일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 본문에서는 학생 스스로 활동을 통해 통계적 개념, 자료 분석력, 문제해결력 등을 기를 수 있는 NIE(Newspaper in Education)을 통한 학습을 초등수학 학습지도에 적용하여, NIE를 활용한 학습이 초등학생의 통계 영역 학업성취에 미치는 효과를 살펴보고, 보다 효율적인 초등수학 학습지도 방안을 찾아보고자 한다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.141-154
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2006
오늘날 고등학교 졸업생의 감소는 대학의 입학정원에 심각한 영향을 미치고 있다. 주민등록상에 제시된 나이별 인구수에 기초하여 2022년까지의 고등학교 졸업생의 수를 예측하였다. 현재수준의 입학 지원율을 유지하기 위하여 전국지역들의 대학들은 앞으로 17년 후인 2022년까지 약 37.5%의 입학정원을 감소시켜야 할 것이다.
인터넷 상의 웹기반교육은 시$.$공간을 초월하여 많은 학습자들에게 관련 정보와 지식을 제공하고 있다. 그러나 웹 기반교육에서는 학습자의 학습진행상태를 단지 시험을 통해서만 확인 할 수 있는 문제가 있다. 본 논문은 웹기반교육에서 학습자의 학습 과정에 문제가 있는지를 검사하고, 문제가 있는 학생들을 발견할 수 있는 웹 모니터링 기법을 소개한다. 그 기법에서 본 논문은 이전 학을 단위들에 대한 학습자의 학습시간과 형성평가점수들에 기초하여 다음에 진행할 학습 단위에 대한 학습 시간을 예측할 수 있는 학습 시간 예측 모델을 제안한다. 이 기법은 교수자에게 학습자의 학습진행상태를 제공한다. 이 방법은 만약 학습자가 예측학습시간을 초과하였을 경우에는 자동으로 경고 메시지를 보내어 학습자가 다시 학습 과정에 잘 임하도록 독려하는데 이용될 수 있다. 학습시간 예측모델을 이용한 웹 모니터링에 관한 사례 연구를 통해 측정한 결과, 학습진행상태가 원만하지 않는 학습자의 대부분은 형성평가 점수가 저조하였다. 또한, 그들은 학습진행상태가 원만하지 않는 자신의 학습 습관을 그대로 유지하고 있는 것으로 나타났다.
2022 개정 과학과 교육과정은 AI를 활용한 탐구 활동을 경험함으로써 융합적 사고를 바탕으로 일상생활과 사회 속 과학 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이에 과학 교과와 AI를 융합한 과학-AI 융합교육 프로그램을 개발하고 이를 활용하여 고등학생을 대상으로 융합 수업을 진행하였다. 과학-AI 융합 수업은 감쇠진자의 운동을 정성적으로 이해하고 블록코딩 플랫폼 KNIME을 사용하여 진자의 위치를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 개별 심층 면담을 통해 학습자의 경험을 이해하고 해석하고자 하였다. Giorgi의 현상학적 연구 방법론을 바탕으로 학습자의 참여 동기, 배움과 변화, 어려움과 수업의 한계를 기술하였다. 학생들은 AI에 대한 관심과 사회적 트렌드에 대한 인식을 바탕으로 수업에 참여하고자 하는 동기를 가지고 있었다. 학생들은 직접 데이터를 수집하고 AI 모델을 구축하는 것을 배웠다. 실험 결과를 바탕으로 주변 현상을 예측할 수 있을 것으로 기대하였으며 융합 수업을 긍정적으로 인식하였다. 한편, 여전히 익숙하지 않은 플랫폼, AI 원리 이해를 어려움으로 인식하였고 따라해야만 하는 수업 방식의 한계와 수업 내용상의 한계를 인식하였다. 융합 수업의 경험은 실생활의 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는 학습 동기로 나타났으며, 학생들이 느낀 어려움과 한계는 더 심화되고 확장된 주제를 학습하고 싶은 동기로 이어졌다. 이를 바탕으로 과학-AI 융합 수업을 위한 논의 및 제언을 도출하였다. 본 연구는 과학-AI 융합 수업을 개발하고 이를 현장에 적용할 때 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 중고등학생의 주관적 행복감이 공감 능력에 미치는 영향 관계에서 부모-자녀 의사소통의 매개효과를 실증적으로 검증하는 데 있다. 이를 위해 인천, 화성 등 경기도 내 거주 청소년을 대상으로 2022년 7월 10일에서 8월 20일까지 277명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 277부 중 265부를 최종 분석에 사용하였다. SPSS 28.0과 Hayes(2013)가 제안한 Process Macro를 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과는 첫째, 주관적 행복감이 높을수록 공감 능력이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 주관적 행복감이 높을수록 부모-자녀 의사소통이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 부모-자녀 의사소통이 높을수록 공감 능력이 높아지는 것으로 나타났다. 넷째, 주관적 행복감과 공감 능력의 관계에서 부모-자녀 의사소통은 정(+)적인 매개효과로 나타났다. 이는 부모-자녀 의사소통이 중고등학생의 공감 능력을 향상시킬 수 있는 예측 변인임을 시사하고 있다. 본 연구는 중고등학생의 공감 능력을 향상시키고, 사회성을 발달하기 위해 주관적 행복감의 수준을 활성화하고, 매개변인으로 부모-자녀 의사소통을 활성화하여 건전한 성장을 위한 효과를 높일 수 있는 다양한 청소년 프로그램 및 청소년 상담에 필요한 기초자료를 제공하는 데 의의가 있다.
감성은 의사결정에 많은 영향을 미침에도 불구하고, 시계열예측에 있어서의 연구는 매우 적은 편이다. 본 연구는 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 시계열정보의 형태 (그래프, 계정성)와 더불어 살펴보았다. 감성은 피험자로 하여금 인터넷시험을 보게 하고 즉시 그 결과를 아려줌으로 유발하였다. 시험결과가 좋은 피험자에게는 상금을 주어서 그 효과를 극대화하도록 하였다. 본 연구는 팩토리얼로 설계되었으며, 86명의 학생이 인터넷에서 운용되는 실험프로그램을 직접 사용하였다. 그 결과 감성은 그 자체로는 효과가 없었지만, 정보가 주어진 형태와 관련되어 그 효과가 타나났다는 점이 매우 흥미롭다. 특히 좋은 감성이 유발된 경우, 계절성이 테이블형태로 (그래프에서 잘 표현될 수 있다는 점에도 불구하고) 더욱 정확하게 처리하는 경향이 있었다. 또한 피험자의 뇌파를 분석한 결과 전두엽 베타파가 정확성에 많은 기여를 하는 것으로 나타났다.
이 연구는 횡단면 조사연구로 Pender (1996)의 건강증진모형에 관한 선행 문헌고찰을 통해 청소년의 구강건강증진행위를 설명, 예측하는 가설적 모형을 구성하고, 모형의 적합성과 제시된 가설을 PLS 구조방정식 모형 분석을 통하여 검증하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 대안학교 고등학생의 구강건강증진행위에 미치는 영향에서 지각된 유익성, 통제의 소재, 자기 효능감, 자아 존중감이 높을수록 구강건강증진행위가 높아지는 것으로 나타났다. 간접효과를 검정한 결과에서는 주관적 구강건강상태가 좋을수록, 과거 구강건강관련행위를 잘할수록 구강건강증진행위가 높아지는 것으로 나타났다. Pender의 건강증진모형을 이용하여 구성한 대안학교 청소년의 구강건강증진 예측모형은 구강건강증진행위를 설명하고 예측하는 데 유용한 것으로 판단되었다. 따라서 향후에는 구강건강증진 예측모형에 입각한 구강건강증진방안이 개발되어야 할 것이다.
대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.
본 연구는 21세기 핵심역량이 대두되면서 시작된 대구행복역량교육의 교육과정 편성 운영 측면에서 성과를 분석하기 위해 실시되었다. 교육과정 편성 운영의 측면에서 볼 때 학생, 학부모, 교원 교육전문직은 대구행복역량교육에 대하여 모두 중간 이상 수준의 인식을 하고 있음이 확인되었다. 평균치를 비교하면 학생과 학부모는 큰 차이가 없었고 교원의 인식 수준이 상대적으로 높았는데 이는 교원이 교육과정 편성 운영의 주체라는 점에서 이해 가능한 결과이다. 또한 학부모는 학교급에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않은데 반해, 학생과 교원은 모두 유의한 차이가 있었다. 특히 예측과는 달리 학생과 교원 모두 학교급이 올라가면서 인식 수준이 낮아졌으며, 특목고 자율고와 특성화고에서 가장 낮은 결과를 보였다. 이는 대구행복역량교육이 2014년에 본격 시행되어 아직 초기라는 점과 함께 대학 입시나 취업으로 인한 부담으로 새로운 교육과정을 인식하고 받아들일 여지가 적었기 때문일 것으로 볼 수 있다. 앞으로 교육과정이 안착되면서 자연히 개선되겠으나 여기에서 대구행복역량교육의 안착을 위한 시사점도 찾아볼 수 있을 것이다. 교육과정 편성 운영에 대한 평가를 CIPP 모형에 근거한 설문 조사를 실시함으로써 상황, 투입, 과정, 산출로 나누어 평가한 결과, 학생과 학부모는 산출에 대해 매우 높은 평가를 내리고 있음을 알 수 있었다. 반면, 교원의 경우 투입에 대한 평가가 가장 높았다. 비록 학생과 학부모는 상황과 투입에 대한 설문 조사를 실시하지 않았으나 학생과 학부모의 산출평가 문항 평균값이 교원의 투입평가 문항 평균값과 유사하였다. 성과에 해당하는 산출평가만을 기준으로 한다면 교육의 대상인 학생들로부터 교육과정 편성 운영에 대해 긍정적인 평가를 받고 있다는 점은 매우 의미 있는 결과라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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