인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.
본 연구에서는 고등학교 학생들의 성취 목적(과제지향/수행 지향/수행 회피), 유능감 등의 동기 변인과 학습 전략(심층적/피상적), 자기 조절 능력 등의 인지 변인 및 화학 선다형 수리 문제 해결력 사이의 인과관계를 경로 분석을 통해 조사하였다. 연구 결과, 유능감과 과제 지향 목적은 자기 조절 능력을 통하여 화학 수리 문제 해결력에 긍정적 영향을 미쳤으며, 특히 유능감은 인지 변인을 경유하지 않고도 직접적으로 화학 수리 문제 해결력에 긍정적 영향을 주는 것으로 조사되었다. 인지 변인 중 심층적 학습 전략은 유능감과 과제 지향 목적의 영향을 받았고 피상적 학습 전략은 수행 회피 목적의 영향을 받았으나, 이러한 학습 전략과 화학 수리 문제 해결력 사이에는 인과관계가 존재하지 않았다.
본 연구에서는 조직학습이 무형자산이라는 매개를 거쳐 어떻게 기업성과에 영향을 미치는지에 대해 조사하였으며, 그 관계를 기반으로 조직학습과 무형자산을 목적에 따라 유형화하여 실증분석을 시도하였다. 업무수행방식 교육은 제품 서비스개선과 시장지배력 확대에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 지식관리방식 교육은 제품 서비스개선에서만, 조직학습비용은 시장지배력 확대에서만 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 매개효과에 대해 분석한 결과를 살펴보면, 업무수행방식 교육의 경우에서 시장지배력 확대에만 매개효과가 있는 것으로 나타났고, 지식관리방식 교육과 조직학습비용은 매개효과가 없는 것으로 조사되었다. 따라서 기업성과 제고에 있어 조직학습의 운영과 무형자산의 획득이 반드시 필요하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 프로그래밍 교과의 수행평가 시스템에서 자기주도적 학습능력 촉진을 위하여 학업성취도를 분석 및 예측하는 기능 구현을 목적으로 하였다. 본 논문에서는 구현한 수행평가 시스템은 우선 루브릭을 적용하여 프로그래밍 수행평가의 채점을 논리력, 문제해결력, 창의력으로 단순한 점수가 아닌 이원분류를 통해 고차원적인 인지능력에 대한 항목별 근거의 제공을 가능하게 하였다. 또한 학업성취도를 단순히 보여주는 것이 아니라 분석하여 학생별 학업성취도를 측정 준거 별로 분석할 수 있도록 그래프로 표현하였다. 나아가 학업성취도에 이동평균법을 적용하여 향후 점수를 예측할 수 있게 하였다. 이로 인해 학생은 평가 결과 그래프로 현재 자신의 학습상태를 파악하고 앞으로의 학업상태를 보다 정확하게 예측함으로써 자신의 학습 준거 별장 단점을 분석하여 학습 방향 및 학습시간에 대한 자기 성찰에 도움을 주어 자기주도적 학습능력을 촉진시킬 수 있도록 하였다. 교사에게는 학업상태에 따라 완전학습을 추구하기 위하여 학생들에게 제공될 수 있는 교육적 방법을 차등 지원함으로써 교육의 효과를 최대화 할 수 있다.
학습장애를 가진 청소년들은 일반인들에 비해 학습에 필요한 기본 기술의 하나인 주의집중력의 습득에 있어서 어려움을 보이며 이로 인하여 학업성취에 문제를 가져온다. 음악은 주의집중력을 향상시키기 위한 중요한 도구가 될 수 있으며 정서적으로 민감한 청소년기의 학습장애인들에게 거부감을 주지 않는 좋은 자극제로 작용할 수 있다. 이에 본 연구는 학습장애 청소년을 위한 개별 음악 활동을 실시하여 주의집중력의 향상에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 연구대상자는 중학교 1학년 2명과 중학교 2학년 1명으로 3명에 대한 사례연구를 실시하였다. 음악 활동은 연구자와 대상자가 일대 일로 실시하였으며 주 2회, 10주 동안 총 20회기로 진행되었으며 매 회기는 30분씩 이루어졌다. 한 회기에 실시된 활동은 다음 회기에 다시 반복되었으며 연구기간 동안 총 10개의 음악활동 계획안을 적용하였다. 음악 활동은 연구자가 학습장애 청소년을 위하여 만든 것으로 음악과 노래, 음악과 악기 연주, 음악 감상의 세 영역에서 이루어졌다. 본 연구에서 대상자의 주의집중력의 향상 정도를 알아보기 위하여 음악 활동을 실시하기 전 후 1주에 FAIR 주의집중력 검사와 Conners의 주의집중행동 평가 척도를 평정하였다. 또한 비디오 관찰을 통하여 연구자가 제시하는 과제 수행의 정확도가 회기별로 어떻게 변하는지 분석하였고 매 회기별로 10분씩 눈맞춤 횟수를 측정하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 첫째, 구조화된 음악활동이 학습장애를 가진 청소년들의 FAIR주의집중력 검사와 과제 수행의 정확도에 있어서 증가를 보임으로써 본 연구에 참가한 3명의 학습장애 청소년들의 주의집중력 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, Conners주의집중행동 평가척도를 이용한 사전 사후 검사결과와 눈맞춤 행동의 변화를 분석하였을 때, 본 연구에 참가한 3명의 학습장애 청소년들의 주의집중 행동의 증가를 보임으로써 이들의 주의집중행동의 향상시켰다.
성공적인 이-러닝을 위해서는 학습자들이 보다 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경의 지원이 전제돼야 한다. 그러나 대부분의 기존 이-러닝 시스템들은 자기주도적 학습을 촉진할 수 있는 요인들을 부분적으로만 적용하여 학습자의 자기주도적 학습력 향상을 극대화시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 다양한 학습방법, 평가방법 및 학습내용수준, 다양한 측면에서의 학습동기 유발 전략을 제공하여 이를 종합적으로 반영하여 보다 향상된 자기주도적 학습 환경을 지원하는 웹기반 이-러닝 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템의 효과성을 검증하기 위하여 대학교 자료구조 교과목에 적용한 후 수강학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 제안된 시스템은 학습자가 자신의 학습력을 향상시키며 효과적으로 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습 환경을 지원한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 중학생의 알고리즘 학습을 효과적으로 지원하기 위한 도구로 교육용 로봇을 선택하고 로봇의 활용 효과를 최대화하기 위한 교수 학습 프로그램을 개발하였다. 해당 프로그램은 알고리즘 학습에 대한 내적 동기 유발 및 창의적 문제해결력 향상을 위한 교수 학습 전략을 반영하여 구성하였으며, 중학교 학습자의 인지적 발달 특성과 알고리즘 학습을 처음 접하는 초보 학습자라는 특성을 반영하였다. 개발한 프로그램을 실제 중학교 학습자들에게 적용한 결과, 로봇 활용 알고리즘 학습을 수행한 집단이 일반 프로그래밍 언어를 활용한 알고리즘 학습을 수행한 집단에 비해 내적 동기와 창의적 문제해결성향이 유의하게 높게 나타났음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 새로운 교육과정이 시행될 경우, 중학생의 알고리즘 학습을 위한 교수 학습 도구의 선정 및 교수 학습 설계에 유용한 방향을 제공해 줄 수 있을 것이다.
21세기 경쟁사회에서 도서관은 경쟁력을 확보하기 위한 대비가 필요하다. 미래 지식정보사회에서도 도서관이 본연의 역할과 기능을 수행할 수 있도록 조직의 변화와 경영혁신이 요구된다. 학습조직은 도서관이 지향해야 할 이상적인 조직체제일 것이다. 본고는 학습조직의 개념과 특징, 학습 조직 구축법에 관하여 살펴보고, 도서관에서 학습조직을 구축하는 방법과 이와 관련지어 고려해야 할 문제에 관하여 논의하였다.
학교에서 가르치는 것과 학교 밖에서 실행되고 있는 것과는 서로 연결성을 유지하면서 통합을 이루어야 된다고 볼 때, 교과서 위주의 형식화되고 구조화된 내용만으로 이루어지는 제한된 학습활동은 수학과 교육과정에서 요구하는 수준의 문제해결을 기대하기가 어렵다. 본고에서는 학생들의 수학적 경험과 관련된 실생활 중심의 과제(Project)를 공동으로 해결하는 과정에서 학생 개개인이 자신의 지적 능력에 따른 역할을 가치 있게 수행함으로써 문제 해결력을 향상시킬 수 있는 방안에 대해서 살펴보고자 한다.
AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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