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정신분열병의 실험적 모델 (Experimental Models of Schizophrenia)

  • 전진숙
    • 생물정신의학
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    • 제6권2호
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    • pp.153-160
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    • 1999
  • 동물모형은 정신장애의 연구와 치료에 유용한 도구를 제공할 수 있다. 정신장애의 동물모형으로서의 적합성에 대한 평가 기준은 첫째, 유도된 상태의 유사성, 둘째, 행동상의 유사성, 셋째, 공통된 근저의 신경생물학적 기전, 넷째, 임상적으로 효과적인 치료 기술에 의한 역전 등 4가지이다. 저자는 정신분열병의 연구에 유용한 도구로 사용할 수 있는 실험적 모델을 간략히 소개하였다. 정신분열병의 실험적 모델로서는 L-dopa 모델, phenylethylamine 모델, hallucinogen 모델, amphetamine 모델, phencyclidine(이하 PCP) 모델, NE 보상계병소 모델, 망상계자극 모델, 사회격리 모델, 조건화된 회피반응, catalepsy 시험, paw 시험, 자기자극 paradigm, latent inhibition paradigm, blocking paradigm, 경악반사의 prepulse inhibition, 설치류 상호작용, 원숭이의 사회적 행위, 해마손상, 선택적 breeding을 사용한 모델, 고기압 모델, 각성 모델, 감각운동 gating 모델 등이 제시되고 있다. 저자는 이중에서 특히 정신분열병의 실험적 모델로서 face validity, predictive validity, construct validity가 높은 몇 가지 방법에 대해서 중점적으로 설명하였다. 임상경험 및 동물실험에서 PCP 및 ketamine 등 PCP 유사물질은 양성증상 뿐만아니라 음성증상, 파과형, 인지장애군에 좀 더 가까운 비망상형의 정신분열병에도 적용시키기가 좋은 것으로 알려졌다. 임신이나 출생 시 합병증에 의한 해마병소화, 내재적 신경독성에 의한 NE 보상계 병소, 스테로이드 증가에 의한 해마변화 등에 의해서 정신분열병이 유도될 수 있음은 해마병소화 모델이 정신분열병의 실험적 모델로서의 첫번째 기준을 충족시킴을 입증한다. 해마 병소화 후에 정신분열병 환자에서 흔히 볼 수 있는 주의집중력 장애, 공간 및 문맥 정보의 이해결핍, 기억구성, 인식기억, 고전적 조건화, 일반화, 복합적 학습, 상동적 행동, 미신적 행동, 과잉각성, 소멸과 습관형성, 피부전도 실험 등의 이상이 관찰됨은 정신분열병의 실험적 모델로서 두 번째의 기준에 합당한 것이다. 사후 부검한 뇌조직 및 여러 신경영상화 연구에서 해마의 구조적 이상 및 신경전달물질의 수용체 변화가 보고됨은 세 번째 조건을 만족시키는 것이며, 정신분열병의 여러 치료약물을 투여함으로써 상기 변화가 반전됨은 해마병소화 모델이 정신분열병의 실험적 모델로서 타당도가 높음을 시사한다. 정신분열병의 양성증상, 음성증상, 인지장애를 모두 포괄적으로 반영할 수 있는 실험적 모델로서 ketamine 모델과 해마병소화 모델 등이 보다 유용한 도구로 제시될 수 있다. 그러나 현재까지 어떠한 정신분열병의 모형도 정신분열병 전체를 대표할 수 있는 것은 없다. 따라서 동물모형을 사용한 연구의 결과는 매우 조심스럽게 해석되어야 한다. 또한 동물모형을 발전시키고 타당화 시키려는 노력은 인간에서의 현상을 신빙성있게 측정하는 방법을 규명하는 과정과 공동으로 이루어져야 한다.

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프랜차이즈 뷰티 아카데미의 교육서비스 품질이 관계 몰입을 통한 교육 서비스 성과에 미치는 영향 연구: 신뢰 수준의 조절효과 (The Effect of the Quality of Education Service on the Performance of Education Service through Relationship Commitment in Franchise Beauty Academy: Moderating Effect of Trust Level)

  • 김창봉;김희수
    • 벤처창업연구
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    • 제16권3호
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    • pp.193-211
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    • 2021
  • 최근 K팝을 필두로 한 한류열풍과 K뷰티에 관한 관심이 높아지고 있다. 또한, 국내 뷰티 서비스 산업에 대한 인기와 영향력이 커지며 경제적, 문화적 파급효과가 지속해서 확대되고 있다. 해당 파급효과와 더불어 국내 뷰티 서비스 발전에 따른 인력 수요에 대응한 전문인력양성 필요성이 강조되고 있기도 하며 뷰티 아카데미의 실 수요자인 교육생도 점차 증가하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스에 있어 교육목적을 달성하기 위한 교육서비스 품질요인의 중요성과 관계몰입 간 영향 관계 및 교육서비스 성과를 살펴보는 것이다. 나아가 교육서비스 제공 활동을 비롯하여 행정지원서비스, 교육프로그램 등의 중요성을 도출하는 것이다. 하지만 뷰티 서비스 제공에 따르는 전문인력 양성을 위한 연구는 뷰티 산업의 발전속도에 비하여 부족한 편이다. 따라서 뷰티 서비스 교육이 강조되고 있는 현재 시점에서 본 연구는 국내 프랜차이즈 뷰티 아카데미의 교육생들이 교육서비스 품질을 바탕으로 하는 관계몰입과 교육서비스 성과에 간의 영향 관계를 살펴볼 것이다. 본 연구 수행을 위해 설정한 측정변수는 프로그램, 강사자질, 수강료, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입, 신뢰수준, 교육서비스 성과이다. 해당 변수들은 설문조사를 통한 자료를 분석하여 측정하였으며 실증분석 결과 아래와 같은 내용을 도출하였다. 첫째, 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스 품질인 프로그램, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입 그리고 신뢰수준은 관계몰입에 유의한 영향을 미쳤다. 교육프로그램의 체계성과 다양성 등 학원 측에서 제공하는 교육서비스가 수강생에게 일률적인 관계몰입을 가능케 하는 것으로 나타났다. 교육서비스 품질 자체가 수강생 입장에서 뷰티 서비스 제공에 필요한 전문지식을 학습 받고 학원과의 관계에 유기적인 역할을 하는 것이다. 둘째, 교육서비스 품질과 관계몰입에 있어 학원과 수강생 간 신뢰수준의 조절 효과가 유의하게 나타났다. 이는 학원이 제공하는 교육서비스에 대하여 수강생들의 실질적인 신뢰 관계를 통해 더욱 높은 수준의 서비스품질을 느끼게 된다는 것이다. 위와 같은 실증분석 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 시사점은 교육서비스 성과로 대표되는 수강생 실력과 만족도를 향상할 방안을 강구하는 것이다. 뷰티 아카데미라는 학원 입장에서 제공하는 교육서비스 품질이 교육시설이나 수강생들의 진로 선택에도 큰 영향을 미칠 것이기 때문이다. 교육 자체에 관한 일관성과 편의성, 지식 지향성 등의 특성이 종합적으로 고려되어야 할 것이며 학원의 외부환경인 외적 서비스 요인을 통한 이미지 형성으로 강력한 시장 입지를 구축해야 한다. 나아가 경쟁업체와의 차별화된 전략 제시 측면에서도 교육서비스품질요인은 수강생과의 관계몰입에 상당히 중요한 역할을 하는 것으로 알 수 있기에 수강생의 행동에 수반되는 수요를 사전적으로 파악하여 수강생 개인이 경험하는 심리적 안정감에도 관계 마케팅 역할이 중요할 것이다.

네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템 (Major Class Recommendation System based on Deep learning using Network Analysis)

  • 이재규;박희성;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.95-112
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    • 2021
  • 대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.