2006년에 발표된 7차 수학과 개정시안의 교수학습활동에서는 더욱 확장된 문제해결능력과 창의적 사고로 나아가도록 문제 만들기 활동을 포함하였다. 본 연구는 Polya의 문제 만들기 전략에 따른 문제 만들기 수업을 통해 학생의 문제해결 과정을 이해하고 효과적인 교수 학습을 논의하고자 하였다. 학생의 학습과정을 조사하는 것이므로 정성연구방법을 선택하여 중학교 방정식 내용을 중심으로 5차시에 걸친 문제 만들기 활동을 구성하여 중학교 2명의 협력학습과정을 관찰 면담을 실시하였다. 연구결과로는 첫째, 문제해결에서 주어진 것과 구하려는 것을 알고 관계식을 세워서 알고 있는 수학적 지식을 바탕으로 풀이하는 과정에서 수학성적이 우수한 학생은 문제구조를 잘 파악하고 유사한 문제 또는 새로운 문제를 만들 때 자유롭게 변인을 구성하였는데 이렇게 문제의 외적구조를 정확히 파악한 배경에는 문제의 내적 구조와 관련깊은 대수적 사고가 잘 형성된 결과임을 알 수 있었다. 둘째, 문제를 해결할 때 주어진 것과 구하려는 것의 각각의 변인을 바꾸거나 첨가하여 새로운 문제를 구성할 때 학생들은 자신이 해결한 문제를 다시 보게 되어서 반성적 사고를 이끌어 낼 수 있는 기회가 되었다.
Background: This descriptive study aimed to examine the relationship between the 4C core competencies and work ability among dental hygienists. Methods: From November 2018 to January 2019, data were collected-from 190 dental hygienists workong in dental clinics in Busan, Ulsan, and Gyeongsangnam province using structured questionnaires. For the general characteristics of the dental hygienists, frequency and percentage were calculated, and the level of the 4C core competencies and work ability of dental hygienists was calculated using means and standard deviations. A multiple regression analysis was conducted to analyze the effects of the 4C core competencies on work ability. Results: The mean scores for the 4C core competency levels of the dental hygienists were as follows: communication ability 3.34, critical thinking ability 3.41, creative problem-solving 3.40, and collaborative self-efficacy 3.27. Meanwhile the mean score for work ability level was 3.65. The predictive factors influencing work ability were communication ability and cooperative self-efficacy (p<0.001), and the sub-factors of critical thinking ability that affect work ability were sound conferences (p<0.01), intellectual fairness (p<0.05), intellectual enthusiasm (p<0.05), and self-confidence (p<0.001). Finally, the sub-factors of creative problem-solving ability that affect work ability were planning and execution (p<0.01) and performance evaluation (p<0.05). Conclusion: The current study showed that education programs covering the core competencies of dental hygienists, rather than the existing theoretical education program, should be developed and implemented to enhance 4C core competencies that affect work ability.
ICT 기반 디지털 융합이 가치를 창출하는 미래사회에는 다양한 분야의 전문가가 협업하며 SW적 문제 해결을 주도하는 역량이 더욱 강조된다. 비전공자에게는 전문 분야의 문제를 풀기 위해 SW 전문가와 효과적으로 협업할 수 있는 SW적 소통 능력이 필요하다. 따라서 비전공자를 위한 SW 교육은 높은 수준의 코딩 역량을 목표로 하는 기존의 SW 전공자 대상 프로그래밍 교육과는 달라야 한다. 또한 다이어그램 기반의 시각적 표현이 원활한 소통과 협업에 도움이 된다는 것은 이미 알려져 있다. 본 연구에서는 비전공자를 위한 SW 교육목표를 'SW적 문제해결을 위한 시각적 프로그래밍 역량 함양'이라 정의하고, 이를 달성하기 위한 비전공자 SW 프로그래밍 교육과정과 SW 해결안의 시각적 표현에 중점을 둔 SW 교육 콘텐츠 개발 모형을 탐색하였다. 본 논문의 결과는 비전공자를 위한 적절한 SW 학습 방안을 마련하고 실질적인 SW 역량을 함양하기 위한 방향을 설정하는 데 도움이 될 것이다.
이 글에서는 최근 새로운 관심의 대상이 되고 있는 사회문제 해결형 과학기술혁신을 바라보는 관점들을 검토한다. 현재 사회문제 해결형 과학기술혁신에 대한 논의가 초기 단계에 있기 때문에 여러 관점들이 병존하고 있다. 이 글에서는 과학기술을 다루는 전문가와 시민사회가 사회문제 해결형 혁신 과정에서 형성하는 관계에 따라 1) 전문가 중심 관점, 2) 시민 중심의 관점, 3) 전문가-시민의 협업 관점으로 나누어서 논의를 전개한다. 이 3개의 관점을 정리한 후 사회문제 해결형 과학기술혁신정책의 발전방향을 논의한다. 사회문제 해결형 혁신정책을 혁신정책 전환을 위한 전략적 니치로 파악하고 향후 전개 방향을 1) 협업적 관점의 심화, 2) 시스템 전환론의 도입, 3) 사회문제 해결형 혁신론에 입각한 혁신정책의 재구성으로 제시한다.
In this paper, we investigate the resource allocation problem in time-varying heterogeneous wireless networks (HetNet) with multi-homing user equipments (UE). The stochastic optimization model is employed to maximize the network utility, which is defined as the difference between the HetNet's throughput and the total energy consumption cost. In harmony with the hierarchical architecture of HetNet, the problem of stochastic optimization of resource allocation is decomposed into two subproblems by the Lyapunov optimization theory, associated with the flow control in transport layer and the power allocation in physical (PHY) layer, respectively. For avoiding the signaling overhead, outdated dynamic information, and scalability issues, the distributed resource allocation method is developed for solving the two subproblems based on the primal-dual decomposition theory. After that, the adaptive resource allocation algorithm is developed to accommodate the timevarying wireless network only according to the current network state information, i.e. the queue state information (QSI) at radio access networks (RAN) and the channel state information (CSI) of RANs-UE links. The tradeoff between network utility and delay is derived, where the increase of delay is approximately linear in V and the increase of network utility is at the speed of 1/V with a control parameter V. Extensive simulations are presented to show the effectiveness of our proposed scheme.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
This paper identifies trends in research methodology due to globalization. Context in both research and in practice and forms the key perspective for modern methodology and theory. Ecological perspectives are a necessary condition for quality global research. Human ecology researchers must advance the role of interdisciplinary and inter-functional perspectives and be open to collaborative relationships. These researchers must work in teams across disciplinary and functional boundaries. The paper discusses directions for research within the context of trends at U.S. federal agencies with applications to globalization and family life. Trends include: (a) use of diverse but rigorous methodologies; (b) recognition of the research-practice-research feedback loop;(c) primacy of context and diverse sampling; and (d) connections of research to problem solving. The terms promoted recently such as ″relationships″, ″diversity″ or ″problem-based″ are ingrained in human ecology. Key aspects for research in the next decade will be: (a) seeking diversity in sampling; (b) seeking colleagues with different perspectives; (c) incorporating meta-analysis into our work; (d) seeking meaningful results; (e) utilizing varieties of research methodologies to address our problems; and (0 understanding that practice must continually change as a function of research.
The aim of this study was to observe processes and implication to a given program for the 20 gifted children grade 5 by making the number from 1 to 100 with natural numbers 4,4,9 and 9. Revelation of creativity, mathematical tendency of students and meaningful responses were observed by the qualitative records of this game activity and the analysis of result. The major result of a study is as follows: The mathematical creativities of students were revealed and developed by this activity. And the mathematical attitude were changed and developed, so student could actively participate. And students could experience collaborative and social composition learning by presentations and discussion, competition with a permissive atmosphere and open-game rule. It was meaningful that mathematical ideas (negative number, square root, factorial, [x]: the largest integer not greater than x, absolute value, percent, exponent, logarithm etc.) were suggested and motivated by students themselves.
웹상의 공급망 환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제 해결과 사례 기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리 관점에서도 비효율적이기 때문이다. 따라서, 사례 기반의 모형 자동 생성에 의한 문제 해결 접근에 관한 연구 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구 해석하여 최적화 모형 사례로부터 사례 기반의 최적화 모형을 자동 생성하는 프레임웍, 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론 절차, 그리고 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도 분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 제시한다.
기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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