• 영어어문교육
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• 제17권4호
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• pp.1-22
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• 2011

Little has been known about the process of the language teacher professional development. The present study aims to investigate an assumption that anybody who has subject matter knowledge will be a good language teacher. A teacher with rich linguistic knowledge started to question the effectiveness of his online class. The teacher, in collaboration with a teacher trainer, became involved in the critical examination of his online class, seeking for more effective ways of teaching. The trainer provided the teacher with clinical supervision, which is characterized as developmental, collaborative, non-judgemental, interactive, and teacher-centered. The data collected at the multi-facets of the online teaching shows how the process of the teacher's decision-making became principled on the basis of recent developments in English language teaching, and how the teacher has gained pedagogical knowledge through reflection upon his teaching. The feedback from the students reveals that such teacher professional development is beneficial to student learning. These findings suggest that language teacher's professional development can take place when they are engaged in reflective teaching and classroom investigation. It is also suggested that the process of teacher development can be enhanced through collaborative supervision with trust, openness and congeniality between parties involved.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제18권3호
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• pp.203-216
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• 2015

본 연구는 초등학교 6학년 수학 영재 학생을 대상으로 ACODESA 방법을 적용한 문제해결 과정에서 나타나는 표상 사용의 유형을 분석하였다. 수업 설계는 다양한 표상의 조직화된 사용을 강화시키는 ACODESA 방법에 따라 이루어졌으며 40분 동안 4차시에 걸쳐 수업이 진행되었다. 자료 분석을 위해 동영상 촬영, 학생과의 인터뷰 등을 수집하여 녹취록을 작성하였고, Despina(2011)의 표상 사용유형에 따라 표상의 변화를 분석한 결과 추가형, 정교화, 그리고 제한형이 나타났다. 이러한 연구 결과를 통해 문제해결 과정에서는 개인적 표상이 소그룹별 토론과 확인의 과정을 거쳐 제도적 표상으로 생성될 수 있는 수업 설계가 필요함을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3172-3193
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• 2018

Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.

• 대한화학회지
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• 제67권4호
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• pp.281-295
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• 2023

이 연구는 협력적 문제해결에 기반한 중학교 과학 수업에서 모둠활동에서의 역할 부여가 학생들의 협력에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 중소도시 소재 중학교 2학년 4개 학급의 학생을 연구대상으로 선정하였으며, 이 중 2개 학급은 모둠 내에서 역할 부여를 하였고, 나머지 두 개 학급은 역할 부여를 하지 않았다. 두 집단 모두 협력적 문제해결을 적용한 4개 주제의 과학수업을 실시하였으며, 협력 요소 검사지, 모둠별 논의과정 녹음본과 수업 녹화본을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 협력적 문제해결에 기반한 중학교 과학 수업에서 역할 부여를 하지 않는 경우 중학생의 협력을 함양하는데 더 효과적이었다. 이 연구에서 개발한 협력 분석틀을 이용한 논의 과정 분석 결과, 총점 및 협력의 4개 하위 요소에서 역할을 부여하지 않은 집단이 역할을 부여한 집단보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며, 특히 협력의 하위 요소 중 '파트너쉽 구축'과 높은 수준의 협력 수준에 속하는 '합의 구축'에서 효과가 큰 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.147-159
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• 2015

본 논문에서는 초등학교 5학년을 대상으로 프로그래밍 교육을 위한 스마트 기반 협력학습 모형을 설계하고 수업에 적용하여 결과를 분석한다. 설계한 학습모형은 개념알기, 구현하기, 알아가기, 공유하기 4단계로 구성하였고 단계별 학습교재와 스마트 기반 협력학습활동을 포함하고 있다. 알아가기 단계의 스크래치 신호등 학습교재는 프로그래밍 점검내용을 색깔별로 구분하여 적어서 학습자의 프로그래밍 내면화를 지원한다. 학습자의 학습여건과 상황을 고려한 학습단계별 스마트 기반 협력학습활동 제공으로 초보 학습자들의 활발한 학습참여와 지속이 가능하다. 연구 결과, 학습자의 프로그래밍 흥미도가 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며, 학습모형을 적용한 성취수준 3단계 평가에서 10점 만점에 8점 이상이 60.7%로 만족할만한 성취수준을 얻은 것으로 분석되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.359-369
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• 2007

학습자가 학습을 시작하기 전 혹은 학습을 진행하는 동안 전문가의 정신모형을 제시하는 모형 중심 교수는 비전문 학습자의 문제해결 과정에 도움을 줄뿐만 아니라 학습의 과정을 용이하게 할 수 있다. 또한 협동학습 전략은 모형 중심 교수 이론을 적용하는 인지 도제 학습 모형의 여섯 단계 동안 비전문 학습자의 정신 모형을 정교하게 하고 반추하도록 하는데 큰 역할을 할 수 있다. 본 연구는 '컴퓨터교육'교과를 수강하는 교육대학교의 예비교사들의 교수설계 과정을 학습하는데 있어서 모형 중심 교수와 협동학습의 효과를 탐구하여 그 결과를 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.155-162
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• 2017

본 논문은 플립드 러닝을 기반으로 한 컴퓨터 활용 수업의 효율적인 학습 방안을 제안한다. 기존 전통적 컴퓨터 활용 수업은 강의와 실습을 병행하여 충분한 실습 및 협력적 수업이 어려웠다. 그러나 플립드 러닝 방식의 수업 방식을 적용한 수업에서는 KOCW(Korea Open Courseware)을 디딤 영상으로 활용하여 강의실에 들어오기전에 미리 학습하고, 강의실에서는 상호 토론을 기반으로 협력적 실습수업을 수행하였다. 수업을 진행 한 후 학습동기 검사 도구를 이용하여 성별, 학년별, 전공별로 학습동기와 학습만족도를 측정하였다. 실험 결과 학습자의 학습동기에서 주의 집중 인식 정도, 수업 관련성에 대한 인식 정도, 학습만족도에 대한 인식 정도가 '매우 만족'과 '만족'이 90% 이상으로 분석되었다.

• 영어어문교육
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• 제12권1호
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• pp.257-286
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• 2006

This paper investigates the effects of small group collaborative transcription activities on the improvement of university students' English listening ability. Based on the results of pre-tests, a class of 42 students was subdivided into 11 small homogeneous groups of three to four students. Each group was provided with 7 different news items to be transcribed. Means were compared between pre-test and post-test scores, followed by comparison of transcription errors in content and function words. Finally, students' perception and attitudes about the use of small group transcription for improving listening skills were qualitatively analysed and compared with pre- and post test results. It was found that post test scores highly correlated with improvement of listening ability. It was also found that groups of high degree of collaboration showed improvement in listening ability while lack of collaboration contributed to loss of interests in listening. Students who see process more important were found to make more contribution to the group success than those who place more emphasis on the results.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.332-339
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• 2005

We developed a similar product recommendation system for implementing a collaborative commerce model between the cooperating companies. The system is based on a similar product finding algorithm. The main idea of the proposed algorithm is using a multi-attribute decision making(MADM) to find the utility values of products in same product class of the companies. Based on the values we determine what products are similar. The system helps the companies to recommend products in accordance with the customer's preferences regarding product specifications.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.323-332
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• 2000

인터넷을 등장으로, 끊임없이 늘어나는 정보의 양은 오히려 사용자의 정보 습득을 어렵게 만들었다. 이를 해결하기 위한 방법으로 검색된 정보에 우선 순위를 부여함으로써 사용자가 원하는 정보를 선별할 수 있는 방법이 등장하였다. 하지만, 이는 사용자의 일시적인 질의만을 가지고 정보의 우선 순위를 결정하기 때문에 사용자가 다시 판단해야 하는 부담을 안게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 내용 기반의 정보 검색(Content-Based Information Retrieval) 방법과 더불어 사용자의 기호를 반영하는 사용자 선호도 기반의 정보 여과(Information Filtering) 방법, 그룹 선호도 기반의 협동적 정보 여과(Collaborative Filtering) 방법을 사용하여 사용자의 요구에 선결조건으로 하며, 구축된 선호도는 벡터로써 표현되어 정보와의 유사도(degree of similarity) 계산에 사용된다. 제안된 방법을 실험하기 위해 MFC(Microsoft Foundation Class) 관련 학습 사이트를 구현하여 사용자 등록을 받았다. 이 과정에서 사용자에게 여러 가지 프로파일을 요구하였으며, 변화하는 사용자의 기호를 반영하기 위해 지속적으로 사용자의 행동을 관찰하였다. 이렇게 구축된 사용자 선호도를 바탕으로 제안된 방법을 실험하고 사용자의 feedback을 통해 결과에 대한 평가를 받아, 논문에서 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.