본 연구는 코로나 19 상황의 기업근로자의 일터 학습경험을 심층적으로 탐색하기 위해 시행되었다. 이에 S에너지의 기업근로자 5명을 대상으로 2020년 8월 10일부터 11월 30일까지 심층면담을 통해 자료를 수집하고, Ricci의 3단계 분석 절차를 활용하여 질적 사례연구를 수행하였다. 분석결과, 코로나 19의 상륙에서 적응하기까지의 과정에서는 '먼 나라 이야기', '더 이상 안전지대는 없다', '위기감이 만든 대응방안 탐색하기', '적응을 위한 변화된 업무방식 익히기'가 나타났다. 또한 위드 코로나 시대의 일터 학습경험은 '위기감에서 오는 생존을 위한 학습경험', '언택트 문화 적응을 위한 학습경험', 'SNS 소통을 통한 학습경험', '성과 창출을 위한 경쟁적 학습경험'을 하고 있는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 기업근로자는 다양한 학습경험을 통해 일터환경의 변화에 적응하였으며, 이는 근로자의 위기상황 대처역량을 높이고 효과적인 학습을 위한 기초자료로 활용할 수 있다. 추후 다양한 분야의 기업근로자를 대상으로 하는 후속연구를 제안하였다.
전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 미래 인력 수요 변화에 대하여 효율적 효과적으로 신속 대응하기 위해 가장 기본적으로 갖추어야할 학습자의 태도로 자발적으로 학습에 임할 수 있는 자세를 길러야 한다는 점에 주안점을 갖고 시작하였다. 이를 위해 어떤 외부적인 요인보다 자기학습능력 신장과 지속적인 학습동기 및 의지를 가질 수 있는 적절한 교수-학습 방법의 고안의 필요성과 특성화 고등학교에서 발생되는 여러 가지 수업관련 문제점들을 해결할 수 있는 수업 전략으로 모듈기반의 팀 보조 개별학습(이하, TAI) 모형을 적용하였다. 이를 통해 학습자의 흥미를 이끌어 내고, 학습 지속력을 높여보고자 하였다. 본 연구를 통하여 얻을 수 있는 결론은 다음과 같다. 첫째, 학습 단원을 모듈식으로 구조화하여 학습단계를 진행함으로써 학습적응 능력이 향상되었다. 성취기준(학습목표)은 교과 특성상 실무 현장과 교과 간 연계를 고려하여 교재를 분석하고 재구성하여 모듈식으로 구조화함으로써 모듈식 학습단계의 과정을 통해 단원의 특성 파악과 학습 적응 능력이 향상되었다. 둘째, 모듈 기반의 TAI 모형 적용을 통하여 자기주도적 학습능력과 현장 적응능력의 향상을 가져왔다. 모듈식 학습 방법을 적용하여 종래의 수동적인 학습 환경에서 벗어나 보다 능동적으로 학습하는 자기주도학습을 할 수 있었으며, TAI 모형과 협동학습의 접목으로 함께하는 수업에서의 흥미와 성취감, 자신감과 공동체 의식, 그리고 사고의 폭을 넓히는 계기를 갖게 되었다. 특히 자신감의 향상은 단순 기능 및 지식의 습득에서 벗어나 산업사회에서 요구되는 능력과 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력을 길러주는데 효과적이다. 셋째, 산업현장과 관련된 보다 현장 중심적인 과제를 해결함으로써, 측량실기능력 향상뿐만 아니라 다양한 경험을 통하여 과제를 발견하고 해결하는 등 부가적인 능력 또한 신장되었다. 나아가 학생 스스로 자신의 생애와 학습에 대한 관심과 동기를 일으키고 새로운 지식과 기술이 급격하게 변화하는 직업세계에 적응할 수 있는 자질과 능력을 길러내는데 도움이 되었다. 넷째, 2012년부터 도입된 전문교과 성취평가제를 학습지도안 모형 구안에 적용하여, 보다 명료하고 객관화된 평가기준을 마련하였으며, 성취수준별 지도를 통해 개별적인 학습이 가능하도록 구상하였다. 이는 모둠별 협동학습의 단점을 보완하여 학습자 개인의 성취수준을 높이고, 일정 수준의 성취목표에 도달하는데 도움이 되었다.
본 연구는 학습민첩성과 적응수행과의 관계에서 직원몰입과 경력만족의 매개효과를 확인하고자 하였다. 이를 위해 국내 기업 종사자를 대상으로 설문조사를 온라인으로 실시하였고, 데이터 329부의 최종분석에 활용하였다. 변인 간 관계를 분석하기 위해 구조방정식을 활용하여 분석하였다. 분석 결과로 학습민첩성이 직원몰입과 적응수행에 통계적으로 정적 영향을 미치고, 직원몰입은 경력만족에 정적 영향을 미치며, 경력만족은 적응수행에 정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 직원몰입과 경력만족은 학습민첩성과 적응수행의 관계에서 유의한 매개효과를 나타나는 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 HRD분야의 학문적 및 실무적 시사점과 향후 연구 방향을 제시하였다.
본 연구의 목적은 일개 대학 간호과 3학년 학생 145명을 대상으로 학습유형별 시뮬레이션 교육 전 후 자기효능감, 문제해결능력, 임상수행능력 차이를 파악하여 학습유형별 시뮬레이션 교육을 제공하기 위한 기초자료를 마련하고자 실시하였다. 본 연구는 시뮬레이션교육 후 학습유형별로 효과를 검증하기 위한 단일군 전후설계 실험연구이다. 본 연구 결과 간호학생의 학습유형은 적응자가 가장 많았으며, 시뮬레이션 교육 후 문제해결능력(F=5.015, p=.02)과 임상수행능력(F=3.288, p=.02)은 유의한 차이를 나타냈으며, 문제해결능력은 융합자와 분사자가 적응자보다, 임상수행능력은 융합자가 적응자보다 유의하게 높게 나타나 학습유형별 시뮬레이션 교육의 효과에 차이가 있음을 확인하였다. 그러나 자기효능감은 통계적으로 유의한 차이를 나타나지 않았다. 이상의 연구결과를 바탕으로 학습유형별로 시뮬레이션교육을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
본 연구는 보건계열 일부 대학생의 토익 학습몰입과 관련된 융복합적 요인들을 조사하였다. 설문조사는 2018년 5월 1일부터 2018년 5월 25일까지 J지역에 소재한 대학의 보건계열 토익학습반에서 임의로 선정된 대학생 255명에 대하여 무기명 자기기입식 설문지를 사용하였다. 위계적 다중회귀분석 결과, 자기효능감이 높을수록, 학업통제감이 높을수록, 학교적응유연성이 높을수록 토익 학습몰입이 높았으며 이들의 설명력은 43.4%이었다. 연구결과를 볼 때, 보건계열 대학생의 토익 학습몰입을 높이기 위해서는 자기효능감, 학업통제감 및 학교적응유연성을 높이는 노력이 필요하다. 이러한 결과는 보건계열 대학생의 토익 학습몰입을 높이는 토익학습 프로그램 개발 및 운영에 활용될 수 있다. 추후연구에서는 보건계열 대학생의 토익 학습몰입에 영향을 미치는 구조방정식 모형의 분석이 필요하다.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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