본 연구는 예비유아교사의 테크놀로지 기기 활용인식에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 현재 유아교육과에 재학중인 대학생을 대상으로 설문을 실시하고 그 결과를 SPSS 25 프로그램을 사용해 분석하였다. 분석결과 고등학교에서의 테크놀로지 교육경험은 TPACK과 TPACK의 하위요인인 테크놀로지 지식에, 대학에서의 테크놀로지 교육경험은 컴퓨팅 사고력, 테크놀로지 기기활용인식, TPACK 및 TPACK의 하위요인인 테크놀로지지식, 유아교육학지식, 테크놀로지 유아교수내용지에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 테크놀로지 기기 활용인식은 TPACK, 컴퓨팅 사고력 간에 높은 상관이 나타났다. 이를 바탕으로 테크놀로지 기기 활용인식에 미치는 영향력을 분석한 결과 컴퓨팅 사고력과 TPACK이 테크놀로지 기기 활용인식에 대해 42.3%의 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 예비유아교사가 유아교육현장에서 테크놀로지를 효과적으로 사용하기 위해 우선적으로 컴퓨팅 사고력과 TPACK을 갖출 수 있도록 지원하는 교육시스템이 마련되어야 함을 시사한다.
본 연구는 초등학교 STEAM 수업에서 스마트테크놀로지 적용해 본 교사들의 경험과 그 이유, 적용하면서 느끼는 어려움과 필요한 지원에 대해 조사하기 위하여, STEAM 수업 경험이 다수 있으며 STEAM 교육에 대한 전문적 소양을 갖춘 6명의 초등 교사를 대상으로 반 구조화된 심층면담을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구참여자들은 STEAM 수업에서 다양한 유형의 스마트테크놀로지를 활용하였는데, 특히 체험형과 상호작용지원형 스마트테크놀로지를 가장 많이 사용하였다. 또한 STEAM 학습 준거 중에서는 '창의적 설계'과정에서 스마트테크놀로지를 가장 많이 적용하였다. 둘째, 연구참여자들은 학생의 흥미 유발이나 적극적 참여, 간접체험의 기회 제공, 첨단 기술에 대한 학생의 관심 증대를 이유로 스마트테크놀로지를 STEAM 수업에서 사용하였으며, 미래사회 대비, 스마트테크놀로지 활용의 용이성, STEAM 학습 준거에 부합하는 수업을 구성하기 위하여 사용하기도 하였다. 셋째, STEAM 수업에서 스마트테크놀로지를 적용할 때 적합한 스마트테크놀로지를 찾고, 확보하고, 사용하는 것에 어려움을 겪었다. 또한 교과 융합을 위한 교육과정 재구성 과정에서 어려움을 겪었다. 수업을 하면서 스마트테크놀로지 활용으로 인한 수업시간 부족, 활동과제의 수준 상향으로 인한 어려움, 테크놀로지 기반 환경의 제한적 구축으로 인한 어려움을 겪었으며, 스마트테크놀로지가 갑자기 오작동하여 수업을 진행하지 못하는 어려움을 겪었다. 수업이 끝난 후에는 스마트테크놀로지의 사후 관리에 어려움을 겪었으며, 평가와 기록, 주변의 부정적 인식으로 인한 어려움을 겪었다. 넷째, 연구참여자들은 STEAM 수업에서 스마트테크놀로지 활용을 활성화하기 위해서는 스마트테크놀로지 적용이 가능한 STEAM 교육 가이드라인 제시, '창의적 설계'가 가능한 교육용자료 개발 및 보급, 교육과정 내용 축소, 연수, 스마트테크놀로지 기기확보 및 Wi-Fi 구축, STEAM 수업에 스마트테크놀로지를 활용하는 교사 동아리 및 커뮤니티 지원과 교사를 위한 정서적 지원 분위기 조성이 필요하다고 하였다.
최근 디지털 기술의 고도화로 인하여 테크놀로지가 급속도록 발전하면서 다양한 정보통신 기술과 지식의 융합을 교육 환경에 적용하는 스마트러닝에 대한 관심이 집중되기 시작하였다. 이러한 스마트러닝 환경의 장점들을 통해 학생들이 더욱 효과적으로 교육받을 수 있게 되었다. 학생들은 모바일 기기의 접근성에 대한 인식이 확대되고 모바일 기기와 교육용 프로그램을 활용한 학습이 활성화 되고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트기기를 이용한 학습과 평가가 이루어질 수 있는 방안에 대해 알아보고자 한다.
본 연구는 인공지능 활용 교육에 대한 초등교사의 인식을 종합적으로 분석하는 목적을 지닌다. 최근 학교 교육 현장에서 인공지능 기술의 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 초등학교 교사들이 이를 어떻게 인식하는지를 확인하는 연구는 미흡하다. 본 연구는 초등교사 69명을 대상으로 기술통계, 중다회귀분석, 의미변별척도를 활용하여 초등교사들이 교육에서 인공지능 활용에 대해 어떻게 인식하는지를 총체적으로 분석하였다. 연구 결과, 초등교사들은 인공지능 기술이 수업 시간 내 활동을 보조하는데 가장 적합하다고 응답하였으며 교수학습 방법 측면에서는 문제중심학습이 가장 적절하다고 인식하고 있었다. 인공지능의 교육적 활용에 대해 영향을 미치는 요소는 학습 내용, 학습 자료, 인공지능 기기로 나타났다. 인공지능 활용 교육은 개별학습, 참여 촉진, 흥미 유발 등의 특성을 지닌다고 인식하였다. 향후 최적화된 교육 운영을 가능하게 하는 수업 전략이나 모형 개발 등이 이루어질 필요가 있다.
무선 인터넷 시대를 맞아 기기의 사용은 PC나 노트북 컴퓨터를 벗어나 휴대폰으로 확장되고 있다. 본 연구는 테크놀로지를 학습현장에 활용하는 방안의 일환으로 휴대폰을 기반으로 한 M-learning의 학습효과를 파악하고자 설계되었다. 그 동안 전통적인 학습환경이 면대면 학습위주였다면 이런 인터넷환경은 유비쿼터스적인 환경을 제공하므로 학습의 기회를 좀 더 많은 사람에게 저렴한 비용으로 제공할 수 있는 장점이 있다. 학생들의 폰강의 대한 인식은 유비쿼터스 환경, 요점정리, 저렴한 비용 등의 긍정적인 측면을 선호하였고 시간이 지남에 따라 폰강 학습을 통해 수학에 대한 성향이 향상되었으며 보충수업 반보다 성취도에서 유의미한 향상을 나타냈다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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