본 연구는 Kolb의 학습양식 기반의 팀 조직 시스템의 프로토타입을 개발하는 데 목적이 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위하여, 첫째, 시스템의 가치를 구현하기 위한 핵심아이디어와 핵심 활동, 활동을 지원하는 도구, 그리고 가이드라인 등에 대한 개발 전략을 도출하고, 둘째, 교수설계 구조모형을 바탕으로 하여 시스템을 설계한 후 인터페이스를 개발하는 것이다. 본 시스템에서 핵심적인 요소는 학습양식 검사를 통하여 효과적인 팀을 조직하는 것이다. 우선, 학습양식 검사를 통해 학습자가 자신이 선호하는 학습 환경이나 특징을 파악한 후, 다양한 학습양식을 가진 사람들이 팀을 구성하도록 한다. 팀 조직하기는 각 팀 구성원의 학습양식을 공개한 후, 이를 기준으로 하여 팀 구성원의 특성에 맞는 역할을 분담한다. 개발된 시스템의 가치와 효율성을 검증하기 위해 전문가들로 구성된 포커스그룹 인터뷰를 실시하여 시스템의 개선점을 도출한 후, 이를 반영한 최종 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습자들이 언제, 어디서나 학습양식 검사를 수행하여 즉시 결과를 제공받을 수 있고, 또한 학습양식 검사 결과를 바탕으로 다양한 성향을 가진 이질적인 구성원으로 팀이 자동 구성된다. 따라서 본 시스템은 불특정 구성원을 대상으로 한 웹기반 프로젝트학습에서 뿐만 아니라, 오프라인 공간에서도 활용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 한국 제조기업들을 대상으로 역동적인 환경 하에 공급사와 구매사의 신제품 개발 기술협력이 구매기업의 신제품 개발 프로젝트의 운영성과에 미치는 영향에 관하여 고찰하였다. 한국생산성본부와 지식경제부가 공동으로 조사한 2012년도 한국 600개 제조기업 조사 자료를 기반으로 회귀분석 방법을 사용하여 분석하였다. 독립 변수로 구매사와 구매사의 주요공급사와의 신제품 개발에서의 기술협력을 사용하였고 종속변수로 구매사의 신제품 개발 프로젝트의 품질달성률(quality), 비용절감(cost), 개발일정준수률(time)의 세 가지 운영 성과를 사용하였다. 환경의 역동성을 조절 변수로 사용하였다. 실증분석 결과 공급사와 구매사간의 기술협력이 신제품 개발 프로젝트 품질 달성율 제고에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 예상과 달리 환경의 역동성은 오히려 공급사 구매사의 기술협력의 신제품개발 프로젝트 성과에 모두 부정적으로 작용하는 것으로 나타났다. 이에 환경의 역동성이 높은 산업(통신기기산업)과 낮은 산업(조선산업)으로 분리하여 사후분석을 실시하였다. 사후분석결과, 역동성이 낮은 산업에서는 구매사-공급사의 기술협력이 신제품 개발 프로젝트 운영성과에 긍정적인 작용을 하지만 역동성이 높은 산업에서는 구매사-공급사의 기술협력이 구매사의 신제품 개발 프로젝트의 운영성과에 부정적인 영향을 주고 있음을 발견하였다. 역동성이 높은 산업은 새로운 기술이 요구되는 경우가 많아 기존에 지속적으로 거래를 하고 있는 특정 공급업체와의 협력을 통한 축적된 학습효과 및 시너지를 누리기가 어렵고 이에 주공급업체와의 협력이 프로젝트 운영의 효율성으로 연결되지 못하는 것으로 보인다. 반면에 환경의 역동성이 낮은 환경에서는 기존의 공급업체와의 협력을 통한 축적된 협력 역량 프로젝트 운영성과 향상에 긍정적으로 작용하는 것으로 보인다. 이는 신제품 개발 프로젝트의 속성과 횟수는 기업이 처한 환경과 밀접히 관련되어 있고 주 공급업체와의 기술 협력의 효과는 환경에 따라 다르게 나타나고 있음을 시사한다.
4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능은 정치, 문화, 산업, 경제 등 사회의 여러 분야에 적용되며 혁명적인 변화를 야기하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대를 이끌 학생들에게 인공지능으로 인한 사회의 변화를 인식하고, 인공지능에 대한 지식을 습득하며, 다양한 상황에서 인공지능을 활용할 수 있는 역량이 요구된다. 하지만 초등학생의 평균적 발달 수준에서는 인공지능의 개념과 원리를 학습하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 초등학생의 수준에 맞는 인공지능 교육 내용과 방법을 선정하여 교육 프로그램을 체계적으로 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용함으로써 그 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구에서 선정한 내용 체계는 인공지능으로 변화된 사회를 인식하는 'AI 사회인식', 인공지능을 체험하고 원리를 이해하는 'AI 이해하기', 인공지능을 활용해 실생활의 문제를 해결하는 'AI 활용하기'이고, 이에 따라 세부적으로 8가지 내용 요소들을 함께 구성하였다. 교육 방법으로는 활동중심, 타 교과 융합, 프로젝트기반학습으로 선정하여 초등학생의 수준에서 쉽고 즐겁게 인공지능을 학습할 수 있도록 총 20차시의 교육 프로그램을 개발하여 적용하였다. 또한 '인공지능에 대한 인식', '융합적 사고력', '창의적 문제해결력'과 '협업 역량'의 측면에서 프로그램의 적용 효과를 분석하였으며, 4가지 측면 모두에 대해 긍정적인 변화를 검증하였다.
국내 건설 산업에서 실패정보는 사례중심의 비체계적인 문서형태로 관리되고, 통계적 분석결과 정보수준의 자료로 제시되고 있다. 이는 건설실패정보의 활용을 통하여 건설프로세스가 지속적으로 개선될 수 있다는 긍정적인 측면을 간과한 건설실무자의 인식의 부재에 기인한다. 이에 본 연구는 건설실패정보의 관리 및 활용에 대한 문제점을 인식하고, 반복적으로 발생되는 건설실패를 사전에 예방할 수 있도록 실패정보를 체계적으로 관리, 공유, 학습, 활용할 수 있는 웹 기반 건설실패사례 정보시스템을 구축하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발된 건설실패사례 정보시스템은 웹과 사례기반추론기법을 이용하여 가장 유사한 과거 사례가 검색될 수 있도록 구현하였으며, 건설실패정보를 체계적으로 관리할 수 있고, 실패사례를 통한 간접적 지식습득 및 미래의 건설프로젝트의 실패발생 예방대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.
소프트웨어의 규모가 커지고 복잡성이 증가함에 따라 소프트웨어의 유지보수가 보다 중요해지고 있으며 유지보수성에 많은 영향을 미치는 요인 중 하나는 소스코드 가독성이다. 가독성의 90% 이상 영향을 끼치는 요인은 소스코드에서 사용되는 식별자들의 이름이며 이를 위한 기존 연구들에서는 클래스의 식별자로 사용된 어휘를 이용하여 식별자의 이름을 검증한다. 하지만 대부분의 관련 연구는 그 특성상 개체의 도메인 관련 특성만을 고려하게 되며 클래스 내의 어휘가 적절하지 못한 경우 적용할 수 있는 범위가 한정적이라는 한계점이 있다. 본 논문에서는 클래스의 특성을 추출하여 의사결정트리 기법을 통해 기계학습을 시킨 후 클래스 역할 모델을 생성하며 이를 이용하여 이름을 검증할 대상 클래스의 역할에 해당하는 접미사를 추천하게 되어 클래스 이름 검증 보고서를 생성한다. 본 연구 기법의 효용성을 검증하기 위해 4개의 오픈소스 프로젝트에 대하여 본 연구 기법을 적용하였고 클래스 역할 정보를 담고 있는 5개의 접미사에 대해 정확도와 재현율, ROC 곡선과 같은 지표를 제시하였다.
소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.
This study has designed to find out the effects of a project-based flipped learning model at universities on the self-directed learning ability, the self-leadership, and the learning competency. For the study, two procedures were performed. First, a flipped learning model for a project-based learning was developed on the basis of the literature reviews. The flipped learning model has three different steps: the pre-class, the in-class, and the post-class. In the pre-class, instructors provide mini-core courses using various technologies for learners outside the class. The in-class is the step to check whether learners prepare their learning or not. Also, in this step, the in-death learning and the teaching-learning process by interaction between instructors and learners would be performed. In the post-class, learners would be able to sustain the extended learning to develop the learning tasks and activities after flipped learning class. Through this step, the learners could be experienced integrated thinking and application, documentation and management, as well as sharing and spread of their learning. Second, the effectiveness of the developed flipped learning model on the self-direction, the self-leadership, and the learning competency was examined. The quantitative research method and the qualitative research method were used for this study. The results indicated that the flipped learning model showed improvement on the self-direction, the self-leadership, and the learning competency.
신종 코로나바이러스(COVID-19)로 인한 비대면(Untact, 비접촉) 대학수학교육에서 적절하고 공정한 평가에 대한 문제가 제기되고 있다. 이를 위해 본 연구진은 2020년 여름 S대학에서 진행한 도전학기에서 '인공지능을 위한 기초수학' 강좌를 운영하면서 평가의 공정성을 보장하면서도 교육의 양과 질을 향상시킬 수 있도록, 온라인과 오프라인 평가를 혼용한 과정중심 PBL(Problem/Project-Based Learning, 문제/프로젝트 기반학습) 평가를 전면적으로 도입하였다. 그 결과, 해당 강좌를 수강한 대부분의 학생들이 예외 없이 관련 지식을 폭넓게 학습했음을 확인했으며, 학습자들로부터 언택트 시대에 보통의 온라인 강좌에 적용 가능한 이상적이고 공정하며, 합리적이고 동시에 효과적인 평가방법이라는 피드백을 받았다. 본 원고에서는 과정중심 PBL 평가 사례를 구체적으로 증빙과 함께 소개한다.
본 연구는 민주시민교육에 대한 시대적 요구와 함께 학교 교육과정에서 인권교육이 나아가야 할 방향성을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 2022 개정 교육과정 총론(시안)에 나타난 민주시민교육 내용과 OECD Education 2030 프로젝트에 제시된 역량교육을 토대로 분석 및 제시하였다. 연구의 결과 첫째, 2022 개정 교육과정 내용 중 범교과 학습을 통한 인권교육 강조 및 인권 교과 교육과정을 보다 상세화, 체계화할 필요가 있음을 확인하였다. 둘째, 학생의 인권 의식 함양과 인권보장을 위한 다양한 범교과 학습, 창의적 체험활동의 지속적인 인권교육의 실시과정이 제공되어야 한다. 셋째, 교사의 인권 기반 관점과 역량 함양을 위한 지속적인 노력과 함께 인권 친화적 학교 문화를 조성할 필요가 있다. 끝으로 2022 개정 교육과정 개정을 앞둔 시점에서 학교 인권교육을 선도할 수 있는 토대의 마련과 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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