이 연구에서는 협동학습 전략을 사용한 중학교 과학 수업에서 학생들의 유화성을 고려한 소집단 구성이 학업 성취도, 과학 수업에 대한 자신감과 만족감, 과학 수업에 대한 태도, 구성원간 응집성 등에 미치는 효과를 조사하였다. 158명 학생들을 전통 집단과 동질 및 이질 집단으로 배치하고, 혼합물의 분리 단원에 대하여 7차시 동안 수업을 실시하였다. 분석 결과, 학업 성취도에서는 차이가 없었다. 그러나, 만족감과 구성원간 응집성에서 수업 처치와 유화성 수준 사이의 상호작용 효과가 나타났다. 유화성 상위 학생들은 동질 집단에서 만족감과 응집성이 높았다. 동질 집단의 학생들이 다른 집단의 학생들보다 과학 수업에 대한 태도가 높았다.
본 연구는 초 중등학교 정규교과에서 로봇활용교육의 효과를 고찰하기 위한 것으로 2001년부터 2013년까지 국내학술지를 대상으로 체계적 문헌고찰 연구방법을 수행하였다. 문헌고찰을 위한 데이터베이스는 KISS, DBpia, E-article의 세 종류를 활용하였으며 '로봇 & 교육'과 '로봇활용교육'의 두 옵션으로 검색을 실시하였다. 최초 검색된 논문은 481편이었으나 프로토콜에 따라 모니터링하고 추출을 진행한 결과 최종 50편이 선정되었다. 로봇활용교육의 연구 주제는 창의성, 문제해결능력이 가장 많았으며 연구방법으로는 이질집단사전사후설계와 t검증이 높은 빈도를 차지하였다. 교육적 효과측면에서 교과흥미도, 학습몰입도, 학습태도, 학습동기, 창의성, 문제해결능력 향상이 확인되었다. 하지만 일부 연구에서는 유의미 하지 않은 연구결과도 보고되었다. 문헌분석 결과를 기초로 로봇활용교육에 고려되어져야 할 점을 제시하였다.
본 연구에서는 웹기반 실시간 온라인 토론에서 학습자 성격유형에 따른 집단구성방식이 토론 내용에 어떤 영향을 미치는지 규명하였다. 이를 위하여 고등학생을 대상으로 MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 성격유형 검사를 실시하고, 그 결과를 토대로 학습자들을 내향성 집단, 외향성 집단, 내향성/외향성 혼합집단으로 분류하였다. 실험을 위한 시스템을 구축하고 온라인 토론을 수행한 후, 토론 내용을 Henri의 메시지 분석 모델을 토대로 작성한 지표를 기준으로 각 차원별 의미단위로 분석하였다. 그 차원들 중 사회적 차원과 상호작용적 차원을 토론 내용의 상호의존성으로, 인지적 차원과 메타인지적 차원을 토론 내용의 과제관련성으로 범주화하였다. 토론 내용의 총 의미단위수, 상호의존성, 과제관련성 모두에서 이질적으로 구성된 내향성/외향성 혼합집단이 가장 긍정적인 영향을 미친 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 다문화 사회의 지리교육에서 세계 시민성과 지역정체성의 교육적 함의를 논의하는 것이다. 지리교육은 국지적 지역적 국가적 세계적 규모에서 장소 및 지역을 탐구하며 인간 사회의 인종적 문화적 정치적 다양성에 대한 지리적 표현을 학습하는 교과로서 다문화교육을 담당할 수 있는 매우 적절한 과목이다. 또한 지리교육의 공간이나 지역이 인간의 경험, 지각, 반응 등에 의해 구성되는 가치 내재적 공간이고, 시민성이 영역을 가지고 있는 지리적인 단위에 바탕을 두고 있다는 점 등에서 시민성 교육에 대한 정당성을 갖는다. 다문화교육에서 시민성은 국가 중심을 탈피하여 세계시민으로서의 자질이 요구되고 있다. 그러나 세계시민성 교육이 지리교육에서 지역정체성에 대한 포기를 의미하는 것이 아니다. 지역정체성은 특정 지역의 구성원으로서의 소속감이며 인종, 민족, 성, 정치적 지위, 사회적 지위 뿐 아니라 자연에 대한 사고, 경관, 민족성, 방언, 역사적 배경 등의 영향을 받아 형성된다. 다문화사회의 지역정체성은 다양한 집단들의 이질성을 내포한 동질성으로 지역에서 발생하는 다양한 집단들의 갈등을 해소할 열쇠를 가지고 있다. 이에 지리교육의 다 문화교육은 다문화사회의 갈등 해결을 위해 비판적 사고에 바탕을 둔 지역정체성 함양에 초점을 둘 것을 제안한다. 다문화사회의 지리교육은 인종이나 민족을 강조하는 교육보다는 지역에 바탕을 둔 것으로 지구적 관점의 세계시민성과 다문화교육의 다양성의 관점을 통합하여 실시할 수 있다.
본 연구의 목적은 남 북한의 초등학교 자연과 교육과정 및 교과서를 비교, 분석하여 교육 목표, 내용, 교수방법상의 동질성과 이질성을 추출함으로써 통일을 대비한 초등학교 자연과 교육과정 및 교과서 개발에 필요한 정보를 수집하는 데 있다. 이를 위하여 남 북한의 교육과정 운영 방식과 문서 체제, 교과 편체, 자연과 교육 목표와 학습 영역의 계열성, 교육에서 강조점, 교수 학습 및 평가 방법을 분석하였다. 또한 초등학교 자연 교과서 개발 및 보급 체제, 교과서의 외형적 체제 및 내용 조직 방식, 내용 요소별 구성 비율, 내용의 범위와 수준, 용어 등을 분석, 비교하였다. 자연과 교육 내용의 분석틀로는 TIMSS 틀을 이용하였으며, 분석 대상 교과서는 남한의 '슬기로운 생활' 4권, '자연'8권, 그리고 북한의 인민학교 3학년 및 저학년용 '자연' 교과서 2권이다. 이 연구 결과 남 북한 초등학교 자연과의 교육 목표, 내용 및 교육 방법, 용어 등에서 많은 차이가 있음이 밝혀졌다. 그러나 이 연구는 매우 제한된 문서에 터해 이루어진 것으로, 북한의 실상을 파악하기 위한 보다 광범위한 연구가 이루어져야 한다. 그리고 이러한 연구를 바탕으로 통일을 대비한 과학 교육 정책, 교육과정 시안 및 교과서 개발 등의 보다 구체적이고 실천적인 연구가 이루어져야 한다.
우리나라도 다문화사회로 진입하면서 이제 다문화라는 사회적 변화를 마주하게 되었고 이를 통일의 '개념'과 통일을 준비하는 '주체'에 대한 확장된 성찰과 접근을 요구하게 되었다. 이에 따라 다문화주의에 기반을 둔 통일교육이 새롭게 제시되기 시작했으며 기독교통일교육 분야에서도 새로운 변화에 대한 제안을 반영하는 추세다. 하지만, 대부분의 연구는 새로운 접근에 대한 방향 제시 및 소개로 구성되어 실질적인 실천에 대한 체계나 가이드라인은 미미하다. 파편적으로 나열되는 정보는 개념정립에 있어 혼란을 되레 야기할 수 있으며 구체적인 실천 방안의 결여는 곧 미미한 결과로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 다문화시대에 새롭게 등장하는 기독교통일교육의 현주소를 살피고 구체화함으로써 개념에 대한 혼란을 예방하고 더 나아가 다문화시대에 적합한 기독교통일교육의 실천 방안을 보편적학습설계를 통해 소개함으로써 구체적인 체계를 제시하고자 하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 1) 다문화 시대에 요구되어지는 기독교통일교육의 개념을 구체화하고 2) 다문화적 접근의 기독교통일교육의 획일화 및 확산에 있어 보편적학습설계의 새로운 접근이 가능한지 알아보는 데 있다. 구체적으로 보편적학습설계가 다문화적 기독교통일교육의 목적을 달성하는 데 적합한 방법론인지 알아보고 보편적학습설계가 다문화 기독교통일교육의 다양성을 존중하면서 획일화에 도움을 주는 적절한 모델인지 알아보는 데 초점을 두었다. 그 결과, 다문화 기독교통일교육과 UDL 모두 이질감을 '다름'으로 인정하고 이를 이해하고 수용하는 것에 집중한다는 것과 보편적학습설계의 이론과 가이드라인이 다문화 기독교교육에 융통적으로 적용될 때 다문화 기독교통일교육의 다양성이 체계 속에서 획일화될 수 있음을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 정보통신윤리 교육을 위해 제작된 NETCLASS의 교육적 효과를 이질 비교집단 전후검사 설계를 통하여 검증하였다. 실험대상은 초등학생 90명, 실험처치도구는 본 연구를 위해 제작된 NETCLASS이며, 검사도구는 DIT 검사지가 이용되었다. 실험집단의 도덕적 판단능력인 P점수의 평균은 전통적 수업으로 학습한 비교집단의 평균에 비해 6.26점 높게 나타났으며, 유의도 수준 .001에서 두 집단의 평균간에는 유의미한 차이가 있는 것으로 타나났다(t(88)=+5.108, p<.001). 본 연구의 의의는 ICT를 활용한 교육 분야에 새로운 교육적 관심의 영역인 창의성이나 사회성, 도덕성, 감성과 같은 능력의 계발에 있어서 ICT를 이용하는 것에 대하여 희망적인 가능성을 가지게 해주었다는 것에 있다.
지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.
이 연구의 목적은 초등학교 실과 5학년 '꽃과 채소 가꾸기' 단원에 프로젝트법을 적용한 집단과 전통적인 학습법을 적용한 집단을 비교하여 학업성취도에 미치는 효과를 알아보는데 있다. 이 연구의 목적을 달성하기 위하여 경기도 S초등학교 5학년 실험집단30명과 통제집단33명을 연구 대상으로 실험집단과 통제집단으로 선정하였다. 실험집단에 적용한 프로젝트법은 정성봉(1999)이 실과 가꾸기 단원에 적용한 모형을 일부 수정하여 사용하였고, 통제집단에는 전통적인 학습을 실시하였다. 실험 처치는 10차시에 걸쳐 실시하였으며, 실험 설계의 방법으로는 준실험 설계 중 이질집단 사후검사 설계 모형이 적용되었다. 자료는 SPSSWIN(ver 12.0.1) 한글 프로그램을 사용하였으며, 신뢰성 검증과 t검증 등을 실시하여 유의도 수준 5%(p<.05)에서 분석하였다. 이 연구의 결과를 통해 실과 '꽃과 채소 가꾸기' 단원은 전통적 학습법 보다 프로젝트법이 학습자의 인지적 영역의 학업성취도의 효과를 종합하여 검증한 결과 지식은 효과가 없었으며, 지적기능과 지적능력에서는 효과가 있는 것으로 검증되었다. 기능적 영역의 학업성취도의 효과를 종합하여 검증한 결과 식물 심기를 측정하는 요소기능은 차이가 없었으나 식물 관리하기를 측정하는 기본기능과 식물 가꾸기 능력을 종합적으로 측정하는 통합기능의 하위변인에서는 차이가 있는 것으로 분석되었다. 정의적 영역의 학업성취도의 효과를 종합하여 검증한 결과 관심은 차이가 없었으나 수용, 가치, 신념, 행동화의 하위 변인에서는 차이가 있는 것으로 분석되었다. 이 연구의 결과를 통해 실과 '꽃과 채소 가꾸기' 단원은 전통적 학습법 보다 프로젝트법이 학습자의 인지적, 기능적, 정의적 영역의 학업성취도가 높게 나타났다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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