본 연구는 비전공자를 대상으로 하는 프로그래밍 교과목에 플립드 러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목에 대한 학습 효율성을 증대시키기 위한 전략을 연구한다. 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것에 대하여 연구한다. 학습자 중심의 플립드러닝(Flipped Learning)기반 프로그래밍 수업을 설계하고 이를 현장 적용하는데 효과적인 적용 방법에 대한 전략을 모색한다. 또한 본 대학의 교양 수업 중 컴퓨팅 사고 교과목에 플립드러닝 교수법의 효율적 적용 방법을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 혁신 교수법의 하나인 플립드러닝 교수법을 적용하여 프로그래밍 교과목 수업의 질적 개선과 실습교육의 효율성 및 학습자 성취도 증진을 위한 방안을 고찰한다. 본 연구에서는 전통적 수업 방식에서 벗어나 다양한 교수법, 학습 설계 모형을 융합적으로 적용하여 비전공자를 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 효율적인 학습 모델을 설계하는 것이 목적이다.
요즈음 수학 수업에서 협동 학습을 활용하여 문제 해결을 하는 경우가 많이 늘었다. 학생들이 소집단에서 함께 활동하면 더 나은 문제 해결자가 된다는 것을 알기 때문이다. 그러나 학생들에게 협동적인 상황에서 문제 해결을 하게 하면서 그 평가는 개인 평가나 전통적인 평가에 그치는 경우가 많다. 소집단 협동 학습은 소집단의 구성원이 협동을 할 때 그 효과가 큰 것이며, 소집단 협동 학습에서의 평가는 소집단에 있는 학생들이 수행한 것을 참되게(Authentic) 평가하여야 문제 해결에 대한 올바른 정보를 얻을 수 있고 각 학생들로 하여금 협동 학습에 적극적으로 참여하여 문제를 해결하게 할 수 있다. 만일 협동적인 문제 해결을 하였는데 개인 평가를 실시한다면 학생들은 집단에서 협동할 필요성을 적게 느끼게 되어, 학생들은 협동 학습에 적극적으로 참여하지 않으려 할 것이다. 1990년대 수학교육에 많은 영향을 끼치고 있는 NCTM의 Curriculum and Evaluation Standard for School Mathematics에서도 수학 지도 방법과 평가 방법이 일치하여야 한다고 강조하고 있다. 본고에서는 이와 같은 필요성에 의거하여 수학과 소집단 협동 학습의 유형을 알아보고, 협동적 문제 해결의 평가 방법을 알아보고자 한다.
1.연구배경 사회환경이 변화하고 정보통신기술 인프라가 성장함에 따라, 전통적 교수학습 방법에서 e-러닝, 사이버, 교육, 온라인 교육 등으로 불리는 디지털 기반 교육으로 패러다임의 전환이 이루어지고 있으며, 우리나라의 경우 초고속 인터넷망이 잘 구축되어 교육훈련 목적의 콘텐츠 및 학습과정을 효과적으로 전달할 토대를 갖추고 있다.(중략)
본 연구에서는 중학교 2학년 국어교과의 '시의 주제' 단원에 WBI를 활용한 학습을 설계 및 구현하여 학교 수업현장에 적용하였으며, 학업성취도 변화와 WBI를 적용한 수업에 대한 학생들의 반응 정도를 연구하였다. 연구 가설 1 은 'WBI를 적용한 실험집단이 전통적 강의식 수업을 적용한 통제집단 간에 학업 성취도에 있어서 유의미한 차이가 있을 것이다.'로 설정하여 검증한 결과 표준편차와 평균은 실험집단이 통제집단보다 나아졌다. 연구 가설 2는 'WBI를 적용한 실험집단이 통제집단에 비해 학습의 이해도, 흥미도, 집중도가 높을 것이다.'로 설정하고, WBI를 적용한 수업을 받은 학생들을 상대로 질문조사를 한 결과 대체로 학습에 도움이 되었으며, 긍정적인 변화를 나타내었다. WBI를 적용한 수업이 전통적인 방식을 적용한 수업보다는 이해도, 흥미도, 주의 집중도가 높은 것으로 나타난 것으로 보아 학생들은 전통적인 수업보다 WBI를 적용한 수업을 선호하는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 종합하여 볼 때, 기존 수업에 WBI를 적용한 수업을 적절히 활용을 하면 시 학습에 대한 흥미와 학업성취도 면에서 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대된다.
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.
발견학습이란 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태로 제공하는 것이 아니라 그 최종 형태를 학습자 스스로 조직하도록 요구되는 상황에서 일어나는 학습이라 한다. 지식과 정보가 끊임없이 창출되고 있는 현실에서 그 많은 지식과 정보를 모두 학습한다는 것은 불가능하며 무모한 일에 지나지 않는다. 그러므로 발견학습이 그 무엇보다도 중요하다고 할 수 있겠다. 그러나 교육 현장에서는 단위 시간의 부족과 발견학습에 적용시킬 자료의 부족함으로 인해 학습자에게 가르쳐야 할 내용을 최종적인 형태(개념 및 원리)를 교사가 전통적인 방법으로 가르치고 있다. 본 연구는 위의 문제점을 해결하고자 플래시를 활용한 자료 제시와 웹을 통해 교사와 상호작용할 수 있는 발견학습모형을 적용한 웹코스웨어를 설계하고자 한다.
본 연구의 목적은 학습자 중심의 스마트 교육을 위한 융복합 학습 콘텐츠의 개발요소와 개별화되고 맞춤화 된 창의적인 교육콘텐츠 개발방안을 분석하는 것에 있다. 스마트교육환경에 적합한 어플리케이션의 개발방안은 전통적인 교수 학습 모델과 유기적으로 연계되어야 하며 학습을 위한 검색기능, 학습 자료를 추출하는 조사도구기능, 협력활동을 지원하는 기능, 문서저작기능, 심화학습을 위한 기능을 구현해야 한다. 향후 교육환경은 클라우드 교육서비스를 기반으로 네트워킹을 통한 국내외 학습자원의 지원과 협력학습 인프라를 통해 언제 어디서나 학습이 이루어지는 학습 선택권을 중심으로 이루어질 것이다.
본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.
IT기술의 발달과 함께 학습자의 학습 성향, 능력, 환경 등을 인지하고 그에 적절한 서비스가 가능한 지능형 교육 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 학습자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 위해서는 학습자를 인지하기 위한 작업이 선행되어야 하며, 이 인지과정을 위해서는 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 예측하지 못한 학습 성향을 포함하고 있다면, 그 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 SVDD를 이용하여 가중치를 부여하고, 그 값을 인지과정에 활용한다. 실험에서는 홈 인테리어 교육 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위해 DOLLS-HI를 이용하였고, 수집된 학습자의 데이터를 분석하여 전통적인 분석 방법 대비 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
이 연구는 전통적인 강의와 플립드 러닝 팀 협동학습 적용에 따른 수업경험, 의사소통 불안 차이와 학습만족도 및 학습지속의향 정도를 알아보기 위한 연구로 간호대학생 54명을 대상으로 수행되었다. 전통적인 강의를 4주, 플립드 러닝 기반 협동학습을 4주 수행한 후 변수값의 차이를 paired t- test로 비교하였다. 연구결과 학습자의 수업경험은 정서적영역의 정서적 상태변인과 활동성 변인 모두 강의식 전통학습보다 플립드 러닝 기반 팀 협동학습 이후 평균값이 통계적으로 유의하게 높았으며(t=-3.80, p=.000; t=-3.35, p=.001), 동기적영역의 변인인 수업활동조절(t=-3.07, p=.003), 자신의 능력(t=-2.48, p=.016), 수업참여 정도(t=-3.25, p=.002)에서도 플립드 러닝 기반 팀 협동학습에서 평균이 통계적으로 유의하게 높았다. 플립드 러닝 기반 팀 협동학습이 의사소통 불안(t=1.85, p=.069)을 개선하는 데 통계적으로 유의한 결과를 보이지 않았다. 대학생 상대로 연구한 협동 학습 적용 결과 수업 만족도가 높았으며 지속적인 학습의 관심을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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