신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.
과학 수업은 과학 교사와 학생들이 만나 가르치고 학습하며 과학 교육을 수행해 나가는 출발점이 된다. 따라서 성공적이고 좋은 과학 수업이 이루어지도록 하는 데 교사와 학생은 물론 학부모, 교육 행정가, 과학 교육 연구자 등 다양한 교육 주체가 과학 수업에 관심을 가지고 있다. 이 연구에서는 과학 교사의 학습지도 능력 중에서 어떤 것이 중요한지에 대해 알아보기 위하여, 다양한 교육 주체를 대상으로 설문 조사를 하였다. 조사 결과 학생들은 '수업의 진행'과 '교사의 태도'를 중요시하는 반면, 현직 교사는 '학습자 특성 및 교과내용 분석'과 '교사 학생 상호작용'을 가장 중요시하며, 예비 교사와 학부모는 '교사 학생 상호작용'과 '수업의 진행'을 강조한다. 또한 교육 행정가는 '교수 학습 전략의 수립'을, 과학 교육 연구자는 '교육과정의 이해 및 교수 학습 방법 개선 노력'을 '학습자 특성 및 교과내용 분석'과 함께 강조한다. 이 연구 결과는 교육 주체 사이에 과학 교육에 대한 커뮤니케이션에서 과학 수업에 대한 서로를 관점을 이해할 수 있는 기초 정보로 활용될 수 있다.
본 연구의 목적은 융합인재교육(STEAM) 수업을 위해 같은 학교에 근무하는 동 학년 교사 3명이 교사학습공동체를 구성하여 공동지도안을 작성하고 수업하는 모습을 살펴 시사점을 도출하는데 있다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결론에 도달하였다. 동 학년 교사학습공동체는 STEAM 수업을 실행하는데 도움을 준다. 교사들은 교사학습공동체를 통해 STEAM 수업의 어려움을 극복하고 수업을 실행하였다. 본 연구 참여 교사들이 생각한 STEAM 수업의 어려움은 연구시간 확보의 문제, STEAM 수업 진행이 어려운 문제, 그리고 STEAM 수업 연구가 어렵다는 문제이다. 교사들은 교사학습공동체에서 공동지도안을 작성하면서 수업에 대한 부담을 극복하였고 좋은 수업을 설계하기 위한 아이디어를 공유하고 교차 점검하는 등의 노력을 했다. 아울러 공동지도안으로 실행한 수업을 서로 참관하면 지도안을 작성할 때 미처 생각하지 못했던 수업 진행상의 어려움을 새롭게 발견하였다. 이를 개선하여 수정된 지도안으로 점점 더 좋은 수업을 하게 되었다. 즉, 학생들이 좀 더 학습 목표에 수월하게 도달하고, 수업 안에서 배움이 더 잘 일어나게 되었다. 이러한 과정을 통해 교사들은 스스로 성장하고 있음을 느꼈다.
이 연구는 교육지원청 영재교육원 학생들과 수업을 담당하고 있는 교사들을 대상으로 좋은 과학 영재 수업에 대한 인식을 비교 하였다. 연구 문제 해결을 위해 과학 영재 수업이라는 공통의 경험과 그 현상에 대해 어떻게 인식하고 있는지 면담을 통해 그 의미를 탐색해 보았다. 연구문제는 '좋은 과학 영재 수업에 대한 학생과 교사의 인식은 어떠한가?'로 설정하였다. 연구문제를 탐구하기 위하여 반구조화된 설문지를 작성하여 과학 수업에 참여하는 학생과 교사 면담을 통하여 자료를 수집하고 분석하였다. 좋은 과학 영재 수업에 대해 교사들은 첫째, 교육내용 및 방법의 범주면에서 학생 중심의 주제 선정과 교육과정의 비정형성, 개인차를 인정하는 학습 속도의 조절과 탐구 능력을 촉진하는 도전적인 과제를 제시해야 한다고 말하고 있었다. 둘째, 과학 수업기술 및 태도 범주면에서는 허용적인 분위기에서 활발한 상호작용을 통해 상호 만족도를 높이며, 학생들의 의견을 수용하는 과정 중심의 평가가 이루어질 것을 권장하였다. 셋째, 영재학생 지도교사의 지속적인 전문성 신장을 위해 노력할 것을 포함하였다. 영재 학생들은 첫째, 수업 내용면에서 주제 선택의 자유와 심화된 탐구에 도전 의지를 갖고 해결하는 즐거운 수업을 좋은 과학 수업으로 인식하였다. 둘째, 수업 활동면에서 탐구 방식의 자율적 선택과 과학자처럼 활동하기, 소통과 협력이 가능한 모둠활동, 과정 중심 프로젝트나 산출물에 대한 총합적인 평가를 선호하였다. 셋째, 수업 환경면에서는 물리적 환경이 잘 갖춰진 실험실에서 허용적인 분위기와 학생에 대한 존중을 요구하였다. 이 연구를 통해 영재학생과 지도교사 사이의 좋은 과학 영재 수업에 대한 인식의 차이를 밝혀 영재학생을 위한 과학 영재 수업의 질 관리 및 효과적인 좋은 과학 영재 수업 전략을 수립하는 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
수학의 이론적 특성인 추상성은 학생들이 수학적 개념을 파악하는데 많은 어려움을 느끼게 하고 있다. 본 연구는 현실적 수학교육이론에 바탕을 둔 공학적 도구의 활용을 통한 수학적 모델링 학습이 수학적 개념을 파악하는데 유용한 수단이 되는가를 알아 보고자 한다. 이를 위해 중학교 1학년 함수 단원 중 함수의 뜻에 대하여 영재학생들을 대상으로 수학적 모델링 학습을 설계하고 실험 수업을 실시하였으며 사전 사후 수학적 태도 검사와 수학적 모델링의 유용성에 관한 설문조사 및 학습자 관찰기록을 실시하였다. 그 결과 학생들의 수학적 태도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며 과학적 현상에 대한 지식이 수학의 개념을 이해하고 문제를 해결하는데 유용하다는 유의미한 인식의 변화가 있는 것으로 나타났다. 학생의 흥미를 자극하고 학습동기를 촉진하며 수학적 개념을 효과적이고 올바르게 형성하는데 유용하게 쓰여 질 수 있는 다양한 과학적 현상들에 대한 연구와 개발이 이뤄진다면 학생들의 개념학습에 좋은 효과가 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 좋은 과학수업에 대한 과학교사의 인식을 알아보기 위해 수행되었다. 이를 위해 과학수업을 관찰하고 개선하기 위한 목적으로 개발된 KTOP(Korean Teaching Observation Protocol)을 이용하여, 1차로 KTOP의 각 항목들이 좋은 과학수업을 위해 중요하다고 생각하는지, 어느 정도로 실행하고 있는지, 그리고 어느 정도로 실행하기 어렵다고 생각하는지를 조사하였고, 2차로 실행하기 어려운 KTOP 항목들에 대한 이유와 해결 방안은 무엇이라고 생각하는지를 조사하였다. 1차로 63명과 2차로 35명의 과학교사로부터 얻은 응답은 응답의 특성에 따라 유형별로 분류하고, 분류한 내용을 요약하여 그 특징을 논의하였다. 그 결과, 과학교사들은 1개의 항목을 제외한 KTOP의 모든 항목들이 좋은 과학수업을 위해 중요하다고 응답하였으나, 실행하기 어려운 경우에는 실행정도가 낮은 것으로 나타났다. 중요하지만 실행하기 어려워 실행정도가 상대적으로 낮은 것으로 나타난 13개 KTOP 항목에 대해서는 그 이유를 학생과 교사에게 있는 것으로 많이(69%) 응답하였으나, 어려움에 대한 해결방안은 교사에게서 찾아보려는 응답(60%)이 가장 많았다. 이로부터 좋은 과학수업을 위해서는 외적인 환경보다는 교사들에 대한 이해와 지원, 역량 강화 등이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 과학수업에 대한 교사의 어려움을 구체적으로 이해하고, 어려움을 해결하기 위해 실제에 기반한 노력에 기여할 수 있기를 바란다.
텔레마케팅은 지식정보화 사회가 되면서 기업 마케팅 활동의 중심축으로 발전하였다. 최근 금융 데이터에 기계학습을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 좋은 성과를 내고 있다. 하지만 지도학습법이 대부분이어서 많은 양의 클래스가 있는 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 텔레마케팅의 목표 고객을 선정하는데 클래스가 없는 금융 데이터에 자동으로 클래스를 부여하는 방법을 제안한다. 준지도 학습법 중 레이블 전파와 의사결정나무 기반의 협동 학습으로 클래스가 없는 데이터를 레이블링한다. 신뢰도가 낮은 데이터를 제거한 후 두 방법이 같은 클래스로 예측한 데이터만 추출한다. 이를 학습 데이터에 추가한 후 의사결정나무를 학습하여 테스트 데이터로 평가한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 실제 포르투갈 은행의 텔레마케팅 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 비교 실험 결과, 정확도가 83.39%로 1.82% 향상되고, 정밀도가 19.37%로 2.67% 향상되었으며, t-검증을 통해 유의미한 성능 향상이 있음을 입증하였다.
문서분류기의 개발에 있어 지도학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비지도 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발 할 수 있음을 제시하였다.
한국어처리 분야에서 동형이의어 분별은 의미처리를 위해서는 매우 중요하고 오랫동안 연구되어온 주제이다. 최근에 말뭉치를 학습하는 기계학습 방법이 정확률과 속도면에서 좋은 결과를 보이고 있으며, 미학습 어절을 처리하기 위해 어휘의미망을 이용한 지식기반 방법도 연구되고 있다. 본 논문은 말뭉치를 학습한 기계학습 방법에 어휘의미망과 함께 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법의 기본 전략은 하위범주화 정보를 말뭉치화하여서 기존 말뭉치와 함께 학습시키고, 동형이의어 태깅 시점에서 분석 대상 명사의 상위어를 찾아서 학습정보와 같이 사용하는 것이다. 이 방법의 효과를 확인하기 위해 세종말뭉치와 UWordMap으로 실험을 하였으며, 정확률이 96.51%에서 96.52%로 미미하지만 상승하는 것을 확인하였다.
본 연구는 초등학교 4학년 "별자리를 찾아서" 단원지도를 위한 놀이 과학 교실 활동 프로그램을 개발하여 실제 수업에 적용해 봄으로써 놀이 활동 적용수업이 초등학생의 학업성취도와 흥미도에 미치는 효과를 알아보기 위하여 시행되었다. 초등학교 4학년 1학기 중간고사 결과를 분석하여 평균이 유사한 4개 반을 선정하고 2개 반으로 구성된 비교집단에는 기존의 방법대로 교사용지도서를 분석하여 교사용지도서와 같은 방식과 흐름으로 수업을 진행하였고 나머지 2개 반의 실험집단에는 단원의 5차시의 수업 중 활동 일부를 놀이 과학 교실 활동 수업을 적용하여 시행하였다. 놀이 과학 교실 프로그램은 연구 단원의 학습목표 및 내용과 탐구요소를 분석하여 개발 하였고, 놀이 과학 교실 활동이 학업성취도에 미치는 효과를 알아보기 위해 학업성취도 검사문항을 선정, 개발하였다. 각각은 과학 교육 전문가 2인과 현직 교사 5인에 의해 수 회의 피드백 검토 과정을 거쳐 완성되어 각 집단에 2주간에 걸쳐 5차시 수업이 실시되었다. 사후 검사결과에서 두 집단은 독립표본 t-test 방법에 의해 유의수준 p=0.003으로 유의미하게 차별화 되었고, 실험 집단은 비교 집단에 비해 좋은 학업 성취도를 보였다. 설문 조사를 통한 실험집단의 흥미도 측정에서도 높은 흥미도 비율을 보였다. 결과적으로, '별자리 찾아서' 단원을 위한 놀이 과학 교실 활동 프로그램을 개발하여 초등학교 4학년 교실에 투입해 본 결과 학업성취도와 흥미도에서 뚜렷하게 긍정적 영향을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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