Purpose : The purpose of this study was to determine whether appreciative inquiry (AI) is an effective intervention for increasing the positive psychological capital and organizational commitment of new nurses. Method : The study used a nonequivalent control group pretest-posttest design. The participants were 60 new nurses in a tertiary hospital in Seoul. The experimental group received 2 classes of AI education and in-unit AI activities. The control group received the existing education program. Results : There was no statistically significant difference in the positive psychological capital and organizational commitment between the experimental group and the control group over time. Satisfaction with the AI education scored 3.69, which was higher than the average. The reason why the experimental group members were satisfied with the program was that AI education helped them to adapt and the in-unit AI activities made staff more cooperative and the atmosphere of the unit more positive. Conclusion : When applying AI activities to new nurses to promote positive psychological capital and organizational commitment, it is necessary to provide a workshop in which the participants can fully concentrate on education and to extend the period of use to one year in order to maintain the effect of AI activities.
인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.
This study used a Chatbot, a generative artificial intelligence (AI), to analyze the interaction between the Chatbot and students when exploring critical minerals from an epistemological aspect. The results, issues to be kept in mind in the teaching and learning process using AI were discussed in terms of the role of the teacher, the goals of education, and the characteristics of knowledge. For this study, we conducted a three-session science education program using a Chatbot for 19 high school students and analyzed the reports written by the students. As a result, in terms of form, the students' questions included search-type questions and non-search-type questions, and in terms of content, in addition to various questions asking about the characteristics of the target, there were also questions requiring a judgment by combining various data. In general, students had a questioning strategy that distinguished what they should aim for and what they should avoid. The Chatbot's answer had a certain form and consisted of three parts: an introduction, a body, and a conclusion. In particular, the conclusion included commentary or opinions with opinions on the content, and in this, value judgments and the nature of science were revealed. The interaction between the Chatbot and the student was clearly evident in the process in which the student organized questions in response to the Chatbot's answers. Depending on whether they were based on the answer, independent or derived questions appeared, and depending on the direction of comprehensiveness and specificity, superordinate, subordinate, or parallel questions appeared. Students also responded to the chatbot's answers with questions that included critical thinking skills. Based on these results, we discovered that there are inherent limitations between Chatbots and students, unlike general classes where teachers and students interact. In other words, there is 'limited interaction' and the teacher's role to complement this was discussed, and the goals of learning using AI and the characteristics of the knowledge they provide were also discussed.
본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 초등 예비교사 128명을 대상으로 포토보이스 활동을 통해 4차 산업혁명 시대 과학 교육과정의 방향에 관해 자신의 관점을 표현할 수 있도록 하였다. 활동 결과를 검치호랑이 교육과정의 보수적, 진보적, 급진적 관점으로 구분하여 탐색한 결과, 보수적 관점과 진보적 관점이 유사 비율로 높게 나타났고 급진적 관점이 낮게 나타났다. 보수적 관점의 예비교사들은 검치호랑이 교육과정에서 영원한 진리는 바탕이 되며 지켜나가야 한다는 원로들의 관점과 같이, 시간과 환경의 변화를 초월하여 유지되어야 할 '탐구'를 과학 교육과정의 기본으로 보고 중시하였다. 진보적 관점의 예비교사들은 검치호랑이 교육과정에서 '새 주먹'의 혈통을 이어받은 진취적인 사람과 같은 맥락을 가진 것으로서, 코딩과 메타버스 등 AI 기반 교육에 대해 긍정적으로 생각하여 탐구 기반을 대체할 수 있는 교수학습방법으로 생각하였다. 급진전 관점의 예비교사들은 검치호랑이 교육과정에서 급진주의자들이 진보적 교육과정에 의해 형성된 사회 계층 간의 갈등 문제에 대해 비판한 것처럼, 급변하는 과학교육의 정책적 상황에 대해 비판의식을 가지는 형태로 현 과학교육을 바라보고 있었다. 검치호랑이 교육과정의 흐름을 통해 얻을 수 있는 시사점처럼, 예비교사들은 특정한 하나의 관점에 종속된 형태로의 교육과정을 보는 시각보다는 여러 관점으로 과학 교육과정을 바라볼 수 있는 사유 역량이 필요한 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 2022 개정 과학과 교육과정을 앞두고 고교학점제에 대비하여 과학과 융합선택과목의 재구조화 방안을 탐색하는 것이다. 본 연구는 2015 개정 과학과 교육과정의 경우 비(非)이공계열 진로적성을 지닌 소위 문과계열의 학생들의 과목선택권을 보장하지 못한다는 문제의식에서 출발하였다. 이를 위해 2015 개정 교육과정에서 비이공계열 진로적성을 지닌 학생들을 위한 과학과 선택과목이었던 과학사, 생활과 과학, 융합과학을 중심으로 2015 개정 교육과정 운영실태에 대한 학생들의 인식을 설문조사하고, 교사 12명과의 면담을 통해 이들 선택과목의 운영 실태와 개선 방안을 도출하였다. 과학사/생활과학/융합과학 과목은 2022 개정 교육과정에서 과학과 융합선택과목으로 분류, 개정될 예정이다. 연구결과에 따르면 고등학생들은 과학사/생활과학/융합과학을 교양 과학으로 인식하고 있으며, 개인적인 흥미와 노력 부족, 학습내용 자체의 어려움 등으로 이들 과목을 어려워하는 것으로 나타났다. 과학사/생활과학/융합과학 과목의 교육과정 운영 실태를 살펴보면 학생들은 주로 생활과과학을 선택하며, 과학사 과목의 경우 내용이 어려워서 교사도 학생도 기피하는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 2022 개정 교육과정의 과학과 융합선택과목 재구조화 방안을 간학문적인 핵심개념을 중심으로 한 내용접근성이 높은 융합선택과목 개발, 인공지능(AI)이나 첨단과학 관련 핵심개념을 중심으로 한 융합선택과목 개발, 모듈단위로 구성된 융합선택과목 개발, 간학문적 융합선택과목을 지도할 수 있는 과학교사 전문성 개발지원 등의 측면에서 제안하였다.
이 연구의 목적은 과학관 관람객의 전시체험 활동을 지원하는 과학관 챗봇 도슨트를 위한 구조화된 시나리오의 틀을 개발하고 적용사례를 제시하는 것이다. 이를 위해, 연구자들은 초점집단 면답법(FGI)을 적용하였으며, 이들의 삼각 검증을 통해 과학관 챗봇 도슨트의 시나리오 틀을 구성하고 사례를 분석하였다. 연구결과, 과학관 챗봇 시나리오 틀은 과학기술 수집자료용과 탐구기반 전시품용으로 구분할 수 있었다. 이들 과학관 챗봇 도슨트용 시나리오 틀은 크게 주 정보 차원과 스토리텔링 차원으로 구성하였고 특히, 탐구기반 전시품용 챗봇 도슨트 시나리오 틀은 과학 전시품의 동작 및 관람객의 조작을 고려하여 사용방법 차원을 추가하였다. 이 연구는 과학관이 이미 구축한 데이터를 기초로 인공지능 챗봇의 시나리오 개발에 기초자료를 제공할 수 있으며, 보다 관람객 중심의 전시해설 시나리오와 같은 체험활동 시나리오 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.
본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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