본 연구는 대학생들이 좋은 컴퓨터 수업에 대하여 어떻게 생각하고 있는지를 밝히기 위함이다. 대학생들의 좋은 컴퓨터 수업에 대한 인식 유형을 분류하고 유형별 특징을 분석하였다. 대학생들의 주관적 생각을 추출하기 위하여 Q 방법론을 이용하였다. 먼저 면담과 선행 연구 분석을 통하여 진술문을 추출한 후 54개의 Q 표본을 선정하였다. 대학생 50명을 남녀 동수로 나누어 P 표본을 구성하고 Q 분류를 하게 하였다. Q 분류는 QUANL 프로그램을 수행하여 분석하였다. 분석 결과, 대학생들이 인식하는 좋은 컴퓨터 수업에 대한 유형은 네 가지로 추출되었다. 그리고 유형별 남녀 간의 차이는 없었으나, 일반대학과 교육대학 학생들은 유형의 차이가 확실히 나타났다. 좋은 컴퓨터 수업에 대하여 <유형 1>은 '창의적 문제해결을 통한 가치관 변화 지향 수업'이며, <유형 2>는 '학습자간 경쟁을 통한 컴퓨터 활용 능력 향상 수업'이고, <유형 3>은 '프로그래밍 능력과 함께 최신 컴퓨터 기술 습득 수업'이고, 그리고 <유형 4>는 '학습자 중심의 즐거운 수업'으로 인식하였다.
본 질적 연구에서는 사범대학에서의 예비교사 교육과 현직 교사 재교육의 개선방안에 대한 현장 교사들의 의견을 수렴하였다. 현장에서 좋은 수업을 실천하고 있는 사례로 선정된 10명의 과학 교사들과의 심층면담을 통하여 그들이 진단하는 교사양성 교육과 재교육 실태 및 개선방안을 분석하였다. 사범대학에서의 예비교사 교육과 관련하여 좋은 수업을 하는 현장의 과학교사들은 (1) 사범대학이 교사양성 기관으로서의 정체성을 확보해야 하며, (2) 이론과 실제가 조화된 교육과정을 통하여 현장과의 연계성을 고려한 교사양성 교육을 실시해야 하고, 이를 위하여 (3) 사범대학 교수진에 교과교육 전공자를 확보해야 한다고 주장하였다. 또한, 교사들은 현직 교사 연수와 관련하여 (1) 현직 교사들 스스로 계속교육에 대한 인식을 전환하여 교사로서의 전문성 개발을 위하여 끊임없이 노력하여야 하며, (2)교사 연수 내용과 방법의 현장성을 높여서 교사들이 필요로 하는 교사연수로 바뀌어야 하며, (3)교직 사회에 진정한 의미의 수업장학 풍토의 정착이 필요하다고 강조하였다. 성공적인 교실개혁을 위한 교사 (재)교육의 필요성도 논의하였다.
실업계 고등학교출신, 직장을 다니다 뒤늦게 진학한 학생, 수학성적 때문에 야간학과를 택한 학생들의 수학학습능력이 대학수학을 공부하기에는 부족함을 그들의 의견과 기초학습능력 검사와 수업을 통해 확인해보고 그들을 위한 수업지도 방법과 심리적 치료법을 곁들여 좋은 수업환경을 만들고 수업에 대한 반응으로부터 그들만을 위한 방법을 개발하고 수준에 맞는 교재를 만들어 ‘99학년도 2학기부터 시행에 본다음 종합적인 분석을 하여 계속된 현장연구 결과와 함께 학습부진 학생을 위한 대학수학 수업모델을 만든다.
본 연구는 간호대학생의 좋은 죽음에 대한 인식과 임종환자에 대한 간호태도가 공감능력에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 실시한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 연구목적을 이해하고 참여에 동의한 간호대학생 155명으로, 온라인 설문조사법을 활용하여 자료를 수집하였다. 자료수집 기간은 2023년 4월 11일부터 총 34일이 소요되었다. 자료분석은 IBM SPSS Statistics 26 통계 패키지를 사용하여 기술통계, 독립 t-검정, 일원배치 분산분석, 다중회귀분석을 사용하여 수행되었다. 더미변수인 '지인의 죽음 경험'을 통제한 결과, 임종간호태도가 높을수록(B=.312) 공감능력에 통계적으로 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<.01). 간호대학생의 공감능력에 영향을 미치는 변인은 지인의 임종경험(𝛽=.226), 임종간호태도(𝛽=.220)였으며, 회귀모형은 통계적으로 유의하였다(F=6.968, p<.001). 하나의 더미변수(지인의 임종경험)와 2개의 독립변수(임종간호태도, 좋은 죽임 인식)는 공감능력을 10.4% 설명하였다. 본 연구는 간호대학생의 공감능력에 미치는 영향을 분석함으로써 향후 간호대학생의 공감역량 강화를 위한 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
직무만족은 개인생활에서는 신체적인 건강은 물론 정신적인 건강에도 좋은 영향을 끼치며 조직에서는 생산성 향상과 직무성과에도 많은 영향을 끼친다. 따라서 이 연구는 우리나라 대학도서관에 근무하고 있는 사서의 직무만족 수준을 조사하여 도서관장이나 대학당국 더 나아가서는 정부당국이 대학도서관 사서에 대한 욕구를 이해하도록 하고, 직무만족 향상에 노력함으로써 그 성과로서 대학도서관 인사정책 수립과 대학도서관 발전에 도움이 되고자 함이다.
본 연구는 간호대학생들의 연명치료중단 태도에 영향을 미치는 융합적인 요인들을 파악하기 위하여 시도하였다. 연구대상은 4년제 일개 간호대학에 재학중인 간호대학생 139명이였으며 측정 도구는 좋은 죽음에 대한 인식, 죽음 태도, 연명치료 중단 태도에 관한 문항으로 구성되었다. 좋은 죽음에 대한 인식, 죽음 태도, 연명치료중단 태도 정도는 기술통계로 분석하였고 제 변수들 간의 상관관계는 Pearson correlation coefficients, 연명치료중단 태도에 영향을 미치는 요인은 다중 선형 회귀분석(Multiple linear regression)을 적용하였다. 연명치료중단 태도는 좋은 죽음에 대한 인식정도와 유의한 정적상관성이 있는 것으로 나타났다(r=.312, p=.000). 다중회귀분석결과 좋은 죽음에 대한 인식(β=.312, p=.000)이 통계적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 확인되어 연명치료 중단 태도의 8.5%를 설명하였다. 본 연구 결과는 간호대학생들의 연명치료 중단에 대한 긍정적인 태도 함양을 도모하기 위한 교육 프로그램 개발에 기여할 수 있을 것이다.
최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 활발히 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측모델 개발 관련 연구는 주로 한 지역에 대해 수행되며, 데이터 기반으로 훈련되는 머신러닝 기법의 특성상 개발된 모델이 훈련된 지역에 대해서만 좋은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 사전 훈련된 모델을 이용하여 새로운 데이터에 대해 모델을 훈련하는 전이학습 기법 (transfer learning)을 적용하여 여러 유역에 대한 강우예측모델을 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 사전 훈련된 강우예측 모델로 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용한 미래 강우예측모델을 사용하였다. 해당 모델은 기상청에서 제공된 2014년~2017년 여름의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시켰으며, 2018년 레이더 이미지 자료를 이용한 단기강우예측 모의에서 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 훈련된 모델을 이용해 새로운 댐 유역(안동댐, 충주댐)에 대한 강우예측모델을 개발하기 위해 여러 전이학습 기법을 적용하고, 그 결과를 비교하였다. 결과를 통해 새로운 데이터로 처음부터 훈련시킨 모델보다 전이학습 기법을 사용하였을 때 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 이를 통해 여러 댐 유역에 대한 모델 개발 시 전이학습 기법이 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 현행 A대학의 강의평가 문항의 문제점을 보완하고 강의의 질 제고라는 강의평가의 본래 목적에 부합하도록 강의평가 문항을 개선하는 것이다. 이를 위하여, 대학 교육에서의 좋은 수업의 의미, 선행 연구의 강의평가 영역 및 요소, A대학의 현행 강의평가 도구의 내용 및 문제점을 살펴보았으며, 이를 토대로 개선안을 제시하였다. 연구 결과로 제안된 개선안의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 평가 영역, 평가 항목, 평가 문항의 구성 체계를 재구성하였다. 둘째, 강의 개선에 중요한 정보를 제공하기 위해 대학에서의 좋은 강의의 특징을 토대로 문항을 개발하였다. 셋째, 선행 연구의 강의평가 도구들이 공통적으로 제시하고 있는 평가 요소 등과 관련한 문항을 개발하였다. 넷째, 강의의 질 제고를 위해 필요한 정보가 있다면, 산술평균으로 결과를 제시할 수 없더라도 관련 문항을 개발하였다. 다섯째, 현행 강의평가 문항의 문제점으로 지적된 부분을 수정 보완하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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