본 연구의 목적은 4차 산업혁명 시대에 요구되는 신기술의 이해와 복합적이고 실무적인 능력을 갖춘 창의융합형 인재 양성을 위하여, 디지털 헬스케어 분야에 디자인씽킹 방법론을 적용하여 캡스톤디자인 프로그램을 개발하는데 있다. 이를 위하여 디지털 헬스케어 분야, 캡스톤디자인 등의 문헌 및 선행 연구를 분석하고 디지털 헬스케어 분야의 캡스톤디자인 모델 및 적용 방안을 제안하였다. 전문가 검토를 통해 실효성을 확인하였으며, 캡스톤디자인 프로그램을 시범 적용하여 효과성을 분석하였다. 이는 디지털 헬스케어 분야에서 캡스톤디자인 적용 시 단계별로 활용할 수 있는 운영가이드로서 활용될 수 있다는데 의의가 있다.
대학들은 급변하는 사회 환경에 적합한 교육역량 수준을 높이기 위해 다양한 방법들을 찾고 있다. 본 논문에서는 조사 항목을 수정, 보완한 만족도 사전조사를 개강 전에 실행하여 학업성취도를 높이고 전공 이탈자의 비율을 낮춰 교육 성과를 높이는 방안을 제안한다. 일반적인 만족도 조사 이후에 시행되는 교육품질 개선(CQI) 방식을 보완하고자 만족도 사전조사를 시행하였다. 학생역량을 강화하기 위해 설계가 진행 중인 인공지능형 메디치 플랫폼에 적용할 수 있는 머신러닝 기법의 랜덤 포레스트를 활용하여 중요한 데이터의 예측 및 분석을 가능하게 하였다. 만족도 사전조사 데이터들을 전처리하여 수강 신청 학생들의 정보를 설명 변수로 정의하고 분류하여 모델 생성 및 학습하였다. 실험 환경은 주피터 노트북 3.7.7, Python 3.7에서 관련 알고리즘과 사이킷런(sklearn) 라이브러리를 함께 사용하였다. 제안하는 방안의 결과를 수업에 반영하여 수업 후에 진행하는 교육 만족도 조사의 변화와 중도 탈락생 수의 동향을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 다양한 형태의 쌍방향 인터페이스를 이용한 체감형 인체 구조 학습 시스템에 대해 논의하고 이를 구현하기 위한 프레임워크를 제안한다. 기존에 제시된 인체 구조 학습 시스템은 주로 시각적 정보에 의지한 한정적인 범위의 단방향 학습 시스템이었다. 우리는 실제 인체로부터 획득한 3차원 장기 모델을 활용하여 학습자에게 보다 사실적인 시각적 정보를 전달하고, 햅틱 기술과 증강 현실 기술을 결합함으로써 기존의 제한적인 인터페이스로는 실현할 수 없었던 다양한 상호 작용들을 가능케 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 통해 기존 과학 학습 보조 자료들이 가지는 한계를 극복하고 나아가 현실과 가상 교육 환경 간의 유기적인 융합 방안을 모색한다.
고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.
이 연구에서는 학제간 융합 연구를 수행해본 경험을 가진 과학기술 연구자들이 학제간 협업에 대하여 어떠한 인식을 가지고 있으며 협업과정에서 경험하는 어려움 및 그 어려움을 극복하고자 세우는 전략들에는 어떠한 유형이 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 학제간 협업에 대한 태도를 확인하는 5점 리커트 척도 문항들과 협업 경험에서 겪는 어려움 및 어려움 극복전략에 관해 서술하는 개방형 문항들이 혼합된 형태의 설문지를 개발하여 국내 과학기술 연구자 79명에게 투입한 후 자료를 수집하였으며 수집한 자료는 양적·질적으로 분석되었다. 연구결과, 과학기술 연구자들의 협업 태도 하위구인 중 협업의 효능감 인식이 협업의 의도에 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었으나 협업의 효능감 대한 연구참여자들의 인식 수준은 비교적 낮은 것으로 나타났다. 또한 학제간 협업과정에서 겪는 어려움은 4가지 유형(가치지향 상충, 사고방식 차이, 용어나 개념 차이, 상대분야에 대한 편견과 상호 몰이해)으로 나타났으며 이를 극복하기 위한 전략은 7가지 유형(협상과 타협을 통한 상호 양보, 공통의 언어나 매개물의 설정과 유지, 명확한 역할의 분담, 지속적인 만남과 토의, 용어의 의미조율과 모델과 가정에 대한 사전 규정, 상대 분야에 대한 있는 그대로의 인정, 타자에 대한 배려와 관심)으로 확인되었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 현대 과학의 주요한 본성인 다원주의적 특성과 그 안에서 이루어지는 다양한 협업의 특성을 반영하는 융합교육이 이루어져야 함을 제언하였다.
가속화되는 기술의 진보와 정보통신 기술의 융합으로 평생직장의 개념은 사라지고, 근로자들의 고용안정이 보장되지 않는 경영환경에서 근로자의 경력역량 개발이 중요해지면서 조직 및 국가차원의 다양한 경력역량개발 및 지원을 위한 움직임이 진행되고 있다. 이의 일환으로 국가차원에서 근로자의 맞춤형 경력역량 개발을 지원하고자 경력역량이동지도(CCMM) 개념적 모델이 제안된 바 있다. 본 연구는 경력역량이동지도 개념 모델의 각 단계를 적용해보는 사례연구를 통해 실제 시스템 구현 시고려해야 할 주요 이슈를 도출하고, 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이에, 개념 모델에 제시된 절차를 기반으로 수요자 정보수집, NCS기반 경력역량 자가진단 및 훈련 필요역량 도출, 훈련과정 안내 및 직업정보 제공의 연구절차를 진행하였다. 연구결과, 전기 전자 정보통신 전공 3, 4학년 학생으로 구성된 참여자들은 11개 직무로 경력이동을 하고자 하였다. 이들은 직무역량보다는 일반역량(소프트스킬)이 경력이동을 위해 더욱 중요한 역량으로 인식하고 있었으며, 다양한 활동을 통해 경력역량 개발을 위한 노력을 하고 있는 것으로 나타났다. 자가진단 및 훈련필요역량 도출 결과, 참여자별 필요역량에 대한 평균점수는 1.83점~4.52점인 것으로 나타났으며, 평균점수가 3점 미만인 역량을 훈련필요역량으로 도출하였다. 자가진단 결과를 기반으로 훈련필요역량관련 교육훈련과정, 자격증, 진출가능 직업, 입직 및 경력개발 관련 정보 등을 포함한 역량개발 안내서를 제공한 결과, 대부분의 참가자들은 진단 결과가 유의미하고, 진로 및 직업 정보 탐색에 도움이 되었다는 의견을 제시하였다. 차후 온라인 시스템 상으로 진단하는 체계가 개발된다면 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있어 도움이 될 것이라는 의견이 많았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 시사점을 제시하였다.
ChatGPT는 2022년 하반기 상업적 서비스 시작 이후에 미국 변호사 자격시험과 의사 자격시험을 포함한 전문직 시험에서 성공적인 결과를 보였고, 전문직 영역에서 주관식 시험의 통과 능력을 입증하였으나, 교육 분야의 영역에서는 ChatGPT의 논리적 추론과 문제 풀이 등 학업 능력의 평가에 대해서도 새로운 실험과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 한국 대학수학능력 시험 문제의 국어, 영어, 수학 세 주요 교과목을 활용하여 ChatGPT의 학업 능력을 평가하였다. 실험 결과에서는 ChatGPT는 영어 영역에서는 상대적으로 높은 69%의 정답률을 보이지만, 국어와 수학 영역에서는 각각 34%와 19%의 비교적 낮은 정답률을 기록하였다. 문장의 이해와 논리적 추론 능력에 관련된 수능 국어와 한국어 능력 시험 (TOPIK II) 및 수능 영어 시험의 결과 분석을 통하여, ChatGPT의 학업능력과 취약점의 원인을 분석하였다. ChatGPT는 대화형 언어 모델로 개발되었기 때문에 일반적인 국어, 영어, 수학 문제를 이해하고 응답하는 능력은 있지만, 난도가 높은 논리적 추론 능력과 수학 문제 풀이 능력에서는 매우 취약한 것으로 판단되었다. 본 연구는 생성형 인공지능의 성능 평가를 위한 간편하면서도 정확도가 높으며 효과적인 평가 기준을 마련하는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 소프트웨어 교육 분야의 컴퓨터방식 사고력은 향후 경제발전의 핵심수단으로 인식되고 있으므로 소프트웨어 교육의 중요성이 매우 커지고 있다. 또한 4차 산업혁명을 주도할 인재는 융합과 창의력이 필요하며, 비판적 사고와 소통, 협업 작업 기반 컴퓨팅방식 사고력은 창의력 교육에 효과적이라고 알려져 있다. 소프트웨어 분야도 관심을 공유하는 개발자들의 협업과 오픈 소스 개발 방법 등의 사회적인 이슈를 반영한 교육이 필요한 시점이다. 소셜 코딩 서비스인 깃허브는 오픈 소프트웨어 개발 과정에서 개발자들 간의 협업 작업을 쉽게 도와주며 커뮤니티 활동을 지원하는 대표적인 사이트이다. 본 연구에서 깃허브를 소프트웨어 교육에 활용하여 소셜 코딩을 위한 기본 학습, 수업에서의 소스와 결과물의 저장 서버로 활용, 개방형 협업 학습 등의 사례를 운영하여, 깃허브 소개, 개인 저장소 사용, 소셜 코딩 활용, 개인 포트폴리오 작성과 평가의 4단계로 구성된 교육 모델을 제안한다. 본 논문의 깃허브를 활용한 소프트웨어 교육은 학생에게 자부심과 함께 흥미와 관심을 유도하여 소프트웨어 교육에 효과적이다.
본 연구는 4차 산업혁명을 맞이한 현 시대에서 요구하는 창의 융합형 인재를 기르기 위해 대학에서 진행하는 비전공자 대상 소프트웨어교육에 필요한 교육내용을 제안하는데 그 목적이 있다. 우선 선행연구를 통해 디자인씽킹 개념과 컴퓨팅사고요소간의 관계를 통해 창의적 문제해결능력을 길러내기 위한 소프트웨어교육 방향을 알아보고 디자인씽킹 기반의 컴퓨팅사고를 위한 두 개 수준별 교육내용요소들을 도출하고자 한다. 이를 위해 두 차례에 걸친 전문가 설문 조사와 포커스 그룹 인터뷰를 통해 내용들을 분석하였다. 연구 결과 1수준에서는 확산적 사고에 초점을 두고 디자인씽킹의 프로세스를 기반으로 전체 내용을 구성하되 프로토타입을 제작하는 프로세스부터는 문제해결에 필요한 컴퓨팅사고 내용들을 도출하였다. 2수준에서는 수렴적 사고에 초점을 두고 1수준의 내용인 다양한 아이디어와 스토리를 컴퓨팅으로 구체화하여 실현하기 위한 컴퓨팅사고 내용들을 도출하였다. 본 연구를 통해 대학에서의 비전공 대상의 SW기초교양으로서 교육내용과 방법을 개발하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
이 연구에서는 과학선도학교 사업이 학생의 과학긍정경험에 미치는 영향 및 관련 교육과정 요소에 대한 교사의 인식을 조사하였다. 이를 위해 2017년 사업을 수행한 과학선도학교 중에서 2017년 2학기 말 학생의 과학긍정경험 지표 검사 결과를 제출한 총 117개 과학선도 학교의 학생 11,488명과, 비교군으로 50개 일반학교 학생 1,315명의 과학긍정경험 지표 검사 결과를 대상으로 학교 유형별로 비교 분석하였다. 분석 결과, 과학긍정경험 전체 점수에서는 창의융합형 과학실 모델학교 학생들의 점수가 과학중점학교와 사다리 프로젝트 학생들에 비해 통계적으로 유의하게 높게 나타났으나, 과학긍정경험 하위 영역별로 각기 다른 결과를 보이기 때문에 보다 심층적인 원인 분석이 필요하다. 한편 과학긍정경험에 미치는 교수 학습 방법 및 자료 활용과 평가의 영향에 대한 교사 인식 조사에서 항목별로 차이는 있으나 전반적으로 과학선도학교 여부에 관계없이 많은 교사들이 교수 학습 방법으로 학교 밖 과학 활동, 학생 중심의 과제 연구 및 탐색 활동, 자료의 활용 측면에서는 정보통신기술과 기기의 활용, 그리고 평가 방법 중 관찰 평가와 실험보고서 평가가 학생의 과학긍정경험에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 인식하고 있었다. 이러한 연구결과를 토대로 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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