• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.187-200
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• 2021

이 연구는 학생들이 어떤 과학적 경험을 하고 이러한 과학적 경험이 학생들의 삶에 어떤 영향을 미쳤는지 확인함으로써 과학 교육과정의 목표가 의도한 바대로 달성되고 있는지 알아보는 것을 목적으로 하였다. '과학사의 이해'를 수강하는 문과 계열 학생 81명, 이과계열 학생 125명에게 '과학이 내 삶에 미치는 영향'이라는 주제로 에세이를 쓰게 하고, 과학 전문가들의 세미나를 통해 분류 기준을 수립하여 학생들에게 영향을 미친 과학적 경험과 그 영향을 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 과학 관련 영상에 가장 많은 영향을 받은 것으로 나타났으며 이와 더불어 수업, 도서, 첨단기술/과학기기가 학생들의 삶에 영향을 미친 과학적 경험의 절반 이상을 차지하는 것으로 나타났다. 과학 경험을 형식 학습과 비형식 학습으로 분류 한 결과, 대부분의 경험이 비형식 과학학습으로 나타났다. 학번에 따라 과학적 경험을 분류한 결과 높은 학번(7차 교육과정만 이수한 학생)에 비해 낮은 학번 학생(2007이나 2009 교육과정도 경험한 학생)들이 영상, 첨단기술/과학 기기에 더 큰 영향을 받은 것으로 나타났고, 이와 반대로 높은 학번의 학생들은 수업과 도서/글에 영향을 많이 받은 것으로 나타났다. 학생들이 그러한 과학적 경험을 통해 어떤 영향을 받았는지 조사한 결과, 그들의 일상 생활에 영향(삶의 질 개선, 진로, 지식의 확장)을 받거나 과학에 대한 인식(과학에 대한 긍정적 정서, 흥미 발현, 과학의 양면성 인식)에 영향을 받았다는 것을 확인할 수 있었다. 과학적 경험과 그 영향력의 관계를 살펴보면 학생들이 삶에 가장 영향을 준 경험으로 꼽은 영상이 일상 생활과 과학에 고르게 영향을 미친 것으로 나타났다. 수업에서의 경험은 진로나 지식 확장이 아닌 과학에 대한 긍정적 정서 발현(20회)과 과학에 대한 흥미 향상(17회)에 집중되어 있다. 과학적 경험이 미친 영향을 문·이과 계열별로 분류해서 확인해 본 결과 이과계열 학생들이 문과계열 학생들에 비해 과학적 경험을 통해 더 많은 영향을 받았다는 것을 알 수 있다. 결과적으로 학생들은 다양한 과학적 경험을 통해 삶에 영향을 받고 있으나 이는 학교에서의 형식 과학학습보다 비형식 과학학습에 의한 경우가 많았으며 수업은 학생들의 삶을 변화시키는데까지 이르는 경우는 많이 없는 것으로 드러났다. 또 학생들은 과학교육 목표 중 '호기심과 흥미'의 측면은 충족하고 있으나 '문제 해결' 같은 상위 목표에까지 이르지는 못했다. 따라서 '문제 해결, 과학적 소양 발현'이라는 과학교육의 목표와 연관된 비형식 과학적 경험을 수업에 도입해야 하며, 학생들이 선호하는 비형식 과학학습에 대한 연구 및 개발이 이루어져야 한다.

• 철학연구
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• 제88호
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• pp.307-335
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• 2010

본 연구는 독일의 신 교과 실천철학의 학습자 중심의 수업이라는 교수법과 방법론에 따라 효과적인 철학, 논술, 윤리 수업의 모델을 개발하기 위한 방법론 연구이다. 본 연구는 수업의 방법론을 1) 수업의 도입을 위한 방법들, 2) 수업의 본격적인 진행을 위한 방법들, 3) 수업의 중간 점검이나 마무리를 위한 방법들, 4) 수업 전체를 구성하는 방법들로 구분하여 서술한다. 2)는 다시 말하기 듣기 형식의 방법들, 읽기 형식의 방법들, 글쓰기 형식의 방법들로 세분된다. 지면상 본 연구는 두 논문으로 나뉘어 선행 논문에서는 1)과 2)의 첫 부분이 다루어졌다. 수업의 도입을 위한 방법으로는 파트너인터뷰, 브레인스토밍, 눈뭉치기의 방법이 서술되고, 말하기 듣기 형식의 방법으로는 어항 토론, 찬반 논쟁, 조별 작업 및 토론, 소크라테스식 대화의 방법들이 서술되었다. 현 논문에서는 읽기 형식의 방법과 관련하여 읽기 능력, 읽기 전략, 텍스트 분석, 생각지도 그리기, 딜레마 분석, 조별 읽기, 멍석 위에 결과 모으기가, 글쓰기 형식의 방법으로서 단순 논증 형식의 글쓰기, 변증법적 논증 형식의 글쓰기, 창의적 글쓰기, 사유실험이, 수업의 중간 점검이나 마무리를 위해서 카메라 플래시, 피드백, 포스터 전시와 같은 방법들이, 수업 전체를 구성하는 방법으로서 샌드위치, 강의 위주의 수업에서 중간 휴지와 같은 방법들이 고찰된다.

• 한국교육논총
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• 제41권1호
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• pp.59-79
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• 2020

인간의 학습은 정해진 노선이 없다. 즉 어떤 길로 가도 되고 이르는 길 또한 천태만상이라는 것이다. 이는 현대사회에서 논의되어지는 복잡계의 구조에서도 살펴볼 수 있고, 동양의 오랜 고전인 『주역』을 통해서도 살펴볼 수 있다. 인간의 학습 자체는 무형식학습에서 시작해서 오늘날의 형식학습까지 전개되어 왔다. 인류 문명의 발달 단계를 살펴나가다 보면 이러한 발달 단계를 쉽게 발견할 수 있다. 인간에게 있어 인간 자신이라는 문제는 언제나 많은 논의가 되어왔고, 이 논의는 아직도 진행 중이다. 인간은 언어와 도구를 통해, 그리고 기술과 문화를 통해, 그리고 철학과 예술·종교를 통해 그들의 복잡하고 다양한 정신세계를 다루고 담아냈다. 또 이러한 다양한 활동을 통해 학습이 이루어져 왔다. 이는 한 세대의 유전을 통한 육체 과정에 한하지 않고, 학습이라는 정신과정으로 삶의 확장을 이루어낸다. 인간의 마음과 학습은 언제나 현재진행형일 수밖에 없는 이유도 여기에 있다. 본 연구는 복잡다양하고 다원화된 현대사회에서 어떤 학습을, 그리고 어떻게 함께 공존해나가야 할지를 복잡계의 원리와 『주역』의 사유방식을 통해 모색해보고자 한다.

• 과학교육연구지
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• 제43권3호
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• pp.318-328
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• 2019

본 연구의 목적은 초등학교 예비교사들의 과학 수업 이미지에 나타난 교사와 학생 간 상호작용을 조사하는 것이다. 정서적 지원(분위기, 학생 시각에 대한 관심, 교사 민감도), 수업 조직(교수학습 형식, 행동 조절, 생산성), 학습 지원(피드백의 질, 언어 모델링, 개념 발달)의 3개 영역 총 9개 기준에 의해 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 분석하였다. 연구 결과 상당수 학생들이 교수학습 형식 또는 개념 발달에 해당하는 긍정적 상호작용을 선호하는 경향이 나타났다. 기피하는 수업의 경우에는 교수학습 형식 또는 학생 시각에 대한 관심 측면의 부정적 상호작용이 많이 나타났으나, 그 외 매우 낮은 빈도를 보인 상호작용 요소들도 있었다. 그리고 여자 예비교사들이 남자에 비해 긍정적인 상호작용을 약간 더 선호하는 것으로 조사되었다. 교사전문성에 대한 함의 및 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.221-242
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• 2021

본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.676-678
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• 2002

정보통신기술(ICT: Information & Communication Technology) 활용 학교 교육을 활성화하기 위해 ICT 활용 교수-학습 모형과 과정안을 개발, 적용하고 ICT를 활용한 자기주도적 학습 능력을 신장할 수 있는 수업 방안의 연구가 필요하다. 그러나 이와 같은 필요성이 있는데도 ICT가 교육헌장에서 효과적으로 활용되고 있다고는 보기 어렵다. 기존의 강의와 학습자료를 단순히 인터넷으로 제공하는 형식의 기능적 ICT 활용교육이 어느 정도의 학습 효과를 창출할 것인지 문제는 결국 ICT를 효과적으로 활용할 수 있는 교수-학습을 설계해야 한다는 과제를 제시하고 있다 본 연구는 이와 같은 문제의식에 따라 먼저 ICT 활용 교육에 대하여 고찰한 결과를 학생 중심 학습환경을 제공하는 프로젝트 학습에 적용하여 ICT를 활용한 프로젝트 학습 모형을 설계하고 학습을 지원해 줄 학습 시스템은 상호작용 기능과 피드백에 중점을 두어 설계하였다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.568-570
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• 2000

컴퓨터를 이용한 인터넷의 급속한 발전에 따라 이를 교육에 응용하려는 노력은 최근 몇 년 동안 지속적으로 진행되어 왔다. 이는 인터넷 이용인구의 급속한 증가로 인하여 웹 상에서의 가상교육 및 원격교육에 관한 필요성이 증대되었고, 이를 실용화하려는 노력은 여러 가지 방법을 통하여 논의되어 왔다. 따라서, 웹 코스웨어는 인터넷을 통한 원거리 학습자들에 대하여 학습욕구를 충족시키기 위한 목적으로 구현 및 개발되었다. 그러나, 이를 이용하려면 사용자의 시스템이 정보를 제공하는 서버와의 정보교환을 위하여 온라인 상태를 유지하였으며, 학습자가 서버에서 갱신되는 학습정보를 받아 보려면 온라인 상에서 학습자의 시스템이 서버로 접속이 이루어져야만 확인이 가능하였다. 본 논문은 이에 관하여 XML(eXtensible Markup Language)을 기반으로 한 웹 캐스팅 기법으로 웹 코스웨어를 구현하였으며 이를 위하여 CDF(Channel Definition Format) 형식을 이용하였다. 즉, 채널을 용하여 학습자가 자율적으로 채널을 선택하면, 학습자가 원하는 정보를 자동적으로 갱신되도록 하였다. 또한, 기존의 웹 코스웨어는 정보를 제공하는 서버의 학습내용이 변화될 때다 일일이 확인을 하여야 하는 반면 본 논문에서는 갱신되어진 내용을 학습자에게 자동적으로 업데이트되도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.310-312
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• 2001

본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.418-421
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• 2023

본 논문은 Word2Vec를 이용하여 한국어 증상 기반 질병 예측 모델을 제시한다. 아산병원 질환 백과의 크롤링 데이터를 세 가지 형식으로 나누어, 모델에 알맞은 데이터 형식을 찾고 모델에 적용한다. 가장 모델에 맞는 데이터 형식은 증상별 질병과 질병별 증상을 합친 경우이다. 데이터의 양을 늘려 임베딩 스페이스를 넓혔고, 가장 중요한 증상과 질병의 유사도도 정확하게 출력되었다. 이는 유사도가 높은 질병과 증상들이 제대로 학습이 되었다는 것을 알 수 있다. 이렇게 만들어진 예측 모델에 positive 증상을 입력하면 유사도가 향상되고, negative에 입력하면 하락하는 결과를 확인했다. 따라서 환자의 증상을 positive에 넣으면, 그 증상을 가진 질병이 가까워지는 반면, 환자의 증상이 아닌 증상을 negative에 넣으면, 환자에게 맞지 않는 질병이 멀어진다. 그러므로 환자의 상태에 맞는 질병을 유추해, 의사나 환자가 증상에 대한 질병을 알고 싶을 때 또는 검색에 유용하게 사용할 수 있다. 더불어, 질병의 진료과 데이터를 추가하여, 환자에게 맞는 진료과를 찾는 데도 도움을 줄 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.17-23
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• 2018

자동 띄어쓰기 특성을 효과적으로 처리할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory Neural Networks) 기반의 RNN 모델을 제시하고 적용한 결과를 분석하였다. 문장이 길거나 일부 노이즈가 포함된 경우에 신경망 학습이 쉽지 않은 문제를 해결하기 위하여 입력 데이터 형식과 디코딩 데이터 형식을 정의하고, 신경망 학습에서 드롭아웃, 양방향 다층 LSTM 셀, 계층 정규화 기법, 주목 기법(attention mechanism)을 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 학습 데이터로는 세종 말뭉치 자료를 사용하였으며, 학습 데이터가 부분적으로 불완전한 띄어쓰기가 포함되어 있었음에도 불구하고, 대량의 학습 데이터를 통해 한글 띄어쓰기에 대한 패턴이 의미 있게 학습되었다. 이것은 신경망에서 드롭아웃 기법을 통해 학습 모델의 오버피팅이 되지 않도록 함으로써 노이즈에 강한 모델을 만들었기 때문이다. 실험결과로 LSTM sequence-to-sequence 모델이 재현율과 정확도를 함께 고려한 평가 점수인 F1 값이 0.94로 규칙 기반 방식과 딥러닝 GRU-CRF보다 더 높은 성능을 보였다.