오픈 소스 LMS인 Moodle은 다양한 형태의 모듈로 구성되어 다양한 형태의 학습 자료와 학습활동을 수행할 수 있는 CMS(Course Management System)이다. 또한 웹 상에 Moodle를 이용하면 교수-학습 활동이 강화된 효과적인 강좌를 구성할 수 있다. Moodle은 다양한 학습 자원들과 학습 활동을 제공해 주고 있기 때문에 교수자가 원하는 다양한 학습 체제를 교수-학습 설계에 반영할 수 있다. 또한 교사와 학생 간의 학습 자료의 공유와 참여를 통한 양방향 시스템으로 학습 체제를 쉽게 구축하고 활용할 수 있는 방법과 기회도 제공해 주고 있다. 이러한 양방향 시스템의 이러닝 강좌를 설계하는데 있어서 Moodle은 무료이면서도 강력한 기능을 제공해 준다. 본 논문에서는 서울교육대학교 1학기 "정보과학의 이해와 응용" 교과목을 Moodle을 활용하여 설계하고 운영한 사례를 분석하고 Moodle의 향후 확대 방안을 찾아 보고자 하였다.
원격교육연수원은 2013년 12월 기준으로 63개 연수원이 민간, 대학부설, 국공립기관의 형태로 운영되고 있다. 원격교육연수원은 학습관리시스템을 통해 연수 관리를 하고 있기 때문에 학습관리시스템은 원격 연수의 질과 관계가 있다. 본 논문은 원격연수의 질 제고를 위해 원격교육연수원의 학습관리시스템 기능을 분석하였다. 분석 결과 전반적으로 연수자, 관리자, 튜터에게 필요한 기능이 70.07%, 72.09%, 70.41%의 구현율을 보여주었다. 연수자 기능에서는 연수지원, 관리자 기능에서는 통계관리, 튜터 기능에서는 커뮤니케이션 기능이 가장 낮은 구현율을 보였다. 본 논문의 결과를 통해 원격교육연수원의 효율적인 연수 운영을 위한 학습관리시스템 개선에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 D광역시 초등학교 3~6학년 담임교사 중 과학 교과 온라인 수업 경험이 있는 교사 4명을 대상으로 4개월간 수집한 자료를 바탕으로 교사들의 과학과 온라인 수업을 통한 교육과정 운영의 실제와 교육적 시사점을 도출하기 위한 내러티브 탐구이다. 연구대상자들의 지구과학단원의 온라인 수업 경험을 바탕으로 인터뷰, 심층면담을 실시하고, 온라인 수업관련 제작자료 및 교사일지 등 관련 문서들과 현장 수업을을 실시한 결과, 교사들은 기존의 대면수업에 비해 온라인 수업 준비에 더 많은 시간을 할애하고, 온라인 수업에서 활용되는 새로운 매체에 적응하는 과정에 어려움을 보였다. 또한 팬데믹 상황에서 제작된 과학자료 및 원활한 수업운영을 위한 수업플랫폼 제공을 요구하였다. 특히 실험단원의 경우, 계획된 교육과정이수 시수에 부담감이 있었으며, 팬데믹 상황에서 학생들의 밀도 있는 과학수업을 위해 개인별 실험도구의 필요성을 느꼈다. 더불어 효과적인 교육과정 운영을 위한 교육과정 재구성과 이를 위한 교사의 재량권 확대 및 융통성 있는 교육과정 운영이 필요하다. 결과적으로 팬데믹 현상을 대비한 미래교육으로의 전환을 위해 새로운 수업형태로 대면수업과 온라인 수업의 장점을 결합한 블랜디드 러닝 학습체계 도입이 필요하며, 온라인 학습의 질과 효과를 높이기 위해 다양한 수업형태 및 온라인 수업 경험에 대한 지속적인 교사연구가 요구된다.
최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.
본 논문의 목적은 사이버 보안 프레임워크 기반으로 이미 도입되어 개별 운영 중인 각종 보안 솔루션들을 잘 조합하여 새로운 보안 오케스트레이션 서비스 모델을 제안하는 것이다. 현재 다양하고 지능화된 사이버 공격에 대응하고자 각종 단일 보안장비와 이를 통합 관리하는 SIEM과 AI솔루션까지 구축되었다. 그리고, 체계적인 예방과 대응을 위한 사이버보안 프레임워크와 보안 관제센터까지 개소를 하였다. 그러나 현실은 문서중심의 사이버보안 프레임워크와 한정된 보안인력으로 인해 TMS/IPS의 중요한 탐지 이벤트의 단편적인 침해대응의 관제형태를 벗어나기 힘든 상항이다. 이러한 문제점 개선을 위해 본 논문의 모델 기반으로 업무 특성과 취약한 자산 식별을 통해 보호해야 할 관제대상을 선정한 후, SIEM으로 로그 수집을 한다. 자산 정보를 기반으로 위협정보를 통해 사전 예방 방법과 세가지 탐지 전략을 수립했다. AI와 SIEM을 통해 공격 여부를 빠르게 판단하여 방화벽과 IPS에 자동 차단 기능이 연계되었다. 또한, 머신러닝 지도학습을 통해 TMS/IPS의 탐지 이벤트를 자동 침해사고 처리함으로 관제업무의 효율성 향상과 머신러닝 비지도 학습 결과를 통해 빅데이터 분석 중심의 위협헌팅 업무체계를 확립하였다.
본 연구에서는 온라인교육과 역량기반 교육을 중심으로 사서직 계속교육의 국내외 동향을 분석하였다. 현재 국내 사서 계속교육 프로그램의 70% 이상이 온라인교육방식으로 수행되고 있었고, 주로 온라인 코스웨어 형태의 표준화된 콘텐츠가 동영상으로 제작되어 반복 활용되고 있는 것으로 파악되었다. 반면, 미국과 호주에서는 주로 웨비나 등 쌍방향 커뮤니케이션이 가능한 이러닝 방식을 사용하여 도서관 안팎의 최신 이슈를 다양한 교육강좌로 구성한 비표준화된 콘텐츠가 활용되고 있었다. 또한 최근 주목할 동향으로 미국, 영국, 호주 등 해외에서 전문직 역량기준에 기반하여 계속교육을 제공하려는 시도들이 파악되었다. 따라서 국내에서도 기 개발된 사서직 역량기준들을 계속교육에 접목시킴으로써 체계적인 교육프로그램을 운영할 것이 요청된다. 본 연구에서 분석한 해외 모범사례들은 향후 국내 온라인 계속교육 프로그램을 현장의 계속교육 수요와 요구에 부응하며 현장사서들의 역량을 강화시키는 방향으로 개선하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 장기요양서비스 종사자 전문성 강화 교육과정 개발을 위한 요구분석을 통해 온라인 학습으로 성인학습자 직무역량 교육과정의 운영에 대한 시사점을 도출하기 위함을 목적으로 실시되었다. 구체적으로, 장기요양서비스 관련 선행 연구와 정부정책 자료를 분석하고, 유관근무기관의 전문가 14명을 대상으로 2019년 3월에 초점집단 인터뷰(Focus Group Interview)를 실시하여 활동이론(Activity Theory)을 분석의 틀로 활용하여 정리하였으며, 추가적으로 요양시설 종사자 25명을 대상으로 필요 교과목의 중요성과 난이도에 대한 설문인 양적자료를 기술통계 분석을 통해서 질적자료 분석의 결과를 타당화 하고자 하였다. 활동시스템의 주체-목표-도구의 윗부분을 주된 행위의 영역으로 보고, 아래의 규칙-공동체-분업을 행동을 위한 맥락적 부분으로 구분하여 요구분석과 추후 온라인 교육과정의 운영에 대한 시사점을 정리하였다. 연구결과, 기초 과목으로 '노인상담기술과 의사소통', 기본과목으로 '요양케어지도론', '현장에 필요한 치매케어기술', '케이기술과 식이요법', '근로기준법과 인사관리', 그리고 심화과정으로 '장기요양사례 관리의 활용'이라는 6개의 과목이 개발이 필요한 것으로 도출되었다. 한편 이러한 과목은 다양한 형태의 집체교육과 보수교육에 활용되어 다양한 장기요양서비스 봉사자를 위한 학습자 중심의 플립러닝으로 활용되는 방안이 제안되었다. 연구의 말미에서는 본 연구의 결과를 바탕으로 교과목의 효과적인 운영을 위한 교육현장에서 적용의 시사점을 제안하였다.
4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.
네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.
본 연구에서는 점차 디지털 기반의 교육 활성화를 통해 혁신적 고등교육의 변화를 추구하는 세계적 흐름에 따라 학부 교육과 평생직업능력개발에서 활용 가능한 이러닝 기반의 맞춤형 교육 모델을 구안하였다. 국내외적으로 온라인 학습 시스템을 중심으로 교육과정의 형태와 내용이 변화하고 있어, 온라인 학습 플랫폼을 활용과 교육의 확장은 전반적인 고등교육 체제를 변화시키는 주요 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구는 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델을 수립하기 위하여, 주요 해외 선진 교육 사례를 분석하여 맞춤형 학습의 기본 방향을 학습자 맞춤형, 역량 맞춤형, 그리고 4차 산업혁명 선도형 인재 양성 교육 맞춤형으로 설정한 후 학부 및 평생직업능력개발 전문가를 대상으로 FGI를 실시하였다. 연구결과, 온라인학습플랫폼을 활용한 맞춤형 교육 모델로 학부교육에서 활용 가능한 학위형 모델과 평생직업능력개발 분야에서 활용 가능한 비학위형 모델을 도출하고 각각의 운영전략을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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