본 연구의 목적은 구글 클래스룸(GC)을 기반으로 문제중심학습(PBL)의 평가를 조사하는 것입니다. GC는 쉽고 자유로운 온라인 학습으로 최근 교육과 훈련에 중요한 역할을 하고 있다. 학생들은 아이디어와 자원을 공유하고, 도메인 전체에 걸쳐 지식을 적극적으로 전달하고 PBL의 주어진 문제에 대한 해결책을 연구하면서 점점 더 자기 주도적인 학습에 독립적이 된다. 학생들은 과제 페이지에서 제출일을 확인하고 클릭 한 번으로 과제를 시작할 수 있고 선생님은 과제 완료 여부를 빠르게 확인할 수 있으며 GC에서 점수를 바로 매길 수 있다. 본 연구에서는 GC를 기반으로 한 PBL의 평가를 설계하였다. 학생들은 주어진 자료를 읽고 과목의 목적을 파악하여 학습 문제를 조사한다. 그 후에 그들은 주제를 토론하고 보고서를 작성하여 연구 논문, 책, 인터넷 자료를 가지고 그것들을 공부한다. 연구 결과는 GC에 기반을 둔 PBL이 함께 학습하는 데 효과적이라는 것을 보여 주었다. 학생들은 PBL학습 환경에서 긍정적인 태도를 보였다. 이 연구는 GC에서 PBL평가의 개발이 가능하다는 것을 제안한다.
정보 통신 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 교육의 페러다임이 변하고 있다. 학교현장에서는 교수-학습을 위하여 웹활용에 대한 많은 자료와 방법들이 개발되고 있고, 활발한 논의가 되고 있지만 우리 아이들의 정의적 측면을 신장시키는데 웹활용 교육은 상대적으로 소홀한 측면이 있었다. 자아 개념 증진을 위한 선행연구들의 공통점은 off-line에서 실시되기 때문에 정보의 공유가 어렵고, 향상된 형태의 프로그램으로 발전하는데 제약이 있다. 본 연구에서는 선행연구들의 단점을 보완한 W-SET(웹기반 자기 표현 훈련)시스템을 설계 구현하였다. 이 시스템을 충북 청주시내 초등학교 학생들에게 실험 적용한 결과, 자아개념 형성에 긍정적인 효과를 가져왔다.
자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.
본 연구는 상보적 수업을 활용한 읽기전략 학습상담프로그램이 초등학생의 독해력, 초인지 및 자기효능감에 미치는 효과를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 중소도시 초등학교 5학년 2개 학급을 각각 실험집단과 통제집단으로 선정하고, 실험집단에 5주 동안 총 10회기의 상보적 수업을 활용한 읽기전략 학습상담프로그램을 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 상보적 수업을 활용한 읽기전략 학습상담프로그램은 초등학생들의 독해력과 그 하위 요인인 사실적 이해와 감상적 이해 영역에서 유의한 효과가 있었다. 둘째, 상보적 수업을 활용한 읽기전략 학습상담프로그램은 초인지의 하위요인인 조정 영역에서 유의한 효과가 있었다. 셋째, 상보적 수업을 활용한 읽기전략 학습상담프로그램은 자기효능감에서 유의한 효과가 있었다. 새로운 읽기전략에 대한 경험과 또래집단 구성원간에 주고받는 도움과 성공 경험이 자기효능감에 긍정적인 영향을 준 것으로 볼 수 있다. 넷째, 학생의 활동보고서 및 연구자의 관찰결과와 함께 프로그램에 대한 만족도 평가를 실시한 결과에서 초등학생들이 협동학습을 통해 학습 집단에서 공동 목표를 설정하고 그 목표를 달성하기 위해서 함께 노력하여 다른 구성원에게 도움을 주고받으며 즐겁게 참여하는 것이 긍정적인 프로그램 효과에 기여하였음을 확인할 수 있었다. 이상과 같은 연구 결과를 통해 상보적 수업을 활용한 읽기전략 학습상담프로그램이 초등학생들의 독해력, 초인지, 자기효능감을 향상시키는데 긍정적인 효과가 있었다.
상실은 죽음 뿐 아니라 인생 전환기의 변화까지 포함하는 개념으로 확대되었다. 이와 더불어 자연재해, 예기치 않은 사고 등으로 주변의 죽음을 직 간접적으로 경험하는 비율도 증가하였다. 따라서 애도 상담에 대한 수요 증가와 전문 애도 상담에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 애도 상담자의 전문역량 향상을 위해 애도 상담 역량 요인을 조사하고, 무엇을 학습하고 훈련해야 하는지 문헌을 검토하고 조사하는데 초점을 두었다. 구체적으로 애도 상담 이론 및 모델, 애도의 평가, 죽음 교육, 상담자 자기-관리로 나누었고 각 교육 내용을 기존 상담교육과정에 통합시키고 경험적 실습 방법을 제시하였다. 본 연구는 애도 상담자 교육에 대한 관심을 고취시키고 애도 상담자 역량 모형 및 체계적인 교육과정 개발에 기초자료로 활용될 수 있다.
실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.
2016년 알파고의 대국 이후, 여러 산업 분야에서 인공지능 적용에 대한 요구가 많아지고 있고 그와 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 군사 분야도 마찬가지 인데, 지금까지 인공지능이 적용된 무기체계가 없었기 때문에 그 구현에 대한 노력이 도전으로 작용하고 있다. 한편 알파고를 이긴 알파고 제로는 인공지능의 자기학습에 의한 데이터 기반 접근법이 기존의 사람에 의한 지식 기반 접근법보다 좋은 결과를 도출할 수 있다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 점을 착안하여, 알파고 제로의 기반이 되는 강화학습을 함정전투체계 또는 전투관리체계에 적용하는 것을 제안한다. 이는 일정한 승률을 보이는 최적의 전술적 결과물이 사용자 즉, 함장과 작전요원에게 권고할 수 있도록 하는 인공지능 어플리케이션을 함정전투체계에 적용하는 방법이다. 이를 위해 전투성능에 관한 체계의 정의, 함정전투체계 설계 방안과 실 체계와의 Mapping, 훈련체계가 현 작전 수행에 원활히 적용될 수 있는 방안을 더불어 제시한다.
본 연구의 목적은 가정환경의 자극 특성과 연령에 따른 웩슬러 아동용지능검사의 소검사별 수행을 알아보는데 있었다. 이를 위하여 만 6-16세 아동 청소년 128명을 대상으로 훈련받은 검사자가 K-WISC-IV를 실시하였으며 아동의 어머니에게 가정의 물리적, 정서적 특성에 대한 HOME를 실시하였다. 연령에 따라 만 6-10세와 11-16세 집단별로 분석한 결과 두 연령집단 모두 전체 지능 및 언어이해 지표와 가정환경자극 간 유의미한 정적 상관이 발견되었다. 6-10세 집단의 경우 가정환경자극의 하위영역 중 언어적 자극 및 학습자료가 언어이해, 작업기억, 지각추론, 전체 지능과 유의미한 관련성이 있었으며, 11-16세 집단의 경우, 자기조력 장려 및 학습자료가 전체지능, 언어이해, 작업기억 지표와 유의미한 정적 상관이 있었다. 본 연구의 주요 결과가 논의되었으며, 향후 지능검사의 개정을 반영한 새로운 소검사의 수행과 가정환경자극 간 관련성이 연구되어야 할 필요성이 제시되었다.
증권회사는 기업경영의 성과가 영업사원의 역량에 따라 크게 좌우되는 인적판매 산업으로 높은 성과를 창출 할 수 있는 능력을 갖춘 우수 영업 인력이 중요하다. 그러나 그동안 증권회사에 근무하는 PB에 대한 개별특성이나 영업행동 그리고 영업성과에 대한 연구는 매우 부족하였다. 본 연구는 PB의 개별특성이 영업행동에 미치는 영향을 실증 분석하고 향후에 영업성과에 미치는 영향을 연구하기 위한 목적으로 실시되었다. 2013년 3월 전국의 국내 증권회사에 근무하는 PB 600명에게 설문지를 배포하여 유의성이 있는 523명의 설문지에 대한 통계적 처리와 분석을 실시 한 결과, PB의 개별 특성인 일에 대한 태도, 성과지향성, 학습지향성, 고객지향성은 영업행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직의 지원은 양(+)의 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 증권회사가 경영성과 제고를 위해서는 PB의 개별특성을 향상시키기 위한 교육훈련과 자기개발프로그램을 활성화해야 하며, 조직지원을 통해서 PB의 개별특성을 향상시킬 수 있는 환경구축이 필요함을 제시한다.
본 연구는 서울의 한 사이버대학 한국어교육과 예비교사들을 대상으로 특수목적 한국어교육에 관한 인식을 조사하였다. <성경으로 가르치는 한국어>라는 수업을 수강하는 57명의 학습자 중 50인이 설문에 참여하였다. 설문 참여자 50인은 선교목적 한국어교육에 관심이 있는 예비교사들로서 한 학기 동안 관련 수업에 참여하였고 기말이 가까운 시점에 설문에 참여하였다. 10개의 문항 중 6문항은 객관식이었고 4문항은 서술형이었다. 이중 서술형 한 문항은 분석에서 제외되었다. 객관식 문항은 기술 통계의 방법을, 서술형 문항은 질적 분석의 방법을 통해 분석되었다. 그 결과, 참여자들의 대부분은 성경만을 한국어교육 교재로 채택하기보다 일반목적이나 선교목적 교재 등과의 병합교재를 선호하는 것으로 나타났다. 성경 한국어교육에 대해서는 대체로 긍정적이었으나 성경이 의사소통 능력의 향상에 대해서는 최상의 교재가 아니며 성경의 난해함이나 교사의 역량부족, 학습자들의 요구 등의 이유로 타 교재와의 병합이 보다 나은 선택이라고 응답하였다. 그러나 본 수업을 들으면서 학습자들은 성경의 교재 가능성을 진지하게 고려하게 되었고 선교지에 대한 관심과 실제성, 적용 가능성, 교육방법, 자기 개발 방법 등에 대하여 진지하게 성찰하게 되는 효과를 얻었다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 다음과 같은 제안을 하였다. 첫째, 상황과 대상자에 따른 다양한 교재의 개발, 둘째, 교사 훈련의 두 방향성과 상호협력, 마지막으로 관련 학과 및 수업 개발의 필요성이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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