본 연구에서는 지적장애 중 고등학교 학생들의 효과적인 음악 수업을 위하여 교수 학습 지도안을 개발하였다. 지도안 구성 시 특수교육 분야에 관련서비스로써 역할을 해 온 음악치료 영역을 음악 교과 수업 장면에 접목시켰다. 지도안은 2008개정 특수학교 교육과정의 음악과에서 각 영역별로 주제를 재구성하여, 제재를 한 가지씩 선정하였고 교육적, 치료적인 목적에 따라 학생들의 기능 수준별로 나눈 3단계의 학생활동과 교사활동으로 구성하였다. 개발된 교수 학습 지도안은 특수음악교사 3명과 음악치료사 3명의 검증을 거쳐 1차와 2차 피드백을 받아 내용을 수정 보완하는 과정을 거쳤다. 그리고 지각, 표현, 감상 영역에 따른 단계적이고 연속적인 교육활동을 위하여 개발한 교수 학습 지도안을 바탕으로 총 20차시의 지도 계획표와 한 학기 분량의 월별 지도 계획을 제시하였다. 앞으로 본 연구의 결과가 지적장애 학교에서의 효과적인 음악 수업을 위한 자료 개발과 향후 개정 교육과정에 활용할 수 있는 기초 자료가 될 것이다. 더불어 음악치료적 접근을 중심으로 음악 수업환경을 제공하는 새로운 방법론적 아이디어를 제공할 수 있을 것이다.
딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.
수학 교육이 해결해야하는 과제 중 하나는 학습 부진아 문제이다. 이러한 문제를 개선하고 효율적인 학습 부진아 지도를 위해 '도형아 놀자'라는 교수.학습 시스템을 개발하였다. 도형아 놀자 교수학습 시스템은 학습 부진아의 수준에 맞는 맞춤식 교육을 목표로 도형영역의 내용을 5단계로 재구성하였다. 이를 바탕으로 학습부진아에게 도형에 대한 흥미 및 자기 주도적 학습 능력을 길러주기 위해 학년 구분 없이 수준에 따라 재구성하고 학습 부진아들이 자기 수준에 맞는 단원을 선택하여 스스로 문제를 해결해갈 수 있도록 시스템을 구성하였다.
본 연구의 목적은 수학 문장제 해결에 기초가 되는 수학과 용어의 유형에 따른 한국어학습자의 이해 특성 및 오류유형을 파악하여 한국어학습자의 문장제 해결에 효과적인 교수·학습 지도 방안 마련을 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 학교에서 별도의 한국어 수업을 듣는 한국어학습자 4명을 대상으로 교육과정 등재 용어와 교과서에 사용된 교육과정 미등재(정의/무정의) 용어에 대한 구체적인 개념이미지를 분석하는 사례 연구를 하였다. 연구 결과 첫째, 한국어학습자가 수학과 용어에 대하여 적합한 개념정의를 정립할 수 있도록 충분한 시각화 자료를 활용하여 지도할 필요가 있다. 둘째, 한국어학습자의 가정 내 사용 언어와 수학과 용어에 대한 적합한 개념이미지 형성 사이의 구체적인 관계를 파악할 필요가 있다. 셋째, 능동형 용어보다 의미 이해에 어려움을 겪고 있는 피동형 용어에 주의하여 지도할 필요가 있다. 넷째, 일상의 의사소통에 어려움이 없는 한국어학습자의 경우에도 수학 교과서에 사용되는 교육과정 미등재 일상어에 대하여 지도할 필요가 있다. 다섯째, 용어에 대한 설명에서 나타난 한국어학습자의 언어적 특성이 반영된 오류 유형을 고려하여 수학과 용어를 지도해야 할 것이다. 이러한 인식은 언어적 배경이 다른 한국어학습자의 문장제 해결 지도에 도움이 될 것으로 기대된다.
현장에서 수업을 하다 보면 의외로 학생들이 곱셈구구는 잘 외우고 있지만 곱셈의 개념에 대해서는 잘 모르고 있다는 것을 많이 발견할 수 있다. 이것은 곱셈에 대한 개념을 도입할 때 학생들이 왜 곱셈을 배우는가에 대해서 스스로 절실하게 생각해 보고 발견해 보는 경험이 부족했기 때문이라고 생각한다. 곱셈이 왜 필요하고 곱셈식으로 나타내는 것이 얼마나 좋은 방법인지 학생들이 깨달아 덧셈구조에서 곱셈구조로의 개념의 변화가 일어날 수 있도록 지도한다면 이러한 문제점을 어느 정도 해결할 수 있지 않을까 생각해본다. 따라서, 본 연구에서는 자연수의 곱셈에 대한 이론적 배경과 교육과정을 알고 이를 바탕으로 수학교육 이론에 근거한 자연수의 곱셈의 교수-학습 지도 방안에 대하여 거시적 입장에서 고찰해 보고자 한다.
본 고는 예비교사 교육에서 중고등학교 학생들의 수학적 오개념을 바로잡을 수 있는 지도가 보다 효과적으로 이루어질 수 있도록 적용한 사례연구이다. 이에 따라 먼저 선행 연구와 문헌 검토를 통하여 학생들의 오개념들을 영역별로 파악하고 예비교사들에게 이를 지도할 수 있는 방안을 구안하도록 하였다. 이러한 교수학습 방법을 구안하는 데 있어 PBL에 따라 예비교사들은 지도방안을 구안하였으며 이를 통하여 중고등학교학생들의 수학적 오개념을 이해하고 오개념을 바로잡을 수 있는 수학적 개념을 파악해 나감과 동시에 다양한 수학교육 이론을 적용한 교수학습 지도방안을 제시할 수 있었다. 또한 예비교사들은 PBL을 통해 자기주도적 학습 경험 뿐만 아니라 협동학습 방법과 그 중요도에 대한 인식이 달라졌음을 알 수 있었다.
본 연구는 고등학생이 지각한 담임교사의 변혁적 지도성과 학습동기 및 학교생활만족도의 관계를 연구하는데 있다. 이를 위하여 C 도내 1개 인문계 고등학교 1, 2학년 학생들 총 606명의 남녀 고등학교 학생을 대상으로 설문을 실시하였다. 연구 결과 변혁적 지도성의 차이 분석 결과 담임교사가 15년 이상 경력교사인 집단의 평균이 5년 미만 경력교사의 집단 평균보다 높았으며, 통계적으로 유의하게 나타났다. 학습동기에 있어서 담임교사의 변혁적 지도성을 크게 지각하는 상집단의 평균이 작게 지각하는 하집단의 평균보다 높았고, 이러한 평균의 차이는 통계적으로 유의하였고, 하위변인에서도 모두 유의하였다. 학교생활만족도에서 담임교사의 변혁적 지도성을 크게 지각하는 상집단의 평균이 작게 지각하는 하집단의 평균보다 통계적으로 유의하게 높았고, 하위변인에서도 모두 유의하였다.
최근 연구에서 기계학습 중 지도학습 방법으로 개체명 인식을 하고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터를 만드는 비용과 시간이 많이 필요로 한다. 본 연구에서는 주석 된 말뭉치를 사용하여 지도 학습 방법을 사용 한다. 의생명 개체명 인식은 Protein, RNA, DNA, Cell type, Cell line 등을 포함한 텍스트 처리에 중요한 기초 작업입니다. 그리고 의생명 지식 검색에서 가장 기본과 핵심 작업 중 하나이다. 본 연구에서는 순환형 신경망과 워드 임베딩을 자질로 사용한 조건적 임의 필드에 대한 성능을 비교한다. 조건적 임의 필드에 N_Gram만을 자질로 사용한 것을 기준점으로 설정 하였고, 기준점의 결과는 70.09% F1 Score이다. RNN의 jordan type은 60.75% F1 Score, elman type은 58.80% F1 Score의 성능을 보여준다. 조건적 임의 필드에 CCA, GLOVE, WORD2VEC을 사용 한 결과는 각각 72.73% F1 Score, 72.74% F1 Score, 72.82% F1 Score의 성능을 얻을 수 있다.
뉴스 기사는 반드시 객관적이고 넓은 시각으로 정보를 전달하지 않는다. 따라서 뉴스 기사를 기존의 추천 시스템과 같이 개인의 관심사나 사적 정보를 바탕으로 선별적으로 추천하는 것은 바람직하지 않다. 본 논문에서는 최대한 객관적으로 다양한 시각에서 비슷한 사건과 인물에 대해서 판단할 수 있도록 유사도 기반의 기사 추천 모델을 제시한다. 길이가 긴 문서 사이의 유사도를 측정하기 위해 GPT2 [1]언어 모델을 활용했다. 이 과정에서 단방향 디코더 모델인 GPT2 [1]의 단점을 추가 학습으로 개선했으며, 저장 공간의 효율과 핵심 문단 추출을 위해 BM25 [2]함수를 사용했다. 그리고 준 지도 학습 [3]을 통해 유사도 레이블링이 되어있지 않은 최신 뉴스 기사에 대해서도 자가 학습을 진행했으며, 이와 함께 길이가 긴 문단에 대해서도 효과적으로 학습할 수 있도록 문장 길이를 기준으로 3개의 단계로 나누어진 커리큘럼 학습 [4]방식을 적용했다.
본 연구에서는 전통적인 증명 지도 방안의 대안으로 Freudenthal의 안내된 재발명 원리를 적용한 증명 지도 방안을 개발 적용하여 안내된 재발명 원리에 토대를 둔 증명 지도 방안이 중학교 2학년 학생들의 증명 능력 및 증명 학습 태도에 어떤 영향을 미치는지를 조사하였다. 안내된 재발명 원리를 적용한 증명 지도는 다양한 활동을 통해 학생들 스스로 명제를 만들어 보고 증명해 보는 경험을 제공하는데 주안점을 두었다. 본 연구 결과, 안내된 재발명 원리를 적용한 증명 지도 방안으로 학습한 실험반과 교사의 설명에 의존하는 전통적인 증명 지도 방안으로 학습한 비교반이 사후 증명 능력 검사에서 통계적으로 유의미한 차이를 보여주었다. 특히, 사후 증명 능력 검사 문항 중 그림이 제시되지 않고 완전한 증명 과정을 요구하는 문항에서 두 집단 사이에 큰 차이가 발견되었고 비교반의 무응답 비율이 실험반보다 현저히 높게 나타났다. 또한, 증명 학습 태도 검사에서는 실험반 학생들이 비교반 학생들보다 증명 학습에 대해서 상대적으로 더 긍정적인 태도를 갖고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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