• 제목/요약/키워드: Collective mark system

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집단상벌점제가 아동의 학교적응에 미치는 영향 -초등학교 고학년 학생들을 중심으로- (The Effect of the Collective Reward and Punishment Marks System on Children's Adaptation to School -Focusing on the Primary-school Children in the upper Grades-)

  • 이현숙
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.518-528
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    • 2013
  • 학교에서 이루어지는 생활지도 과정에서 체벌로 인하여 야기될 수 있는 여러 부작용을 최소화하기 위해 학교 현장에서는 상벌점 제도를 도입하여 적용해오고 있다. 그러나 대체체벌로서의 상벌점제 역시 여러 문제가 제기되고 있어 제도적 보완이 필요한 상황이다. 본 연구는 현재 실시되고 있는 개인적 상벌점 제도를 개인이 아닌 집단에 적용하여, 새로운 대체체벌인 집단상벌점제에 대한 효과성을 파악하고자 하였다. 분석 결과, 초등학교 고학년을 대상으로 한 집단상벌점제는 학교적응을 강화시키는 것으로 나타났다. 구체적인 대상자 특성별로 파악하면 여학생보다는 남학생이 보다 긍정적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 4학년의 경우에는 학교적응의 모든 영역에서 긍정적인 변화를 보였으나 5, 6학년의 경우에는 오히려 부정적인 영향을 받는 것으로 나타났다. 학교 성적이 상위권인 학생보다는 하위권인 학생의 경우 보다 긍정적인 변화를 보여주었다. 위의 연구결과를 토대로 대상자별 특성에 따른 집단상벌점제의 효과성을 유의하여 프로그램을 적용한다면 보다 효과적인 개입을 할 수 있으리라고 본다.

지리적 표시 단체표장제도에 관한 문헌분석 (A Review of Collective Mark System for a Geographical Indication)

  • 유옥경;진찬용;남수태
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.126-127
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    • 2016
  • 지리적 표시 단체표장은 WTO/TRIPs 협정체결을 통하여 비로소 범국가적으로 보호되기 시작한 신지식재산권이다. 지리적 표시라 함은 상품의 특정 품질 및 명성 또는 그 밖의 특성이 본질적으로 특정지역에서 비롯된 경우 그 지역에서 생산 및 제조 또는 가공된 상품임을 나타내는 표시를 말한다. 본 연구는 지리적 표시 단체표장과 관련된 연구를 중심으로 문헌분석을 수행하기 위해 2000년부터 2016년까지 우리나라 학술지에 게재된 연구를 대상으로 하였다. 국내 학술논문을 수집하기 위해 사회과학 논문 데이터베이스인 RISS와 DBpia 및 KISS에서 "지리적 표시 단체표장"의 주제어를 이용하여 검색하였다. 검색을 통해 총 24편의 논문을 수집하였다. 문헌분석을 통해 나타난 지리적 표시 표장제도에 대한 문제점과 시사점 그리고 이론적 학술적 의의를 제시하고자 한다.

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Collective Experience: A Database-Fuelled, Inter-Disciplinary Team-Led Learning System

  • Celi, Leo A.;Mark, Roger G.;Lee, Joon;Scott, Daniel J.;Panch, Trishan
    • Journal of Computing Science and Engineering
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    • 제6권1호
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    • pp.51-59
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    • 2012
  • We describe the framework of a data-fuelled, interdisciplinary team-led learning system. The idea is to build models using patients from one's own institution whose features are similar to an index patient as regards an outcome of interest, in order to predict the utility of diagnostic tests and interventions, as well as inform prognosis. The Laboratory of Computational Physiology at the Massachusetts Institute of Technology developed and maintains MIMIC-II, a public deidentified high- resolution database of patients admitted to Beth Israel Deaconess Medical Center. It hosts teams of clinicians (nurses, doctors, pharmacists) and scientists (database engineers, modelers, epidemiologists) who translate the day-to-day questions during rounds that have no clear answers in the current medical literature into study designs, perform the modeling and the analysis and publish their findings. The studies fall into the following broad categories: identification and interrogation of practice variation, predictive modeling of clinical outcomes within patient subsets and comparative effectiveness research on diagnostic tests and therapeutic interventions. Clinical databases such as MIMIC-II, where recorded health care transactions - clinical decisions linked with patient outcomes - are constantly uploaded, become the centerpiece of a learning system.