오늘날 모든 물체에 컴퓨터가 내장되어 언제 어디서나 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 컴퓨팅 개념이 대두되고 있다. 그래서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 사용자 중심의 환경이나 주변 상황으로부터 획득한 컨텍스트를 분석하기 위해서 상황 인식(Context-awareness) 시스템이 필요하다. 이 시스템은 센서로부터 취득한 컨텍스트, 즉 하위 레벨의 컨텍스트로 부터 통합, 추론, 그리고 학습을 통해서 상위 레벨의 컨텍스트를 생성해야 한다. 그러나 기존의 상황 인식 시스템은 다양한 타입의 처리할 수 없고 사용자의 선호도나 흥미도를 고려하지 않은 제한점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어를 위한 다양한 센서들로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리할 수 있는 생성할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 주변 환경에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 센서된, 통합된, 추론된, 그리고 학습된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 시대로 접어들면서, 컴퓨터 시스템은 언제 어디서나 우리의 일상생활에서 필요로 하는 적절한 서비스와 정보를 제공할 수 있게 되었다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 학습의 개념으로 발전시켰다. 본 논문에서는 기존의 ERSS(Korea's Educational Resources Sharing System)를 발전시켜, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 적용된 U-스쿨을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 기존의 ERSS를 기반으로 하여 모바일 기술, 센서 단말 기술과 상황 인식 기술을 적용하였고 사용자 중심의 시나리오를 사용하여 사용자 중심의 러닝 환경을 제공한다. 특히 유비쿼터스 교육 환경에서의 상황인식 서비스는 학생, 교사, 객체 및 환경의 동적인 상황 정보를 기반으로 즉시 학습 및 개인별 맞춤 학습에 적용될 수 있다.
본 연구는 OECD Education 2030 프로젝트에서 제시하고 있는 핵심역량의 반영 특성을 2015 개정 가정과 교육과정에서 분석하고자 하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심역량 범주에서 일반적인 특징은 기능, 태도, 가치 영역은 46.5%로, 학습 개념 프레임워크 영역은 17%, 역량 개발 사이클 영역은 24.2%, 복합 역량 영역은 12.5%로 나타났다. 전체적으로 교육과정 항목에서 성취기준(59%), 성격(16.1%), 교수·학습 평가 방향(9.4%), 내용체계(8%), 목표(7.6%) 순으로 반영되었으며 학습 개념 프레임워크의 역량은 성취기준에 가장 많이 반영되었다. 둘째, 핵심역량 항목은 중학교 교육과정에서 행동, 문제해결, 의사소통, 존중, 창의적 사고, 갈등해결, 공감, 비판적 사고, 자기관리, 학생 주체성 순으로 나타났다. 고등학교 교육과정에서 행동, 공감, 문제해결, 예측, 글로벌 역량, 자기관리, 학생 주체성, 지속가능 발전을 위한 리터러시, 반성, 비판적 사고 순으로 나타났다. 셋째, 열지도를 통해 3, 4단계에 해당되는 역량의 반영 정도가 높게 나타나 핵심역량의 효과적인 실천을 계획하고 지원할 필요가 있었다. 본 연구를 통해 미래를 위한 학습 안내자의 역할로 OECD에서 강조하는 핵심역량과 가정교과 역량 간의 상호관련성을 파악하고 실천 교과로서 개인의 총체적인 역량 함양을 도울 수 있어야 할 것이다.
코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
컴퓨팅 사고력은 컴퓨터를 기반으로 하는 문제해결에 관한 하나의 사고 과정으로 정의될 수 있기 때문에 일반적인 문제해결의 과정에서 관련된 컴퓨팅 사고력 개념들을 살펴보는 것은 컴퓨팅 사고력을 이해하는데 도움이 될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 관련 연구를 통해 컴퓨팅 사고력의 핵심 요소들을 뽑아내고 그러한 요소들이 문제 해결과정에서 어떻게 사용되는지를 기술한다. 또한 문제해결과정에서의 컴퓨팅 사고력 요소들을 인지적인 측면에서 살펴본 후, 각 단계에서의 학습활동과 학습평가 요소들을 기술한다. 이를 기초로 문제 해결의 관점에서 컴퓨팅 사고력을 위한 기본 수업 프레임워크를 제안한다.
본 연구에서는 초등학생의 소프트웨어교육 경험을 Brennan과 Resnick(2012)이 제안한 컴퓨팅사고 프레임워크를 토대로 개념, 수행, 관점 측면에서 체계적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 서울시 소재 A 초등학교 5학년 전체 학생을 대상으로 1학기 동안 스크래치를 활용한 소프트웨어교육을 실시하고, 소프트웨어교육 경험에 대한 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰에는 총 27명의 학생이 자발적으로 참여하였으며, 그 내용을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등 소프트웨어교육에서 학습자들은 직접 스크래치 프로젝트를 수행하며 컴퓨팅사고를 위한 기본적인 개념을 학습하는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 초등 소프트웨어교육에서 학습자들은 스크래치 프로젝트를 구현하는 과정에서 컴퓨팅사고의 실행이 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 초등 소프트웨어교육에서 스크래치 프로젝트를 통해 학습자들의 컴퓨팅사고 관점에서 창의적인 표현성과 상호작용적인 연결성의 변화가 있었음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 초등학생의 소프트웨어교육 경험을 질적으로 분석하고 이를 통해 컴퓨팅사고력 증진을 위한 소프트웨어교육 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
IEEE LOM 기반의 ADL SCORM, KEM 등을 통해 생산된 학습 콘텐츠는 데이터의 표준을 준수하여 이종의 학습시스템에서도 연동 될 수 있도록 상호운용성이 크게 향상되었고, 이를 통해 학습 콘텐츠의 유통과 검색, 접근이 매우 수월하게 개선되었다. OAI-PMH는 XML 기반의 학술 정보에 대한 메타데이터 통합을 통하여 개방형 검색이 가능하도록 시스템을 구현하기 위한 프레임워크로써 학술 정보의 통합 유통 체제에 매우 활용도가 높다. 본 논문에서는 OAI-PMH 의 SP/DP 개념의 메타데이타 수확(Harvesting) 기술을 활용하여 국내의 교육기관(학교), 연구 기관, 학술단체, 기업연수원 등에서 보유하고 있는 SCORM, KEM 기반의 학습 콘텐츠와 DC(Dublin Core) 기반의 학술 정보를 통합하여 사용자에게 정보 서비스를 제공하기 위한 개방형 학습.학술 정보 공유 시스템 설계를 제안하고자 한다.
우리는 물리적인 현실 세계와 디지털의 가상 세계에서 매일 끊임없이 데이터를 양산해내고 있다. 구글, 아마존, MS, IBM 등의 유수 기업들은 이미 데이터를 수집하고 분석하여 특정 사용자나 불특정 다수에게 다양한 서비스를 제공하면서 새로운 형태의 이윤을 창출하고 있다. 가까운 미래에 사물인터넷(Internet of Things)이 본격적으로 활성화된다면 사람뿐만 아니라 모든 사물들이 인터넷을 통해 데이터를 양산하고 서로 교환하는 그야말로 데이터 빅뱅의 시대가 도래할 것으로 예상된다. 이러한 변혁의 시대에 우리는 사물인터넷을 통해 수집되는 수많은 데이터를 어떻게 활용할 것인지에 대해 진지하게 고민하고 연구할 필요가 있다. 본고에서는 사물인터넷을 통해 수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 핵심기술 중 하나인 기계학습(Machine Learning)에 대해 기본 개념, 종류, 평가방법 등을 설명하고 기계학습 알고리즘 중 딥 러닝(Deep Learning)에 대한 기술 동향을 살펴본 후, 사물인터넷에서 기계학습 프레임워크에 대해 간략히 소개한다.
본 연구의 목적은 2015년 1월 ACRL(Association of College and Research Libraries)의 이사회에 제출되어 2016년 1월 최종 승인된 '고등교육에서의 정보리터러시 프레임웍'(이하 'Framework')의 내용을 분석해 보는 것이다. ACRL의 정보리터러시 'Framework'에서 제시하는 6개 프레임의 중심 개념이 분석되었고, 'Framework' 작성의 기본원리가 되었던 4개의 주요 개념, 즉 문지방 개념, 메타 리터러시, 백워드 교육과정 설계 모형, 한계 공간의 개념이 분석되었다. 'Framework'는 개념적이고 서술적인 성격을 갖는다. 또한, 'Framework'는 학습자의 전체 교육과정동안 단발성의 일회용 정보리터러시의 수업을 위하여 설계된 것은 아니며, 체계적이면서도 다양한 수준의 학습 프로그램과 통합되기 위하여 의도된 것이다. 'Framework'에 근거한 새로운 교과과정 개발 및 평가에 대한 연구가 앞으로의 연구 과제로 제시되었다.
빠른 기술 변화와 시장 불확실성으로 대표되는 동적 환경 하에서 시장 선도 기업들이 지속적인 경쟁 우위와 혁신에 성공하기 위한 요인은 산업계와 학계 공동의 중요한 관심사이다. 자원기반이론에서 발전한 동태적 역량관점이 이러한 경쟁 우위에 대한 설명으로 주목받고 있지만, 개념적 합의와 세부 구성요소들에 대한 체계화된 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 동태적 역량에 대한 포괄적인 개념 모델을 도출하기 위해, 체계적 문헌 분석을 실시했으며, 키워드 기반의 문헌 탐색을 통해 238개 관련 문헌을 수집하고, 본 연구의 목적에 적합한 59개의 문헌을 최종 선택해서 동태적 역량의 핵심 요소들을 분석했다. 각 문헌으로부터 도출된 동태적 역량의 세부 항목들은 sensing, seizing, reconfiguring 단계에서의 조직 학습 역량과 전략적 선택 역량으로 분류할 수 있었다. 또한, 탐색적 연구에서 도출한 개념 연구 프레임워크를 바탕으로 선도 기업들의 경쟁 우위 원천을 분석함으로써, 향후 실증 분석을 위한 토대를 마련할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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