측정은 학교 수학과 실생활 양측에서 중요하게 역할한다. 측정에서 다루는 여러 속성 중 길이는 가장 먼저 학습하는 것으로 측정의 기초가 되며 시간은 고유의 방법으로 측정하는 가장 추상적인 속성이라는 특징을 가지고 있다. 본 연구는 초등 수학 교과서와 실생활에서 나타나는 표현을 분석하여 학교 수학에서 학습하는 길이와 시간이 실생활에서 표현되는 것과 어떠한 차이가 있는지 살펴보고 앞으로의 교수 학습 과정에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석 결과, 길이에 대한 개념은 실생활과 학교 수학에서 같은 의미로 사용되고 있으나 거리, 깊이, 높이 등의 용어가 정의되지 않은 채 혼용되고 있었으며 어림값의 표현이 단편적인 형태로 제시되었다. 또한, 시간을 측정하기 위하여 복잡한 체계를 이해해야 하고 시각과 시간을 표현할 때 '분, 초' 등의 단위가 동일하게 사용되는 등 학생들이 혼란을 느끼기 쉬운 부분이 존재하였다. 따라서 길이와 시간에 대한 표현의 차이를 인식하고 지도하여 학생들이 학교 수학과 실생활을 연결하고 측정 개념에 대하여 폭넓게 이해할 수 있도록 초등 수학 교과서 및 교수 학습 과정의 구성 방향을 고민할 필요가 있다.
현재 교육현장 일선의 교사들은 교과 수업준비를 위해서 많은 시간과 노력을 기하고 있다. 특히 미술 교과수업의 기초 조형수업은 다양한 준비물(석고 모형 등)과 조명시설 준비를 통하여 학습이 이루어져야 교육적 효과를 높일 수 있으나 현실은 여러 여건상 그렇지 못하다. 제안된 웹 학습도구는 이러한 준비물과 조명 조작 도구를 웹 환경에 탑재하여 간단한 조작만으로 기초 조형수업이 가능하도록 제작하였다. 본 논문은 기초 조형수업을 개선하기 위한 웹 학습도구를 제안하였다. 이러한 웹 학습도구를 사용한 기초 조형수업은 학생들이 표현하기 어려웠던 조명에 의한 물체의 음영 표현과 그림자 표현 등의 교육적 효과에 기여 할 것이다.
이 논문은 학습자의 학술적 텍스트와 모어 화자의 학술 텍스트를 비교해 구체적으로 학습자들의 객관화 전략의 사용 양상을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 객관화 전략은 학문적 탐구의 결과를 보편성과 타당성을 갖추어 과학적으로 기술하기 위해 적용하는 담화 기제로서의 객관성을 갖추기 위해 필자가 사용하는 전략이다. 이 연구에서는 객관화 전략의 언어적 표지를 관련된 의도성, 정확성, 완화 등과 비교하여 분석하였다. 그 결과 객관화 표지가 관련 기제들을 나타내는 표지와 일부 겹치기는 하지만 개념은 변별될 수 있음을 알 수 있었다. 객관화 표지는 크게 연구 결과의 상태성을 강조하는 것과 연구 주체를 연구 결과와 분리하는 것, 연구 내용을 일반화하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 지속 표현과 명사화 구문은 상태성을 강조하는 역할을 하고, 비인칭 표현, 피동 표현, 자기인용 등은 주장하는 바와 필자의 거리를 유지하게 하며, 1인칭 대명사와 접미사 등을 통한 복수화는 연구 내용을 일반화 하는 데에 기여한다. 모어 화자 말뭉치와 비교하여 학습자 말뭉치를 분석한 결과 연구 결과의 상태성을 강조하기 위해서 학습자들이 모어 화자에 비해 '-고 있다'는 더 많이 사용하는 반면, '-(으) ㄴ/는 것이다' 등의 문법적 연어는 적게 사용하는 것으로 나타났다. 연구 주체의 분리를 위한 비인칭 표현의 사용이 학습자 말뭉치에서는 '본 연구'와 '본고'에만 집중된 반면 모어 화자는 '본고, 본 연구, 본 논문, 본장 등'과 '이 연구, 이 논문, 이 장 등'이 고른 분포로 나타났다. 복수화를 통한 연구 내용의 일반화는 모어 화자 말뭉치에서 활발하게 구현되었다. 이 연구는 객관성 구현의 관점에서 한국어 학술 텍스트의 특성을 파악하고 학문 목적 학습자의 담화 표현 교육을 위한 기초 자료를 마련하였다는 데에 의의가 있다.
본 연구는 미디어리터러시와 자기표현 및 정서조절전략이 청소년의 자기조절학습능력에 미치는 영향을 분석하기 위해 D지역의 청소년 453명을 대상으로 실시하였다. 연구결과, 미디어리터러시, 자기표현, 정서조절전략은 청소년의 자기조절학습능력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 청소년의 자기조절학습능력에 미디어리터러시는 중요한 역할을 하며, 자기표현 및 정서조절전략은 미디어리터러시와 청소년의 자기조절학습능력 사이에서 매개효과가 있음을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 미디어리터러시 시대에 학교생활 및 교육현장의 교육과정을 통해 청소년의 자기조절학습능력과 자기표현 및 정서조절전략 향상을 위한 많은 노력과 교육 프로그램이 필요함과 우리 미래의 희망인 청소년의 삶에 필요한 자기표현, 정서조절전략, 자기조절학습능력의 향상과 학교교육의 질적 수준을 높일 수 있는 이론적이고 실증적인 기초자료를 제공하는 데 많은 시사점을 준다.
이 연구는 초등학생이 각의 다면성을 어떻게 형성하고 학년이 올라가면서 초등학생의 각 개념은 어떻게 변화하는가를 은유 분석하였다. 초등학교 각 개념 학습 요소인 각, 직각, 예각, 둔각에 대하여, 이 용어를 생각하면 떠오르는 것을 낱말로 표현하고 그 근거를 서술하도록 하였다. 각과 직각은 3학년 1학기에 학습하므로 3~6학년 총 268명의 응답을 분석 대상으로 하였고, 예각과 둔각은 4학년 1학기에 학습하므로, 4~6학년 총 192명의 응답을 분석 대상으로 설정하였다. '은유적 표현'과 그 '근거'를 짝지어 은유적 표현을 정리하고, 기하적 도형이라는 질적 측면, 측정 및 회전량이라는 양적 측면, 점과 선의 구성 요소와의 관계적 측면에서 코드화하였다. 은유적 표현을 범주화한 결과, 질적 측면에서 <사물의 은유>, <인간형의 은유>, <감정의 은유> 범주 등, 양적 측면에서 <움직임의 은유>, <변화의 은유>, <감정의 은유> 범주 등, 관계적 측면에서 <도형 관계의 은유> 범주를 찾았다. 초등학생의 은유적 표현은 모양으로 접근하는 각의 질적 측면에서 가장 많이 나타났고, 학년이 올라가면서 각의 크기 및 벌어진 정도의 양적 측면이나 각의 구성 요소 및 다른 도형과의 관계적 측면이 증가하였다. 직각과 예각은 모양의 접근이 두드러졌고 둔각은 세 가지 접근의 빈도 분포가 유사하였다. 이 연구에서 추출한 초등학생의 은유적 표현은 각 개념 형성을 파악하는 기초 자료로 활용되거나 수업 구성 및 학습 자료로 활용될 수 있을 것이다. 다면적인 각 개념의 형성을 위하여 차시별 도입 방법만이 아니라 관련 학습 내용 간의 학습 계열의 추가적인 논의가 필요하고, 2022 개정 수학과 교육과정에서 도형과 측정 영역이 하나의 영역으로 변경되면서 각의 다면성과 연계하여 학습 계열 설정의 논의가 더욱 중요한 시기이다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
인간의 감성은 의사결정과 의사소통에 있어서 중요한 역할을 한다. 감성의 생성과 표현은 성격에 의해 영향을 받는다. 이와 같은 감성과 성격을 반영한 로봇은 보다 자연스러운 표현과 효율적인 의사소통을 할 수 있다. 본 논문은 상태방정식과 출력 방정식으로 구성된 성격을 고려한 감성 시스템을 제안한다. 상태방정식은 외부자극으로부터 감정을 생성하고, 출력방정식은 성격과 환경을 반영하여 감정의 표현 강도를 결정한다. 감성시스템에서 성격은 입력된 자극을 통한 성격 5요인이론에 언급된 5요인의 값을 변화시킴으로써 학습된다. 또한 고전적 학습방법으로 자극을 학습하여 감정의 형성에 영향을 주는 자극의 수를 증가시킨다.
최근 자연어 처리 분야에서 딥 러닝이 많이 사용되고 있다. 자연어 처리에서 딥 러닝의 성능 향상을 위해 단어의 표현이 중요하다. 단어 임베딩은 단어 표현을 인공 신경망을 이용해 다차원 벡터로 표현한다. 본 논문에서는 word2vec의 Skip-gram과 negative-sampling을 이용하여 단어 임베딩 학습을 한다. 단어 임베딩 학습 데이터로 한국어 어휘지도 UWordMap의 용언의 필수논항 의미 제약 정보를 이용하여 구성했으며 250,183개의 단어 사전을 구축해 학습한다. 실험 결과로는 의미 제약 정보를 이용한 단어 임베딩이 유사성을 가진 단어들이 인접해 있음을 보인다.
관계 추출은 문장에서 두 개의 엔티티가 주어졌을 때 두 개의 엔티티에 대한 의미적 이해를 통해 관계를 분류하는 작업이다. 이와 같이 관계 추출에서 관계를 분류하기 위해서는 두 개의 엔티티에 대한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 관계 추출을 하기 위해 문장에서 엔티티들의 표현을 다르게하여 관계 추출의 성능을 비교 실험하였다. 첫번째로는 문장에서 [CLS] 토큰(Token)으로 관계를 분류하는 Standard 엔티티 정보 표현과 두번째로는 엔티티의 앞과 뒤에 Special Token을 추가하여 관계를 분류하는 Entity-Markers 엔티티 정보 표현했다. 이를 기반으로 문장의 문맥 정보를 학습한 사전 학습(Pre-trained)모델인 BERT-Large와 ALBERT-Large를 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 Special Token을 추가한 Entity-Markers의 성능이 높았으며, BERT-Large에서 더 높은 성능 결과를 확인하였다.
뇌파는 대뇌피질에 분포하는 신경세포의 활동을 객관적으로 명확하게 표현해주기 때문에 학습자의 두뇌기능을 과학적으로 평가해준다. 따라서 학습에 의한 직접적인 효과를 알아보기 위해서는 두뇌사고활동을 수행하는 과정에서 학습자의 두뇌기능 상태에 대한 객관적인 검증이 필요하다. 또한 학습자의 학습과정에서의 활성뇌파를 분석 해봄으로써 학습에 영향을 미치는 뇌파가 무엇인지를 파악할 수 있다. 본 연구는 학습 및 학습에 영향을 미치는 정서와 관련된 뇌파연구를 고찰함으로써 영재아의 학습효과를 높이기 위한 뇌파 분석 및 조절 프로그램을 개발하는데 시사점을 찾아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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