컴퓨팅 사고는 21세기에 필요한 중요한 소양 중 하나로 여겨지면서 여러 국가에서 컴퓨팅 사고 교육 과정을 도입하여 시행하고 있다. 컴퓨팅 사고 교육 방법 중 교육용 게임 기반 방법은 학생들의 참여와 동기를 증대시키고 컴퓨팅 사고에 대한 접근성을 높여준다. Autothinking은 학습자들에게 컴퓨팅 사고 교육을 제공하기 위한 목적으로 개발한 교육용 게임으로 학습자들에게 동적으로 피드백을 제공하고, 학습자의 컴퓨팅 사고 능력에 따라서 난이도를 자동으로 조절하는 적응적 시스템이다. 하지만 규칙기반으로 게임을 디자인하여 지능적으로 학습자들의 컴퓨팅 사고를 고려하거나 피드백을 주지 못한다. 본 연구에서는 Autothikning을 통해 수집한 게임 데이터를 소개하고, 이를 활용하여 해당 게임의 적응성을 높이기 위해 컴퓨팅 사고를 반영하는 게임 점수의 예측을 수행한다. 이 문제를 해결하기 위해 회귀 문제에 가장 많이 사용되는 선형 회귀, 결정 트리, 렌덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 알고리즘에 대한 비교연구를 수행하였다. 연구 수행결과 선형회귀 방법이 게임 점수 예측에 가장 좋은 성능을 보여주었다.
코로나 19 상황에서 많은 학교에서 사용된 디지털교과서가 포스트 코로나 시대에도 활용되기 위해서는 디지털교과서의 기능 개선이 필요하다. 디지털교과서는 전통적인 서책형 교과서에 용어 사전이나 동영상 자료, 평가문항 등을 추가한 것으로 최근에는 AR, VR, 360 이미지와 같은 실감형 콘텐츠를 제공하여 실습 교육에도 유용하게 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 포스트 코로나를 대비한 디지털교과서의 기능 상의 문제점을 찾아 개선 방안을 제시하였다. 첫째, 디지털교과서의 레이아웃은 서책형 교과서와 동일한 형태에서 벗어나 반응형 레이아웃으로 개발되어야 한다. 둘째, 디지털교과서와 학습관리시스템이 통합되어야 한다. 셋째, 교사용을 개발하여 교과 내용을 재구성하거나 외부 자료를 추가할 수 있어야 한다. 넷째, 디지털교과서에 기록된 데이터를 활용하여 학습 분석이 가능해야 한다. 다섯째, 2022 개정 교육과정에서는 다양한 교과목을 디지털교과서로 개발해야 한다.
본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.
이 문에서는 교실수업에서 이루어지는 여러 종류의 협동학습모형 중 Jigsaw협동학습 모형을 토대로 협동학습 지원 시스템을 설계, 구현하였다. Jigsaw도형은 학생들이 모둠집단과 전문가집단으로 나누어 전문가 집단에서 학습주제에 대한 전문가가 되어야만 모둠집단의 구성원들에게 설명하고 이해시킬 수 있는 구조를 가지고 있다. Jigsaw모형에 따라 모든 학생들에게 동등한 참여 기회를 부여하고, 책임감 있는 학습자간의 활발한 상호작용이 이루어질 수 있도록 웹 기반 협동학습 지원 시스템을 구성하였다. 웹 기반 시스템을 이용하여 각 모둠집단에서 간은 전문 과제를 맡은 학습자끼리 모여 협동학습을 하면서 그 과제에 대해서는 전문가 수준의 학습할 수 있도록 전문가 학습메뉴를 제공하고, 모둠집단 성원에게 각자 맡은 전문주제에 대하여 학습내용을 제시할 수 있도록 모둠집단 학습메뉴를 제공하여 사이버 공간을 통한 책임감 있고 능동적인 학습의 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 '대학 핵심역량'과 관련된 주제를 다룬 최근 10년간(2011~2020년) 언론사 보도기사의 추이와 학술지 논문들의 연구동향을 빅데이터 분석방법으로 확인해 보고자 한다. 본 연구의 주요 연구방법론은 빅카인즈 분석 시스템과 언어네트워크 분석 방법론을 적용하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 대학 핵심역량 관련 언론사 기사수는 2014년 12월, 2020년 후반기에 급증하는 키워드 트렌드를 보였다. 관련 연관어는 교육과정, 특성화, 사업단, 교육부, ACE, 경쟁력 등으로 나타났다. 둘째, 관련 연구논문 키워드 간의 언어네트워크 값은 연결정도 554개, 평균연결 18,467개, 밀도 0.637을 보였다. 연결정도 중심성은 대학(1606), 역량(1481), 핵심(1349), 핵심역량(1301) 등의 순으로 분석되었다. 매개 중심성 높은 키워드는 핵심역량(13.101), 대학생(13.101), 대학(13.101), 역량(13.101)으로 분석되었다. 본 연구결과는 고등교육기관 구성원, 교육정책 관련 전문가, 교육학자 등에게 향후 연구 및 정책 입안, 교육 프로그램 기획 및 운영 등에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
미취학 아동의 창의적 사고, 다양한 경험 기반의 학습 활동, 그리고 인성 및 감성 중심의 교육에 대한 욕구를 충족시켜줄 수 있는 새로운 교육 방식으로써 체감형 교육 방식의 보급이 활발해지고 있다. 체감형 학습은 사용자의 움직임이나 감각을 통해 디지털 교육 콘텐츠를 조작하는 인간-컴퓨터 인터랙션을 활용한 교육 방식이다. 그러나 사람의 움직임이나 목소리 같은 음성/영상 인식의 정확도가 높지 않아 실제 교육 시스템 적용에는 한계를 보인다. 이러한 한계점의 극복을 위해 인간과 서비스 콘텐츠 사이에 매개체를 두고 이를 통해 사람의 움직임을 가속도, 각속도와 같은 숫자 값으로 변환/전송하여 인터랙션 하는 매개 인터페이스 개념이 제안된다. 본 연구에서는, 교육 시스템의 대상인 미취학 아동의 행동을 관찰하고 프로토콜 분석을 통하여 사용자 중심의 매개 디바이스 디자인 요구사항을 제안한다. 분석 결과, 미취학 아동들은 물체를 조작하는 데 서툴고, 무의식적으로 물체를 만지작거리거나 기대는 행동을 보였다. 또한 물건을 사용할 때 그에 종속되어 행동의 부자연스러움을 보였다. 따라서 체감형 교육을 위한 매개 디바이스는 사용자의 익숙하지 않은 조작을 보조할 수 있어야 하며, 디바이스 사용 중에도 자연스러운 행동을 유지할 수 있도록 디자인되어야 한다.
정보통신 기술이 발전하여 시간과 장소에 제한 없이 통신을 할 수 있는 유비쿼터스 개념이 나타났다. 이렇게 정보를 전달할 수 있는 기술의 발전으로 현재의 사회를 정보화 사회에서 발전된 지식화 사회로 부른다. 지식화 사회는 정보를 가공하여 축척된 지식이 중심이 된 사회이다. 교육의 방법도 컴퓨터를 이용한 e-러닝(e-Learning)의 개념에서 유비쿼터스 개념이 접목된 u-러닝(u-Learning)이라는 개념으로 발전되었다. 군에서도 교육은 핵심정책 중의 하나로 꼽힌다. 전쟁의 양상이 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전(NCW:Network Centric Warfare)로 바뀌고 있다. 따라서 전장을 상황을 실시간으로 수집하여 관리하는 것이 지휘통제의 핵심이 된다. 이를 위해서는 첨단 지식강군 육성을 위해 개인과 조직의 능력을 최대화시켜야한다. 따라서 본 논문에서는 전장환경과 정보통신기술의 변화에 맞추어 교육훈련 및 작전에서의 u-러닝 시스템 적용 방안을 알아보고자 한다.
본 연구는 언제 어디서나 교육이 가능하도록 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 개념에 기반하여 유비쿼터스 학습 환경의 모형을 제안한다. 유비쿼터스 학습 환경은 환경 친화적 학습 스킴이며, 지리학적으로 떨어져있는 환경에서 디지털 매체를 사용하여 학생의 학습을 지원하는 것이다. U-Learning 모형은 웹 기반의 E-Learning 시스템이며, 학습자들이 유비쿼터스 학습 환경및 시스템과의 상호작용을 통해 지식과 기술을 습득하도록 하는 것이다. 교육은 학생 중심이지만, 학생은 학습 프로세스를 인지하지 못할 수도 있다. 소스 데이터는 내재된 객체로 존재하게 되지만, 학생들은 학습하기 위해 아무것도 할 필요가 없으며, 학생들이 움직이거나 학습 환경에 접할 때 장비 및 임베디드 컴퓨터들은 통신을 통해 학습 자료를 제공하게 된다.
현대 정부의 기능확대 추세에 따라 정부의 활동이나 운영이 증가하고 있는 상태에서 부정이나 낭비 요소 등 문제도 함께 발생하고 있다. 이에 각국은 이러한 문제를 해결하기 위해 내부통제기구를 구성하고 이를 발전시키고 있다. 이런 과정에서 미국의 감찰관 제도는 정부와 의회의 견제와 균형이라는 취지에서 출발하여 40년을 넘게 운영해오고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 미국 연방정부가 운영하고 있는 내부통제 제도 중 하나인 감찰관 제도의 발전과정, 감찰관 공동체의 구성, 감찰관의 배치 및 협조, 이들의 감독 운영방안을 상세히 분석하였다. 이에 국내 정부기관의 내부통제시스템에서도 이와 유사한 제도의 도입과 운영을 위해서는 정부와 의회의 관계가 상호 존중과 견제와 균형의 체계를 유지하고, 이에 대한 학계와 관련 기관의 지속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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