본 연구는 스마트폰으로 인식이 가능한 QR코드를 이용한 퀘스트 기반학습을 적용하여 교육 현장에서 학습방법으로서 가능성을 확인하는데 있다. 퀘스트 기반학습의 적용은 초등학교 3학년 32명을 대상으로 1개월간 총 8차시에 걸쳐 적용되었다. 학습활동 후 학습동기의 네 가지 하위요인에 대한 다변량분석을 하였다. 연구결과, 퀘스트 기반학습은 동기하위요인 중 주의집중과 자신감 요인의 동기를 촉진하는 긍정적인 결과를 보였다. 게임형태의 퀘스트 기반학습은 다양한 미디어를 활용한 학습방법으로 교육현장에서 학습자 참여를 촉진하고, 활동중심의 경험학습을 위한 학습방법으로 활용될 수 있을 것이다.
심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.
가상현실 콘텐츠는 교수 학습활동에서 학생들의 체험을 요구되는 부분에 도움을 줄 수 있으며, 가상현실을 교육현장에 활용하려는 관심이 교사와 학생들에게서 높아지고 있다. 이를 위해 교육대학에 재학 중인 예비교사에게 가상현실 제작도구인 코스페이시스를 교육하기 위한 수업을 설계하였고, 학습자의 학습동기에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 본 연구에 대한 평가를 위해 사전 사후 설문조사를 실시하고 분석하였으며, 그 결과로는 학습동기의 주의집중과 자신감은 성별에 따라 차이를 보이고, 새로운 기술과 성취감이 학습동기 향상에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 교육은 학습자의 흥미를 끌고 주의집중을 할 수 있도록 자기주도적 학습에서의 교육적 효과를 높이려 하고 있다. 때문에 단순한 지식의 전달보다는 학습자가 학습에 주체적으로 참여할 수 있게 하는 상호작응성이 보다 더 중요하게 되어, 교육에 놀이나 오락을 도입한 에듀테인먼트 콘텐츠가 각광받고 있다. 특히, 디지털을 기반으로 한 에듀테인먼트 콘텐츠에는 학습자가 몰입할 수 있도록 재미와 오락적 측면이 강화된 상호작용성을 설계하는 방법이 필요해졌다. 이를 위해 에듀테인먼트의 교육적 요소를 추출하여 학습설계 방법을 알아보고, 인터랙티브 만화의 재미요소들을 추출하여 교육적 효과를 높일 수 있는 상호작용성의 설계방법을 살펴보고자 한다. 본 논문의 결과, 무한한 가능성을 지닌 인터랙티브 만화를 새로운 에듀테인먼트 콘텐츠 분야로 자리 매김 할 수 있는 토대가 마련될 것이다.
본 연구는 학생들의 효율적인 학습을 위하여 정보처리이론에 따른 소프트웨어 교육 수업 전략 설계 및 교수학습 활용 방법을 도출하는데 목적이 있다. 정보가 입력되어 인출되기까지의 정보처리과정을 적용해 소프트웨어 교육에서 프로그래밍을 보다 효과적으로 이해하고 적용할 수 있는 원리와 방법을 제시한다. 학습의 과정을 개선하고 소프트웨어 교육 정보를 보다 많이 기억하고 인출할될 수 있도록 돕는 유용한 내용들을 제공한다. 정보처리이론을 소프트웨어 교육 수업에 적용함으로써 학생들은 집중력, 문제해결능력이 향상되고 학습정보에 대해 효과적으로 기억하며 장기간 기억, 인출이 가능해 질 것을 기대한다. 교육 환경이 발전하고 학습방법도 달라지고 있지만 학습자의 인지구조가 변화되진 않을 것이다. 그러므로 발전하는 교육 환경에 맞추어 정보처리이론을 토대한 소프트웨어 교육에서 교수·학습 방법은 지속적으로 연구되어야 한다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
본 연구는 성인학습자의 특성과 사이버강의 몰입구인간의 관련성을 살펴보고 몰입, 스트레스, 문제해결간의 관계를 밝혀 보려는데 연구목적을 두었다. 연구대상은 서울에 소재한 K사이버대학교 재학생 1044명 이였으며 학생들은 온라인설문지 형태에 자발적으로 참여하였다. 분석결과 첫째, 즐거움, 관여, 주의집중, 시간왜곡의 몰입구인에서 학년, 연령, 결혼상태, 수강신청 과목 수라는 성인학습자의 특성에 따라 차이를 보였다. 둘째, 사이버강의 몰입은 스트레스와 부적상관관계를 보였고 문제해결과는 정적상관관계를 보였다. 이 연구를 통해 성인학습자의 사이버강의 몰입향상을 구체화하는 프로그램 마련을 위해서 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 첫째, 성인학습자의 다양한 배경과 특성을 고려한 사이버강의 설계가 필요하며, 둘째, 성인학습자가 학습과정에서 몰입감을 높일 수 있도록 다양한 사이버강의 평가방법의 개발 및 적용이 필요하며, 셋째, 성인학습자들의 사이버강의 몰입향상을 제공할 수 있는 스트레스 관리와 문제해결능력을 증진시킬 수 있는 체계적인 학업상담이 필요하다.
본 연구는 영어를 외국어로 배우고 있는 한국 EFL 초등 학습자들의 부족한 영어 노출 시간을 연장하면서 말하기 능력을 향상하기 위한 방안으로 게이미피케이션을 접목한 스마트 러닝 과제학습을 설계했다. 경쟁, 보상, 맞춤형 캐릭터 등의 게임 요소를 영어 교육에 접목한 '교육 게이미피케이션'의 일환인 본 연구는 모의실험에서 발견된 개선점들을 반영해 주의 집중 시간이 상대적으로 짧은 초등 학습자들에게 과제 학습이라는 부담을 줄이고 영어 말하기 게임을 재미있게 받아들여 적극적인 게임참여를 유도하는데 중점을 뒀다. 특히 영어 문장을 만드는데 어려움을 겪는 학습자들이 '카카오 톡'의 장점인 즉각적인 상호작용과 음성 녹음 기능을 활용한 실시간 및 비실시간 게임을 통해 실력 향상과 더불어 자기효능감도 고취시킬 수 있는 교육 게이미피케이션의 다양한 시도가 요구된다.
학습동기 저하로 인해 중도탈락과 대학생활 부적응이 심화되어 가고 있기에 학습동기촉진 방안이 모색될 필요가 있다. 본 연구의 목적은 J 지역대학에 재학 중인 학습자 273명(남 116, 여 157)을 대상으로 Keller(1983)가 제안한 ARCS 평가모형이 동기수준을 평가하는데 타당한 모형인지 탐색적 차원에서 검증하고자 실시되었다. 이를 위해 평균통계량, 일원분산분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, ARCS 요인별 동기수준은 관련성 요인이 가장 높게 나타났다. 둘째, 학년별의 경우 1학년 및 3학년 학생에 대한 ARCS 동기수준은 적절했다. 학년별로 '주의집중'과 '관련성' 경우만 차이가 나타났으며, 특히 1학년 집단이 2학년 집단에 비해 큰 것으로 확인되었다. 셋째, 동기수준 측정을 위한 구성타당도 및 수렴타당도가 확보되었다. 확인적 요인분석 결과도 변인의 평균분산추출지수(AVE) 및 복합신뢰도(CR)가 적절하였으며, 모형적합도도 양호하였다. 마지막으로 본 연구가 가지는 의의, 연구의 제한점, 추후 연구에 대한 제언을 제시하였다.
효과적인 교육을 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만, 이러한 결과를 실제 수업현장에 적용하기에는 많은 시간과 노력 등이 필요하여 잘 활용되지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 교실 수업, 특히 지필 위주의 수업에서는 여전히 따분해하며 집중하지 못하는 학생들을 흔하게 볼 수 있다. 본 연구에서는 학생들의 적극적 참여를 통한 효과적인 교육을 구현하기 위한 방안으로 구성주의적 교수학습 방안과 정보 기술을 기반으로 교수자와 개별 학생들 사이의 실시간 상호작용을 극대화시키는 교수방안을 제안하고자 한다. 구현 사례로 통계적 추정의 표본추출 단원에 적용할 수 있는 교수학습 모형과 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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