본 연구에서는 스크래치 프로그래밍 수업이 초등예비교사에게 미치는 영향을 컴퓨팅 사고력과 블룸의 텍사노미를 활용한 인지적 평가를 통해 확인하고자 하였다. 이를 위해 한 학기 동안 스크래치 프로그래밍 수업을 진행하고 예비교사의 객관적인 프로그래밍 능력을 평가하기 위해 인지적 평가 문항을 블룸의 텍사노미를 기반하여 측정하였다. 또한 초등예비교사들의 컴퓨팅 사고(Computational Thinking) 개념, 수행, 관점에 초점을 둔 설문을 실시하는 한편 팀프로젝트를 가지고 산출물 기반 인터뷰(Artifact-based Interview)를 실시하고 팀프로그래밍 경험을 정성적으로 분석하였다. 본 연구는 프로그래밍 수업을 통한 예비교사의 컴퓨팅 사고를 양적 및 질적으로 보다 포괄적으로 평가하였다는 점에서 의미가 있다. 또한 프로그래밍 능력을 블룸의 텍사노미 체계에 의해 객관적으로 평가해 봄으로써 향후 예비교사 프로그래밍 수업 설계에 대한 평가 측면의 시사점을 제시하고 있다.
지능정보기술로 인해 나타날 경제·사회의 혁신적 변화에 대응하기 위해 전 세계가 범국가적으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 지능정보사회에서 국가 공무원에게 요구되는 지능정보화 역량을 정의하고, 지능정보화 역량을 구성하는 요소들을 파악하여 역량군과 그에 따른 세부역량을 도출하고자 하였다. 이를 위해 우선 블룸의 디지털 텍사노미에 관한 선행연구, 정보화 역량 및 국가 ICT 관련 정책에 대한 문헌분석을 실시하였고, 블룸의 디지털 텍사노미 관점을 본 연구에 맞게 수정·보완하여 이를 기준으로 지능정보사회에서 국가 공무원에게 요구되는 지능정보화 역량을 정의하고, 잠정적 역량 구성요소를 도출하였다. 그리고 5명의 교육(공)학 및 정보화 전문가, 정보화 업무 담당 공무원을 대상으로 전문가 검토를 실시하였고 그 결과, 7개 역량군에서 22가지 역량이 도출되었다. 본 연구를 통해 도출된 지능정보화 역량은 국가 지능정보화 인적역량개발을 강화하고 활성화하기 위한 기초자료로 유용하게 사용될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 KCI의 인문학, 사회과학, 예술체육 분야 저자키워드를 대상으로 의미적, 형태적 분석을 통해 기존에 연구된 개념범주 텍사노미의 적합성을 확인하고 실용적인 개선 방안을 제시하는 것이다. 연구를 통해 '실체, 추상, 일반/공통, 개체'의 네 개 최상위수준의 개념범주를 보다 구체적이고 핵심 개념이 반영된 일곱 개의 범주 '개체, 활동/기능, 특성, 이론/방법, 형식/틀, 일반/공통, 인스턴스'로 변경하였다. 중위범주와 하위범주의 경우 신설, 세분화, 통합, 삭제, 이동 등의 방법으로 개념범주의 계층 구조를 단순화시키고 범주 간 용어분포의 불균형을 개선하였다. 구조적학술용어사전(STNet)을 테스트베드로 삼아 수정된 개념범주 텍사노미를 적용한 결과 용어의 분포가 균형적으로 이루어지고, 용어의 속성 표현이 상세화되는 효과를 보이는 것으로 나타났다.
이미지는 비주얼 특성과 다의적 해석 때문에 색인 전문가가 구성한 텍사노미와 같은 전통적인 메타데이터만으로는 효율적인 검색을 기대하기 어려운 경우가 있다. 본 연구는 폭소노미를 이미지 검색에 활용하기 위해서, 폭소노미를 분석하기 위한 5개의 카테고리와 17개의 서브 카테고리로 구성된 태그카테고리 모형을 설계하였다. 설계된 모형을 플리커 이미지 자료인 141개 인기태그들, 3개의 개인 태그 구름들에 있는 105개 태그들 및 156개 개별적인 이미지들에 부여된 3,848개 태그들에 적용하여 이용자 태깅 행태를 분석하였다. 끝으로, 이러한 분석 결과에 기초하여 이미지 자료의 검색 효율성을 높이는 세 가지 방안, 즉, 온톨로지에 기반한 폭소노미 확장법, 폭소노미와 내용 기반 이미지 검색을 결합한 검색 효율성 개선법 및 폭소노미에 기반한 텍사노미 확장법을 제안하였다.
본 논문은 온톨로지의 텍사노미에게 강력한 계층분류, 정확성, 그리고 상호운용성이 성공적인 재사용가능한 정보관리시스템을 위해서 요구되는 이유에 대한 이론적설명을 서술한다. 수많은 가용정보중 이용자의 요구와 정보관리시스템이 보유한 적절한 정보를 연결하는 것은 정보학이 성취해야하는 목적일 것이다. 컴퓨터기술과 방대한양의 정보를 처리하는 기술력의 발전으로 이 목적은 가시화되고 있다. 본 연구는 분류학자들과의 심층인터뷰를 통해 최종이용자들을 위한 지식기반정보시스템의 가용성과 상호운용성에 대한 쟁점들에 대해 토론한다. 효과적인 정보관리시스템을 위해 온톨로지는 뛰어난 텍사노미를 요구하며, 텍사노미는 강력한 상호운용성을 필요로 한다. 본 논문은 특히 정보관리의 측면에서 상호운용성의 요소가 효과적인 텍사노미 구성의 주요요소임을 제안한다.
본 연구는 폭소노미가 비디오 자료를 색인하고 브라우징 하는데 얼마나 유용한지 살펴본 후, 동등어, 동의어 및 관련어를 활용한 질의 확장을 통해서 수행되는 폭소노미 태그 통제가 비디오 검색에 얼마나 효율적인지 조사해 보았다. 이를 위해서, 태그들을 태그 간의 동등 및 연관 관계에 기초하여 클러스터링하고 이러한 정보를 질의 확장에 적용시킨 실험 시스템을 설계, 구현하고 이러한 제안된 시스템이 정보검색 과정에서 폭소노미의 효율성을 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해서 실험을 통해서 확인해 보았다. 실험 결과, 질의 확장을 통해서 태그 통제를 한 제안된 시스템은 태그 통제를 전혀 하지 않은 시스템과 비교하여, 재현율은 증가하였으나 정확률은 전혀 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 폭소노미를 디지털 비디오 도서관의 소셜 메타데이터로 적용하기 위한 하나의 방안이 될 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
지능정보사회의 도래와 미래 인재 육성을 위한 인공지능 교육이 교육계의 주목을 받으며 교원의 인공지능대학원 과정 또한 개설, 운영 중이며 올해 신설된 AI교육 대학원의 교육과정은 각 대학의 여건을 고려하여 자체적으로 편성되어있다. 이에 본 연구에서는 교육대학원에서 보다 효과적이고 교육적 가치를 높일 수 있는 AI교육과정이 향후 개발될 수 있도록 교육과정 개발의 방향을 탐색하고자 한다. 본 연구에서 제안한 교육대학원 AI교육과정은 Backward 설계를 토대로 Bloom의 디지털 텍사노미, Bruner의 나선형 교육과정 구성 원리를 포함하여 '내용영역', '수준', '교수학습방법' 등 3가지의 요소로 구성하고자 하였다. 연구에서 제시한 AI교육과정개발 방향을 토대로 국내 교육대학원의 AI교육과정이 좀 더 내실화되길 바라며, 향후 본 연구에서 제시한 교육과정을 수정·보완하여 초·중등학교의 AI교육과정 구성에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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