최근 개인의 성과를 이끌어내고 극대화할 수 있도록 지속적으로 도와주는 코칭에 대한 관심이 집중되고 있다. 현재 교육 현장에서는 일반적으로 면대면 위주의 코칭이 진행되고 있으며, E-코칭이 대두되고 있다. 그리고 인터넷을 이용하는 E-코칭과 직접 코치와 학습자(coachee)가 대면하는 면대면 코칭을 단점을 보완하고 장점을 극대화할 수 있는 효과적인 코칭 방법이 요구되고 있다. 이를 위해, 면대면 코칭과 E-코칭의 어려움과 한계를 극복하면서 상호 보완하는 하이브리드 코칭에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습자의 진로 코칭을 위한 인터넷 상에서 웹서비스 기반의 면대면 코칭과 E-코칭을 상호 보완한 코칭 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 Restful 기반의 하이브리드 코칭 웹서비스를 제공하고, 웹 기반으로 데이터베이스와 연동하여 코치 및 학습자의 프로파일과 코칭 내역을 저장하고 관리할 수 있도록 한다. 제안한 학습자 간에 원격 접근성을 향상시키고, 시공간의 제약 없이 상호 작용을 제공하는 온라인 환경에서 전통적인 면대면 코칭의 장점을 살리고 한계점을 보완할 수 있다.
본 논문에서는 딥아이(DIY) 블록 프로그래밍과 라즈베리파이의 피지컬 컴퓨팅을 활용해 엑츄에이터와 센서를 제어하고 센서를 통해 수집한 데이터를 전처리해 인공지능에 활용함으로써 효율적인 인공지능 교육 방식을 제안한다. 해당 방식은 블록코딩 방식을 사용함으로써 문자코딩 대비 오타을 줄이고 문법 구애율을 낮춤으로써 프로그래밍 입문자의 구문적 어려움을 최소화하고 개념과 전략적 학습을 극대화한다. 블록프로그래밍 사용언어로 파이썬을 채택해 입문자의 편의를 도모하고 파일처리, 크롤링, csv데이터 추출을 통해 인공지능 교육에 활용한다.
본 논문에서는 SMIL 기반 멀티미디어 문서를 웹에서 동적으로 생성하는 방법을 제안한다. 생성되는 멀티미디어 문서는 W3C에서 권장하는 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)을 사용한다. 제안한 방법은 사용자 프로파일에 따라 자동적으로 XSLT 문서를 생성한 후, 미리 작성된 XML 문서와 결합하여 SMIL 문서를 실시간으로 생성한다. 기존 대부분의 웹 문서가 HTML에 기반함으로써 재사용성 및 문서에 포함되는 객체들의 동기적 관계의 지원이 어렵지만, 제안된 방법은 XML에 기반함으로써 재사용성을 지원하고 SMIL에 기반한 다양한 멀티미디어 문서를 효율적으로 생성한다. 적용한 예로서, 원격 강의에서 학습자에 따라 문서 생성 시스템을 보였으며, 응용 분야로는 전자 상거래, 원격 강의, 웹기반 멀티미디어 문서 편집 등이다.
본 연구는 임상간호사의 심폐소생술에 대한 지식과 기술을 향상시키기 위해 웹 기반의 교육 프로그램을 개발하고 평가하는 데 목적이 있다. 2002년 2월 1일부터 4월 30의 기간동안 류세앙(1999)이 수정한 프로그램 개발과정에 의해 분석, 설계, 자료수집 및 개발, 프로그래밍 및 구현, 평가를 거쳐 웹 기반의 심폐소생술 간호교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 본 프로그램은 심폐소생술의 의의와 중요성, 기본심폐소생술, 장기심폐소생술, 소생술 후 간호를 학습내용으로 하여 텍스트 자료, 사진, 그림, 동영상 자료 등을 나모 웹 에디터, 스캐너, Adobe photoshop 등을 이용하여 인터넷 파일 제작과 이미지 수정단계를 거쳐 FTP(File Transfer Protocol)을 이용하여 웹에 올리고 시범운영을 통해 최종 수정하여 완성된 프로그램이 개발되었다. 2) 평가단계에서는 D시내에 소재한 K대학병원에 근무하는 간호사 36명을 임의표출하여 프로그램을 사용한 후의 반응을 조사하였다. 이에 대한 결과는 다음과 같다. 학습교재 관련특성의 평점은 $4.2{\pm}.67$, 학습 시스템 관련특성의 평점은 $4.0{\pm}.79$점, 학습자 만족도 관련특성에 대한 반응에서 학습자의 만족도는 $4.2{\pm}.58$점, 다른 교육 프로그램의 개발필요성은 $4.3{\pm}.62$점을 얻어 총평점은 $4.1{\pm}.45$점이었다. 특히, 멀티미디어 자료의 적절성은 $4.3{\pm}.68$점, 다른 교육 프로그램의 개발필요성은 $4.3{\pm}.62$점이었고, 화면구성과 배색의 적절성에서 $3.8{\pm}.81$점, 화면크기와 글자크기의 적절성에서 $3.7{\pm}.81$점이었다. 이상의 결과를 볼 때 프로그램 평가에 대한 분석작업을 거쳐 교육 프로그램의 지속적인 업그레이드 작업이 이루어진다면 본 웹 기반의 간호교육 프로그램이 간호사들의 계속교육과 평생교육에 활용될 수 있는 효과적인 교육 프로그램이 될 수 있으리라 사료된다.
본 논문은 모바일 학습의 사운드 레코딩과 플레이어를 위한 스마트폰 애플리케이션을 구현한다. 스마트폰은 유비쿼터스로 언제 어디서나 사용 가능하고, 오디오를 지원하고 마이크로폰을 내장하고 있기 때문에 본 논문에서 제안하는 사운드 레코딩과 플레이어 애플리케이션의 개발은 추가적인 인프라가 필요없이 가격이 싸고 쉬운 방법으로 프로그래밍을 개발할 수 있다. 그리고 안드로이드 플랫폼에 내장된 DBMS인 SQLite를 이용하여 내장된 데이터베이스 기술에 기반한 노래의 가사 데이터 처리에 대한 기법을 설명한다. 따라서 스마트폰의 사운드 레코딩과 플레이어 앱을 개발하여 모바일 폰에 음원 파일만 있다면 언제 어디서나 음원에 맞춰 자신의 음성을 녹음할 수 있다. 따라서 본 논문은 학습자가 추가적인 인프라를 구성하지 않고 모바일 학습의 활성화를 기대할 수 있다.
PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
본 연구는 「경기교육종단연구(GEPS)」의 2019년 고등학교 2학년 자료를 이용하여 학습자가 지각한 수학 수업방식(교수자중심, 학습자중심)이 수학자기효능감에 미치는 영향력에 대한 이질적 잠재집단을 탐색하였다. 탐지된 잠재집단의 특징을 프로파일링하기 위해 교수·학습 관련 변인들의 분포를 확인하고, 구조방정식모형을 설정하여 다집단 분석을 실시하였다. 분석결과, 두 개의 잠재집단이 탐지되었으며, 그 특성에 따라 교수자형 집단과 학습자형 집단으로 명명하였다. 탐지된 교수자형과 학습자형 집단에서 교수자중심수업에 대한 지각과 학습자중심수업에 대한 지각, 그리고 수학교수능력에 대한 인식은 분포가 유사하였지만, 수학자기효능감과 수학흥미, 수학수업참여의 경우 교수자형 집단이 학습자형에 비해 높게 나타났다. 또한 교수자형 집단은 학습자형에 비해 수학교수능력에 대한 인식이 수학자기효능감과 수학수업참여에 미치는 영향이 크게 나타났으며, 학습자형 집단은 교수자형에 비해 수학흥미가 수학자기효능감과 수학수업참여에 미치는 영향이 크게 나타났다. 본 연구는 경로모형기반의 단위 분할 탐색 REBUS-PLS 방법을 적용함으로써 수학 수업방식이 학습자에게 미치는 영향력에 관한 새로운 연구방법을 제시하였다.
뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.
언어 학습 콘텐츠에서 공통적으로 가질 수 있는 문제점들을 분석하고 문제점에 대하여 음성 패턴인식기술을 적용하여 기존의 문제점을 해결하였다. 언어 학습 콘텐츠의 첫 번째 문제점은 온라인 학습 자세이다. 수업 진행은 되었지만 다른 웹 페이지를 열어 게임을 하는 등 학생들의 집중력은 떨어졌다. 두 번 째 문제점은 Speaking 학습 과정을 만들었지만 실제로 따라 읽는지 판단할 수가 없었다. 세 번 째 문제점은 학습 관리 시스템에 의한 기계적 진행이 아니라 선생님들의 평가에 의해 잘하는 학생들과 못하는 학생간의 학습 진행에 차이를 둘 필요가 생겼다. 마지막으로 가장 큰 문제는 기존에 만들어 놓은 콘텐츠들은 그대로 유지되면서 위의 문제들을 해결할 수 있어야 했다. 이러한 배경 하에 음성 패턴인식기술은 말하기 학습 전용 학습 프로그램으로 학습 진행을 위한 음성인식은 물론 학습 자체를 위한 음성인식 기능들을 모두 가지고 있으며 인식 절차에 사용된 학습자의 발화 데이터를 원하는 형태의 오디오 파일로 변경하여 서버의 특정 위치로 전송하거나 SQL서버에 등록할 수도 있으며, 또한 컴포넌트이기 때문에 그 어떠한 시스템이나 프로그램이라도 모두 적용 가능하고 이미 만들어진 콘텐츠 전체를 손상시키지 않고 쉽게 삽입하여 새로운 기능들을 사용할 수 있었다. 본 논문으로 교육 방식을 보다 인터렉티브하게 바꾸어 적극적인 수업참여가 되도록 기여하였다.
수학에서의 성차는 교수 학습 환경에서 학습자에 대한 공평성을 추구하는 맥락에서 연구자들의 지속적인 관심을 받아 왔다. 수학의 여러 영역 중 특히 기하 영역은 전통적으로 남학생이 여학생에 비해 높은 성취를 보이는 영역으로 인식되어 왔으나, 최근에는 성차가 완화되거나 점차 사라지고 있다는 경험적 증거들이 종종 보고되고 있다. 본 연구에서는 2003년부터 2011년까지 3개 주기 동안 실시된 TIMSS 8학년 수학과 데이터를 활용하여 우리나라 중학생들이 기하 영역의 각 하위 인지요소에서 나타내는 성차를 인지진단모형을 활용하여 고찰하였다. 본 연구에서는 여러 가지 인지진단모형 중 교육 전문가에게 유용하고 해석 가능한 정보를 제공할 수 있는 Fusion 모형을 적용하였다. 연구결과, 기하 영역의 세부 인지요소 중 '입체도형의 모양'에 있어서는 2003년과 2007년 각각 남학생이 여학생에 비해 높은 숙달 확률을 나타내었으나, 2011년에는 전체 인지요소에서 남녀 간에 차이가 없는 것으로 나타나, 성차가 완화되고 있다는 최근 연구들을 지지하는 하나의 경험적 증거를 제공하였다. 이밖에 인지진단모형을 적용하여 성차를 분석한 결과에 따라, 학생들의 인지요소 숙달 프로파일이 남녀 간에 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 특정 문항을 푸는데 있어서 반드시 필요하다고 정의된 인지요소들이 성별에 따라 상대적으로 더 혹은 덜 중요하게 기능하는지 등에 대해 고찰하고 이에 근거하여 기하 영역의 교수 학습에 시사점을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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