 자료 부족의 문제, 많은 학생 수와 공간부족으로 인한 상호작용 부족의 문제 등을 해결하는데 역점을 두었다. 이 교수 학습 과정안의 내용은 중학교 2학년의 '청소년과 소비생활' 단원명을 '나와 가족과 사회의 구성원으로서 바람직한 소비생활을 위해 나는 무엇을 해야 하는가?'라는 큰 단위의 실천적 문제를 해결하기 위해서 4개의 작은 단위의 실천적 문제, 즉 '현명한 소비자가 되기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?' '합리적으로 물품과 서비스를 구매하는 태도를 기르기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?' '소비자의 권리와 책임을 알고 소비 문제를 적극적으로 해결하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?' '환경을 생각하는 지속가능한 소비생활을 위해 나는 무엇을 해야 하는가?'로 정한 후에 총 8차시의 분량을 개발하였다. 학습 자료 내용은 학생들이 주로 실생활에서 접하는 소비생활과 직접적으로 관련이 있는 동영상, 신문자료, 인터넷 정보 등을 바탕으로 구성하였다. 둘째, 수업에 참여한 학생들은 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 학습이 다양한 학습매체 사용과 정보 공개 공유가 가능하고, 정보 탐색이 용이하며, 자기 주도적 학습과 협동학습을 할 수 있을 뿐만 아니라 활발한 상호작용이 가능하고, 학습한 내용을 실천하고 반성할 수 있고, 수업에 흥미가 있어 수업의 참여가 촉진되며, 수업 내용을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 가정과수업에 만족을 주어 그들의 소비생활 태도에 긍정적인 변화를 주는 것으로 평가하였다. 하지만 부족한 수업시간에 비해 학습 자료량이 너무 많고, 수업을 위한 물리적 환경 시설이 미비하며, 에듀넷 회원 가입이 어렵고, 자신들의 정보 소양 능력이 미숙하고, 학습 방법을 이해하지 못한 점을 단점으로 평가하였다. 본 연구의 결과 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업이 교실에서만 수행되던 학습의 공간을 온라인의 사이버 학습 공간으로 확장하고, 실천적 문제 중심 수업의 한계점이었던 학습 정보량 부족의 문제와 상호작용 부족의 문제를 보완할 수 있었으며, 다양한 활동으로 학생들의 흥미와 수업 참여도를 증대시킨 점에서 효과가 있는 수업이라는 것이 밝혀졌다. 하지만 앞으로 BL전략을 활용한 실천적 문제 중심 수업이 학교 현장에서 좀 더 잘 수행되기 위해서는 이 수업에 참여한 학생과 교사들이 지적한 문제들, 즉 학생들의 정보 소양 능력 및 토론능력, 교사의 수업에 대한 이해, 학생들의 수업 참여 방안, 물리적 환경 확충 등을 체계적으로 해결하는 방안이 마련되어야 할 것이다.

  • PDF

인공지능을 활용한 경관 지각반응 예측모델 개발 가능성 기초연구 - 머신러닝 기법을 중심으로 - (Basic Research on the Possibility of Developing a Landscape Perceptual Response Prediction Model Using Artificial Intelligence - Focusing on Machine Learning Techniques -)

  • 김진표;서주환
    • 한국조경학회지
    • /
    • 제51권3호
    • /
    • pp.70-82
    • /
    • 2023
  • 최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.