The purpose of this study is to find out the effects of learning that has applied instruction module utilizing ICT in project-based learning in elementary science classroom on improvement of the self-directed learning skills and the problem-solving skills. For this purpose, the project based learning instruction module utilizing ICT based was developed and conducted to 2 class consisting of 66 elementary students in the 6th grade to clarify the effects. As a result of the study, first, the instruction module utilizing ICT in project-based learning was effective in improving self-directed learning skills of students. As the subordinate effects of self-directed learning skills it showed improved effects in diagnosing desire to learn, setting goals, basic self-managing ability, selecting learning strategy, durability of practicing learning, making effort for result, and self-examination but it did not show improved effects in figuring out recognition of resources for Learning. Second, it was effective in improving the problem-solving skills of students. As the subordinate effects of problem-solving skills it showed improved effects in problem recognition, information gathering, analysis, thinking prior to dissemination, planning skill, and evaluation but it did not show effect on decision making, implementation & risk-taking and feedback.
소프트웨어 개발 인력의 필요성이 높아지면서, 다양한 교육 프로그램들이 등장하고 있으며, 그 중 신병캠프를 의미하는 부트캠프(bootcamp) 스타일의 교육 프로그램의 인기가 두드러지고 있다. 하지만 기존의 소프트웨어 개발 교육 프로그램들과는 운영 방식이나 형태가 완전히 다름에도 불구하고, 교육 프로그램으로써 부트캠프를 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 부트캠프형 소프트웨어 개발자 교육에 대한 사례 연구를 통해 해당 교육 프로그램의 주요 요소를 도출하고자 하였다. 이를 위해 A사의 부트캠프 프로그램 X의 수료자 7명을 대상으로 인터뷰를 진행한 뒤, 부트캠프형 교육의 7가지 특징을 도출하였다. 집중 이론 교육, 성장과 성취감, 팀 프로젝트 기반 학습, 커뮤니티 특성, 집단 압력, 피로도와 압박감, 비대면 특수성. 도출한 특징을 바탕으로 부트캠프형 교육의 장점과 개선점에 대해 기술하고, 부트캠프형 소프트웨어 개발자 교육이 나아갈 방향에 대해 논하였다.
지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 전 세계의 많은 국가들은 새로운 미래를 준비하기 위한 노력을 기울이고 있다. 산업구조의 변화뿐만 아니라 전문 인재양성을 위한 교육시스템의 새로운 변화를 추구하고 있다. 변화의 중요한 부분 중 하나로 컴퓨터 중심의 지능정보사회로의 변화를 준비하고 이끌어나갈 수 있는 인재를 길러내기 위하여 소프트웨어교육을 교육과정의 핵심영역으로 반영하고 미래역량으로 도입하고 있다는 것이다. 본 연구에서는 예비교원들의 소프트웨어교육에 대한 인식을 조사하고 초등학교 정보교육에 대하여 갖고 있는 방향성과 생각을 분석하여 교과의 필요성과 추진방향 등을 살펴본다. 예비교원들의 응답을 토대로 SW교육이 학교현장에서 수행되는 방법에 대해 프로젝트기반 학습이 필요하다고 조사되었으며, 평가는 관찰평가를 통해 수행되어야 함을 알 수 있었다. 또한 예비교원들의 인식을 살펴본 결과 SW교육은 미래사회를 대비하기 위한 중요한 역량으로 인식하고 있었다.
본 논문은 안전 교육 분야에서 메타버스 기술의 개념과 지속적으로 발전하는 응용에 대해 논의하며, 메타버스 기술을 안전 교육에 활용하기 위한 방법론을 제안한다. 또한, 메타버스를 사용한 교육 사례들을 분석하여 안전 교육의 발전 방향을 탐구한다. 따라서, 이 연구는 메타버스 기술을 활용한 안전 교육 방법론을 제안하는 것을 목표로 한다. 최근 메타버스는 교육을 포함한 다양한 분야에서 새로운 플랫폼으로 부상하고 있다. 특히, 메타버스 기술을 사용한 안전 교육은 상호 작용을 통해 이해와 몰입을 증진시키며, 일방적인 교육 방식에서 벗어나 참여적인 학습 경험을 제공할 수 있다. 이 논문은 메타버스 기술을 사용한 안전 교육을 위한 3단계 교육 과정을 제안하고, 각 단계에 대한 다양한 실행 가능한 프로젝트와 활동 예시를 제시한다. 이러한 접근 방식은 전통적인 안전 교육 방법을 넘어서 다양한 상황에 대한 실질적인 대응 능력을 개발하는 데 기여할 수 있다.향후 연구에서는 이러한 교육 방법론의 장기적인 효과와 교육 현장에서의 실질적 적용 가능성에 대한 심도 깊은 탐구가 기대된다.
제품 및 설비의 3차원 디지털 모델을 기반으로 제품 생산 시 이루어지는 모든 공정 및 제품을 구성하는 재료의 기계적 거동 등을 초기 설계 과정에서 미리 시뮬레이션 해봄으로써 저비용으로 보다 신속하고 신뢰성 있는 설계를 할 수 있도록 돕는 일련의 기술들을 디지털매뉴팩처링 기술이라 부른다. 그러나 이 기술들을 수행할 수 있는 전산적 인프라스트럭처의 가격이 매우 높을 뿐만 아니라, 특히 중소 제조 기업규모에서는 그러한 시뮬레이션 결과를 정확하고도 효율적으로 설계에 적용할 수 있는 전문 인력이 절대적으로 부족한 실정이다. 이러한 점을 고려하여 한국과학기술정보연구원(KISTI), H대학교 그리고 지역 중소기업체 등이 협력하여 고성능 컴퓨팅 기반 디지털 제조 전문 인력 양성을 위한 산학연 협동 디지털매뉴팩처링(DM) 트랙을 H대학교에 설치하여 운영 중이다. 본 논문에서는 이 과정을 이수하는 학생들이 졸업 후에 산업체에서 디지털매뉴팩처링 실무에 바로 투입되어 일할 수 있는 일련의 교육 과정 사례를 보여준다. 2013년부터 2년간 진행했던 디지털매뉴팩처링 트랙 강의의 운영 사례를 수록하되, 설립 과정, 강의 내용, 실습 내용, 학생들의 평가 및 개선 방향 등을 정리하였다. 전반적으로 트랙 운영, 교과목 운영, 학생들의 학습 성취도 면에서는 성공적이었으며, 향후 보다 많은 학생들의 활발한 참여와 더불어 취업이나 인턴십 제공, 캡스톤디자인프로젝트의 협동 운영 등을 포함한 참여 기업의 보다 적극적인 관심을 촉진하여, 전국적인 디지털매뉴팩처링 인력 양성 네트워크로 확대해 나갈 수 있을 것으로 보인다.
최근 급변하는 사회 환경에 따라 유연한 사고력 및 문제해결능력 등을 갖춘 창의·융합형 실무 인재 양성이 중요해지고 있다. 따라서 대학은 학생들이 다학제적으로 협력하고 융합하여 학교에서 배운 내용을 토대로 실무현장의 프로젝트를 수행 할 수 있는 교육경험을 제공하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 교육과정을 통해 통합적 문제해결능력을 갖춘 창의적 인재양성을 목표로 설계·계발·운영하였다. 이를 위해 참여 기업 및 융합 교수팀을 구성하고 함께 교육과정을 개발하고 D대학 화장품공학부 재학생을 대상으로 15주간 운영하였다. 교육이 끝난 후 학습만족도와 인지된 학업성취도를 조사한 결과 5점 만점에 각각 3.77점, 3.86점으로 보통 이상으로 나타났다. 그리고 참여 경험에 대한 심층인터뷰 결과 긍정적 경험과 관련된 5개 주제와 부정적 경험과 관련된 3가지 주제가 도출되었다. 본 연구는 향후 산학협력기반 다학제적 융합 캡스톤디자인 교육과정 운영 시 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 공업계 특성화고 마이스터고에서 NCS 기반 직업교육과정의 편성 운영 가능성과 기대 효과, 그리고 NCS 기반 직업교육과정의 효과적인 운영을 위한 지원 방안에 대한 전문교과 교원의 인식을 조사하고자 하였다. 이를 위해 공업계 특성화고 마이스터고의 전문교과 교원 286명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 공업계 특성화고 마이스터고 전문교과 교원들은 NCS를 기반으로한 인력 양성 및 활용 정책이 긍정적인 기대 효과를 얻을 수 있다고 인식하고 있었고, NCS 기반 직업교육과정이 학교 교육과정에 적용될 필요성이 크다고 인식한 반면, 2016학년도부터 NCS 기반 직업교육과정을 학교 교육과정으로 편성 운영하는 것은 시기적으로 무리가 있다고 인식하고 있었다. 둘째, 공업계 특성화고 마이스터고 전문교과 교원들은 NCS 기반 직업교육과정을 적용함으로써 산업체 교육 요구 분석, 산업체 직무 기반의 교육목표 및 내용 설정, 산업체 직무 기반의 평가, 교원의 교육과정 개발 및 운영 역량 향상, 산학협력 및 지역사회와의 연계 측면에서 효과가 있을 것으로 인식한 반면, 이에 대한 실현 가능성은 상대적으로 낮은 것으로 인식하였다. 셋째, 공업계 특성화고 마이스터고 전문교과 교원들은 NCS 기반 직업교육과정을 효과적으로 운영하기 위하여 학교 운영 측면에서는 실습기자재 재정비 및 확충, 실습수업의 대상 학생을 15~20명 수준으로 감축, 교원의 현장 교육 역량 강화, 교원 수급 지원, 산학협력에 기반한 현장 중심 교육의 내실화, 학습모듈 등 NCS 기반 교재의 정규 교과서화에 대한 지원이 필요하다고 인식하였다. 유관기관의 지원 방안 측면에서는 NCS 기반 직업교육과정에 부합하는 취업 지원 및 현장 교육의 제공, NCS 능력단위별 현장 교수 지원, NCS 기반 직업교육과정에 터한 현장 실무 교육프로젝트의 제공, 산업체의 직무능력 평가제 도입 및 운영이 필요하다고 인식하였다.
본 연구는 농약류에 대하여 구조-활성의 정량적 관계(QSAR)를 이용하여 무지개 송어(학명: Oncorhynchus mykiss)의 급성 독성을 예측-분석하는 과정을 수행하였다. 모델 구현을 위해 사용된 275종의 농약류에 대한 수중 독성(96h $LC_{50}$) 값은 DEMETRA프로젝트의 데이터를 사용하였다. 예측 모델에 사용된 2차원 분자 표현자는 PreADMET프로그램으로부터 계산을 하였고, 선형 (다중 선형 회귀 방법)모델과 비선형(서포트 벡터 머신, 인공 신경망) 학습 방법들은 실험값과 예측값의 적합도를 고려하여 최적화 되었다. 데이터 전처리 과정을 거친 뒤에, 5묶음 교차 검증과정을 포함한 모집단 기반 전진 선택법을 통해서 각 학습 방법의 최적의 표현자 집합을 결정하였다. 가장 좋은 결과는 SVM 방법 ($R^2_{CV}$=0.677, RMSECV=0.887, MSECV=0.674) 이었고, EU의 규제 기준에 따른 분류에서는 87%의 정확도를 나타내었다. MLR방법을 통해서는 무지개 송어의 급성 독성에 대하여 독성을 나타내는 농약류의 구조적 특징과 지질 층과의 상호작용을 설명할 수 있었다. 개발된 모든 모델들은 5묶음 교차 검증과 Y-scrambling test을 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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