There is an increasing emphasis on science teaching in inclusion education setting, but still few research and practice in science education field including science teacher training course as well. It is well known that teaching efficacy of teacher is an important factor to influence teaching behavior and students' learning, but it is hard to find related studies about self-efficacy on teaching science for the disabled students. In this study pre-service science teachers' self-efficacy on science teaching for the disabled students was investigated and analyzed. For this a questionnaire consisted of 3 sub-scale like learning efficacy scale, teaching efficacy scale, and outcome expectancy scale was enacted to 97 pre-service science teachers. As a result, pre-service science teachers showed relatively low efficacy in teaching but showed positive learning efficacy and outcome expectancy. There was no meaningful difference in distribution of efficacy belief by gender, however the experience of teaching science for the disabled students made difference in outcome expectancy. From this study the implication for science teacher training course was inferred to meet the needs for science education in inclusion setting.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.39
no.3
/
pp.133-139
/
2021
Currently, the process of constructing a high-definition road map has a high proportion of manual labor, so there are limitations in construction time and cost. Research to automate map production with high-definition road maps using artificial intelligence is being actively conducted, but since the construction of training data for the map construction is also done manually, there is a need to automatically build training data. Therefore, in this study, after converting to images using point clouds acquired by a mobile mapping system, the road marking areas were extracted through image reclassification and overlap analysis using thresholds. Then, a methodology was proposed to automatically construct training data for deep learning data for the high-definition road map through the classification of the polygon types in the extracted regions. As a result of training 2,764 lane data constructed through the proposed methodology on a deep learning-based PointNet model, the training accuracy was 99.977%, and as a result of predicting the lanes of three color types using the trained model, the accuracy was 99.566%. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently produce training data for high-definition road maps, and it is believed that the map production process of road markings can also be automated.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
/
v.15
no.1
/
pp.199-219
/
2011
In this thesis, we designed a experimental learning-teaching plan of 'decimal fraction concept' at the 4-th grade level. We rest our plan on two basic premises. One is the fact that a essential concept of decimal fraction is 'polynomial of which indeterminate is 10', and another is the fact that the origin of decimal fraction is successive measurement activities which improving accuracy through decimal partition of measuring unit. The main features of our experimental learning-teaching plan is as follows. Firstly, students can experience a operation which generate decimal unit system through decimal partitioning of measuring unit. Secondly, the decimal fraction expansion will be initially introduced and the complete representation of decimal fraction according to positional notation will follow. Thirdly, such various interpretations of decimal fraction as 3.751m, 3m+7dm+5cm+1mm, $(3+\frac{7}{10}+\frac{5}{100}+\frac{1}{1000})m$ and $\frac{3751}{1000}m$ will be handled. Fourthly, decimal fraction will not be introduced with 'unit decimal fraction' such as 0.1, 0.01, 0.001, ${\cdots}$ but with 'natural number+decimal fraction' such as 2.345. Fifthly, we arranged a numeration activity ruled by random unit system previous to formal representation ruled by decimal positional notation. A experimental learning-teaching plan which presented in this thesis must be examined through teaching experiment. It is necessary to successive research for this task.
Journal of Korean Home Economics Education Association
/
v.20
no.2
/
pp.1-14
/
2008
This study was performed to evaluate the effect of the e-Learning application on the teaching learning method in Technology-Home Economics of Middle School. For e-Learning of clothing part, diverse teaching programs and contents were reconstructed and provided in cyber-space. Among the uploaded diverse materials including advanced and supplementary materials, students could make a choice which depends on their own levels. Since the results of assignments could be uploaded in cyber-space and easily accessible to all students, the reliablity of estimation was increased and self-directed learning ability was improved. Also, more effective teaching learning activity could be expected through the mutual exchange of opinion between students and teacher, and among students. Besides, counselling and advices on overall aspect of student's life were also possible. The students were generally satisfied to e-Learning instruction. The interest and understanding about clothing part were increased, and the academic attitude and habit were positively changed. Also they responded that e-Learning instruction were very helpful because learning was possible even after school, diverse materials for learning were available, and submitting the results of assignments was very convenient. In conclusion, the application of e-Learning on the teaching learning method was very effective and should be encouraged. The development and supplement of diverse programs and contents will be necessary for more successful e-Learning instructions.
학습의 깊이의 단계를 Bloom은 지식, 이해, 적용, 분석, 종합, 평가라는 6가지의 단계로 나누면서 피상적인 학습과 감이 있는 학습으로 구분하였다. 최근 학습은 면대면 학습에서 뿐 아니라, 웹기반의 학습에서도 피상적인 학습 위주로 이루어진다는 비판을 받고 있고, 웹기반 학습에서는 자기조절 흑은 자기규제의 문제가 가장 큰 문제로 지적 받고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방안으로서 감이 있는 학습을 촉진하고, 자기 조절을 촉진하는 메타인지를 웹기반학습에의 인터페이스 디자인에 적용하는 문제를 살펴보았다. 이를 알아보기 위해 메타인지 전략의 가장 핵심 요소인 '자기 점검'의 요소 중 학습 내용들 간의 위계 관계를 보여주는 지도 (MAP) 와 계획세우기를 도와주는 요소 (PLAN)를 기존 연구를 토대로 웹기반의 학습의 인터페이스로 구현하고, 이러한 요소들이 학습, 특히 Bloom이 말한 김이 있는 학습을 촉진하는지를 실험을 통해 살펴보았다. 메타인지를 활용한 웹기반 학습의 효과는 배운 내용의 사후 테스트 점수로 측정되었다. 일반적으로 웹상에서 이루어지는 학습의 일반적인 형태인 학습 중에 확인문제를 푸는 조건 (OX조건)과 확인문제와 학습 내용들 간의 위계 관계를 보여주는 지도를 제시하는 조건 (MAP조건), 이에 덧붙여 사전 계획세우기까지 모두 하는 조건 (PLAN조건)으로 나누어 실험이 진행되었다. 그 결과 첫째, 집단 간 참가자들의 전체적인 학습 점수는 MAP조건이 가장 낮고, OX조건이 중간, PLAN조건이 가장 높은 모습을 보였다. 그러나 이 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았다. 또한 모든 조건의 집단에서 행해졌던 학습 중간의 OX점수는 집단별 점수의 차이가 통계적으로 유의미하지는 않았으나, 평균의 차이를 보여주었다. 둘째, 조건별 참가자의 학습 효과는 피상적인 학습수준(암기)에서는 통계적으로 집단 간 유의미한 차이를 보였다. 그러나 감이 있는 수준의 학습(문제해결)에서는 집단 간에 통계적으로 유의미한 학습의 차이를 보이지 않았다. 따라서 깊이있는 학습을 촉진하는 웹기반 학습의 인터페이스 디자인에 대해서는 추후 연구가 필요하다.
실수계와 n-차원 벡터 공간을 대수적 특성, 순서적 특성 그리고 위상적 특성을 중심으로 전개하고, 실변수 실가 함수와 n-차원 벡터 공간을 정의역으로 하는 실가함수를 연속성 (미분가능성), 단조성 그리고 볼록성을 중심으로 내용을 다룬다. 특히 실생활과 관련하여 이론을 전개하여 학습을 지도할 수 있는 교육과정을 개발하고, 직관적인 사고와 수리 논리적인 사고의 적절한 배합을 통해 학습자들이 적극적으로 학습에 임할 수 있는 교수 학습 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다.
Supervised deep learning technologies for improving the image quality of computed tomography (CT) need a lot of training data. When input images have different characteristics with training images, the technologies cause structural distortion in output images. In this study, an imaging model based on the deep reinforcement learning (DRL) was developed for overcoming the drawbacks of the supervised deep learning technologies and reducing noise in CT images. The DRL model was consisted of shared, value and policy networks, and the networks included convolutional layers, rectified linear unit (ReLU), dilation factors and gate rotation unit (GRU) in order to extract noise features from CT images and improve the performance of the DRL model. Also, the quality of the CT images obtained by using the DRL model was compared to that obtained by using the supervised deep learning model. The results showed that the image accuracy for the DRL model was higher than that for the supervised deep learning model, and the image noise for the DRL model was smaller than that for the supervised deep learning model. Also, the DRL model reduced the noise of the CT images, which had different characteristics with training images. Therefore, the DRL model is able to reduce image noise as well as maintain the structural information of CT images.
본 연구는 초등학교 읽기 부진 학생의 학업 성취도를 증진시킬 수 있는 Blended learning 설계 전략을 제시하는데 목적이 있다. 이에 따라 읽기 부진아의 원인 및 특성, Blended learning의 개념과 유형에 관한 선행연구를 고찰하고, 읽기 학습부진아의 원인과 개별적 특성을 바탕으로 오프라인과 온라인 학습을 결합한 Blended learning 설계 전략을 탐구하였다. 본 연구에서 제시하는 Blended learning 설계 전략에 따라 읽기 학습부진아를 지도한다면 읽기 학습부진아의 학습참여도 향상과 학업성취도 증진에 많은 도움이 될 것이며, 읽기 학습부진아 지도를 위한 학습 프로그램 개발에 필요한 노력과 비용이 줄어들 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2004.05b
/
pp.158-161
/
2004
RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
/
v.10
no.1
/
pp.1-19
/
2006
It is generally accepted that fostering creative thinking is a core in mathematics education and accumulating research products on that topic is really needed. In this study, I hoped to investigate and verify that in mathematics education it was possible to cultivate creative thinking through various and divergent activities, For this purpose, I delat with some illustrations, in which students learned mathematics through the operational activities using teaching tools, problem solving and problem posing activities, and finally they seemed to foster creative mathematical thinking. In conclusion of this paper, I have suggested that in math education those activities should be used to cultivate students' creative thinking in kindergarten or early elementary school. Also I asserted that it is urgently need to store up research products about various materials and methods for those mathematics teaching and learning.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.