의료 데이터 분야는 레코드 수는 많지만 응답값이 없기 때문에 인공지능을 적극적으로 활용하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자기지도학습(Self-Supervised learning)을 의료 분야에 적용하는 연구가 등장하고 있다. 자기지도학습은 model이 레이블링이 없는 데이터의 semantic 표현을 이해할 수 있도록 pretext task와 supervision을 학습한다. 그러나, 자기지도학습의 성능은 pretext task로 학습한 표현에 의존하므로 데이터의 특성에 적합한 pretext task를 정의할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 의학 데이터 중 활용도가 높은 x-ray 이미지에 적용할 수 있는 pretext task를 실험적으로 탐색하고 그 결과를 분석한다.
본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
수학교육의 본질과 목표에 부합하는 교수-학습을 하기 위해서 Gagn'e의 학습 위계론, Piaget의 인지발달론, Bruner의 인지경로이론, Skemp의 범례제시 학습 이론 가운데 현장 수학과 교실 수업과 밀접한 관련이 있는 부분을 수학과 교수-학습에 적용해 보고 그 효과를 고찰해 본다. 이 연구의 결과는 첫째, 논리적인 계통성이 뚜렷한 수학과 학습을 학습위계에 따른 학습과제 분석표를 교사들이 작성하여 현장 수업에 활용하는 것이 미흡하였고, 둘째, 인지발달론에 따른 수학적 보존개념 형성시기에 적합한 개인차를 고려한 수학학습 지도는 효과적이었으며, 셋째 수학적인 개념을 조작${\rightarrow}$영상${\rightarrow}$상징의 인지경로에 따른 학습지도는 학업성취에 긍정적인 효과가 있었고, 넷째, 범례제시를 통한 개념형성 학습은 새로운 수학적인 개념을 쉽게 이해하고 학습의 흥미도와 자신감을 높여주고 있음을 알 수 있었다.
학교현장은 평균 43명의 과밀학급(인천광역시 연수고등학교 2학년)으로, 컴퓨터실에서 교사는 학생들을 관리하기 위해 학생 PC의 전원 끄는 경우가 있다. 교사는 학생의 컴퓨터를 감시하여 수업과 관련 없는 웹(web) 사이트를 방문하는 학생들의 수업 이외의 장난을 막으면서 학생들에게 수업해야 하기 때문이다. 그러나 학생은 이러한 방식에 반발심을 사거나 학생들의 학습 의욕을 떨어트리는 요인으로 작용한다고 본다. 또한 컴퓨터실 수업에서 일반적으로 교사는 "바쁜 교사"이다. 제한된 시간에 학습자 개인의 흥미나 욕구를 반영하여 개별 학습자의 능력 혹은 수준에 맞추어 수업의 내용의 내용과 속도를 다르게 가르치는 개별지도가 불가능하다. 현실이 이렇다 보니 컴퓨터라는 정보화 기기를 활용한 수업이 효율적으로 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 학습 초기에 개별학습을 하면서 학습 진행에 어려움을 격을 시 학생과 학생사이에 다양한 상호작용을 촉진시키도록 협력학습 체제를 구축하고 학생들의 학습을 모니터링하면서 학생 또는 협력학습 모둠이 문제 해결에 어려움이 처한 경우나 실패한 경우 교사의 개별지도가 가능하게 할 수 있는 실시간 협력학습 체제를 설계하였다.
본 연구는 중학교 2009년 개정 기술·가정교육과정 내용에서 가정생활 영역에 속하는 '주거와 거주환경' 단원을 중심으로 하여 인성 교육 요소와 STAD 협동학습을 적용한 교수 ·학습 과정안을 개발하는 데 목적을 두고 있다. 연구목적을 이루기 위해 분석, 설계, 개발, 평가의 단계로 수행하였다. 먼저, 분석 단계에서는 선행 연구 고찰, 기술·가정교육과정 및 12종 교과서의 '주거와 거주환경' 내용을 분석하였다. 설계 단계에서는 선정한 인성교육 요소를 활용하여 교수·학습 과정안의 목표와 내용 구성, 차시별 활동내용, 학생평가자료, 학생용 활동 자료 및 교사용 자료 등을 설계하였다. 개발 단계에서는 '주거와 거주환경' 단원에 적용할 수 있는 총 8차시의 교수·학습 과정안, 학생 활동지, 개인학습지(형성평가지) 등을 개발하였다. 평가 단계에서는 개발한 교수·학습 과정안과 학습 활동지의 1차 타당도 평가를 가정교육학 전공 교수 1인과 가정 교육학 박사학위 소지자인 현장 중등교사 2인에게 받고, 2차 타당도 평가는 현직 가정과교사 7인으로부터 검토 받아 이를 바탕으로 교수·학습 과정안과 학습 활동지를 수정하여 최종적인 교수·학습 과정안을 완성하였다. 타당도 평가 결과, 개발된 교수·학습 과정안과 학습 활동지에 대한 타당도가 대체로 높은 수준에서 확보되었으며, 중학생을 대상으로 인성교육을 향상시키는데 적합하다고 볼 수 있다. 본 연구에서 인성교육 요소와 STAD 협동학습을 적용하여 개발된 교수·학습 과정안이 현장 교사들 및 교육과정 개발자에게 유용한 자료로 활용되기를 기대한다.
본 연구는 중등교육과정의 의생활 단원 중 반바지 만들기 수업에 e-Learning 적용 효과를 평가하고자 수행하였다. 이를 위해 e-Learning 수업을 위한 사이버 공간으로 인터넷 카페를 개설하고, 여러 곳에서 개발한 기존의 의생활 관련의 콘텐츠를 활용하였으며, e-Learning 수업을 위한 인터넷 카페 운영의 효율성을 연구하였다. 또한 교수 학습 지도안을 제작하여 수업에 활용하였으며, e-Learning 수업의 효과를 평가하기 위해 수업 후 학생들의 반응을 설문 조사하였다. 요약된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, e-Learning 활용 수업으로 가정 교과 학습 내용을 학습자 수준에 맞게 다양한 방법으로 재구성하고 여러 가지 학습콘텐츠를 제공하였다. 둘째, e-Learning 활용 수업을 위하여 학습 자료실에 교과서외의 다양한 자료와 심화 보충 학습 자료를 탑재하여 수준별 선택학습이 가능하였다. 셋째, 과제 결과물을 모든 학생들이 같이 볼 수 있어 평가의 신뢰성을 높이며, 과제 제출물에 대하여 스스로 학습을 계획하고 실천하며 결과를 볼 수 있었다. 넷째, 학생과 교사, 학생과 학생간에 쌍방향적 교류가 가능하므로 교과학습 내용이나 과제에 대한 의견 교환으로 효율적인 학습활동이 이루어질 뿐 아니라 생활 전반에 걸친 상담도 수시로 이루어져 학습지도, 진학지도 및 인성지도가 가능하게 되었다. 다섯째, e-Learning 활용 수업에 대한 학생들의 만족도는 전반적으로 높았으며 특히 의생활 영역에 대한 흥미와 이해가 증가되었고 스스로 공부하는 학습 태도나 습관이 길러졌다고 평가하였다. 또한 e-Learning활용 수업이 도움이 되었으며, 그 이유로는 방과후에도 계속 학습할 수 있고 다양한 자료를 얻을 수 있으며 과제제출방법이 간편하다는 것을 들었다. 끝으로 본 연구에서는 의생활과 관련하여 활용 가능한 콘텐츠를 수업에 적용시키는 것에 주안점을 두었으나, 보다 발전적인 연구를 위하여 e-Learning 교수 학습 모형에 따른 다양한 가정과 영역별 적용 사례 개발 및 발굴이 진행되어야 하며, 사이버교육 콘텐츠 개발 지원으로 학생들의 학습 수준과 흥미를 고려한 다양한 학습 콘텐츠의 제작 보급이 필요하다고 사료된다.
선행연구에서 조사한 화학 변화에 대한 학습자의 선개념과 이를 근거로 개발한 개념변화 수업 지도안 및 학습자의 학습 동기를 고려한 개념변화 수업 지도안을 학생들에게 투입하였을 때, 학습자의 학습 동기에 따라 개념변화 수업 모형의 효과가 어떻게 나타나는지 알아보았다. 본 연구를 통하여 학습자의 흥미나 태도, 동기 등 정의적인 측면을 고려하지 않고 단지 학습자의 인지구조에만 초점을 맞춘 기존의 개념변화 수업 모형틀을 재평가하고자 하였다. 이를 위하여 중학교 2학년 학생들을 대상으로 통제 집단과 실험 집단을 구분하고 수업 전 학습 동기를 조사하였다. 그 후에 '화학 변화' 단원을 전통적인 수업과 개념변화 수업으로 지도하고 사후 학습 동기를 조사하였다. 학습동기를 고려한 개념변화 수업을 받은 집단, 학습자의 인지만을 고려한 개념변화 수업을 받은 집단, 그리고 교과서에 의존한 전통적인 수업을 받은 집단 모두 수업을 받은 후에 학습 동기가 증진된 것으로 나타났다. 특히 학습자의 학습 동기를 고려한 개념변화 수업은 학습자의 인지만을 고려한 개념변화 수업이나 교과서에 의존한 전통적인 수업보다 학습 동기의 증진에 효과적이었다. 이러한 효과는 특히 수업을 받기 전에 학습 동기가 낮았던 학생들에게 더욱 크게 나타났다. 수업에 따른 개념의 이해도 증진의 효과를 분석한 결과에 따르면, 세 종류의 수업을 받은 학생들은 모두 수업 후에 개념의 이해도가 증진된 것으로 나타났다. 그러나 그 중에서도 학습동기를 고려한 개념변화 수업 집단과 학습자의 인지만을 고려한 개념 변화 수업 집단이 교과서에 의존한 전통적인 수업 집단(통제 집단)보다 사후 개념 이해도가 높았다. 특히 수업 전 학습동기가 높았던 학생들은 학습 동기를 고려한 개념변화 수업을 받았을 경우 교과서 중심의 전통적인 수업을 받았을 경우보다 개념의 이해도가 높아진 것으로 나타났다. 또한 수업 전 학습동기가 낮았던 학생들의 경우에는 학습 동기를 고려한 개념변화 수업을 받음으로써 학습동기가 증진하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 학습자 중심 팀 기반 학습방법(Team Based Learning 이하tbl)이 예비간호학습자의 간호영어교과에서 경험과 효과를 확인 하고자 한다. 예비간호학습자 12명 대상으로 학습 결과 기록지, 학습관찰, 학습만족도, 학습자가 보고서, 동료평가서를 내용 분석하여 학습경험의 의미를 기술하였고 개인별, 팀별 점수는 빈도분석, 대응표본 T 검정을 통해 분석하였다. 연구결과는 1차, 2차 모두 개인별 점수보다 팀별 점수가 높았다. 협동이 잘되는 팀별 순위로 문제를 해결하였고 팀별 점수도 높았다. tbl학습 경험으로는 동료와 친밀감을 형성하며, 학습동기가 되고, 자율학습을 형성하며 학습이 용이해지고, 반복학습을 통해 어렵게 느꼈던 의학용어가 쉽게 암기되었다. 또한 팀끼리 시험을 봄으로 긴장감과 승부욕이 생기게 되어 성적향상에 도움이 된다고 하였고, 즐거운 학습시간으로 기억되었다고 하였다. 본 연구결과 예비학습자들에게 어렵게 접하는 간호영어 과목을 tbl을 통하여 학습동기를 유발하고 자율 학습을 유도하고 성적향상 및 동료와 친밀감이 형성됨을 알 수 있었다.
본 연구는 수학 학습부진아의 수 개념 학습시스템 설계 및 구현에 있다. 기존의 학습 부진아 교수 시스템은 학습부진아의 정의적 특성보다는 학습내용의 반복훈련을 통해 기능을 습득하는 단순 반복형 학습시스템 유형이 많았다. 이는 학습초기 학습매체가 가지는 흥미와 동기가 학습이 지속될수록 반감되어 간다는 단점이 있다. 본 학습시스템은 생활장면을 애니메이션 자료화하여 수 개념 학습에 제공하고, 마우스를 이용한 구체적 조작학습을 통하여 학습의 결과에 대한 즉각적인 보상과 피드백을 주어 학습자의 학습동기를 지속할 수 있도록 하였다. 본 시스템이 부진아의 지도에 활용된다면 학습에 대한 지속적인 동기유발에 도움이 될 것이며, 학습부진아의 학습내용과 속도에 맞는 수준별 학습을 가능하게 하여 학습부진아 긍정적 학습태도의 형성에 도움이 준다.
기계학습은 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 새로운 붓꽃 데이터 Sepal length(5.01)과 Sepal width(3.43)을 이용하여 기초 데이터와 유클리드 거리를 분석하였다. 분석결과, 테이블 3의 8번(5, 3.4, setosa), 27번(5, 3.4, setosa), 41번(5, 3.5, setosa), 44번(5, 3.5, setosa) 그리고 40번(5.1, 3.4, setosa)의 데이터 순으로 유사도가 높은 붓꽃으로 분류되었다. 따라서 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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