본 논문에서는 2015 개정교육과정에 기반한 초등학교 국어, 사회, 도덕, 수학, 과학 교과서 총 44종의 교과서를 대상으로 SW·AI 요소와 CT 요소의 반영 정도를 조사·분석하였다. 분석결과, ICT 요소인 자료수집, 자료분석, 자료표현 활동이 대부분이었으며, SW·AI 내용요소중 알고리즘, 프로그래밍 요소는 반영되지 않았고, CT 요소중 추상화, 자동화, 일반화 요소도 없었다. 그러므로 초등 교과에서 SW·AI 융합교육이 효과적으로 이루어지기 위해 ICT 활용 활동을 SW·AI 활용 활동으로 확대하고, 현장 교사를 대상으로 SW·AI 융합교육의 이해와 SW·AI를 활용한 교수학습방법 개선에 대한 연수가 필요하다. 그리고 내실 있는 SW·AI 교육을 위해 정보교과 신설 및 별도 시수 확보가 필요하다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과 주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.
최근 대학 위기론은 실로 엄청나게 사회적 파장까지 불러 일으켜 등록금 반값시대, 입학생 감소, 대학간 M&A 등 심각한 상태에 직면해 있다. 설마 교육의 상아탑인 대학이 이렇게 까지 오리라고는 아무도 상상도 하지 못했다. 이러한 대내외적인 환경의 위기극복을 위해 대학은 사회적 요구 부응과 교육의 질과 내실 있는 향상을 통하여 교육 수준을 고양시키는 대학 교육의 혁신을 꾀하고 있다. 이 혁신을 위해 대학에서는 예산절감을 꾀하고 동시에 대학간 우위를 점하고자 평가를 매년 실시하고 있다. 그리나 이러한 대학의 혁신은 교육 재정 확보 없이는 한계를 가질 수밖에 없다. 또한 대학 평가에 소요되는 예산은 재정구조의 개선과 대학의 발전에 직 간접적으로 지대하게 작용하고 있다. 대학평가와 예산의 상호 관련성을 분석하여 최적화 예산배분이 되도록 예산 절감과 평가 개선에 효과적인 모델로 의사결정방법을 모색하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 대학 평가와 소요예산 배분의 최적화 의사결정을 수리모형인 선형계획법을 통하여 평가 및 예산배분 모형개발을 구현해 보고자 한다.
이 연구는 일반계고등학교 신 개정 정보 교육과정의 '문제 해결 방법과 절차' 영역의 효과적인 교수 학습을 위한 수업 모형을 개발하고 그것의 효과성을 검증하는데 목적이 있다. 중학교에서 이 영역을 학습하지 못한 일반계 고등학생들을 위해 중학교 교육과정을 포함할 필요가 있고, 학습자의 발달 단계에 알맞은 프로그래밍 언어를 채택하여 인지적 부담을 줄일 필요가 있다. 재미있게 프로그래밍 할 수 있는 퍼즐을 학습 예제로 사용할 필요가 있다. 연구 수행을 위한 연구 방법은 ADDIE 모형에 따라 수행한다. 수업 모형의 프로그래밍 언어로는 파이썬을 선택한다. 이 수업 모형의 효과성을 평가하고자 컴퓨터 부 학생들을 대상으로 수업을 진행하였고, 컴퓨터교육과 예비 교사들이 모의수업을 하였다. 예비교사의 75%가 수업 모형에 만족하였다. 2012년 3월부터 23시간동안 일반계고등학교 정보 교과 수업에 적용하였다. 수업 전 후에 문제해결력 향상 여부를 알아보기 위해 PSI 검사를 하고, 중간고사 정보 점수와 비교하여 약간의 정상관관계가 있다고 분석하였다. 따라서 개발한 수업 모형이 위 영역의 교수 학습에 효과가 있다고 분석한다. 그러므로 정보 교사들의 교수 학습 수업 모형의 지표가 되고, 예비 교사의 교육 자료로 활용하는 것을 제안한다.
지식 공간 이론이란 학습자들이 대해 최대한의 학습 성취를 이끌어 낼 수 있도록 학습자들에 대한 가이드라인을 제공해주는 이론으로 여러 교육 환경에서 사용되어 왔다. 하지만 지식 공간 이론을 사용해왔던 많은 방법들이 주로 수작업을 통해 이루어져 왔고 이러한 작업을 지원하기 위해서 비주얼 베이직 혹은 R 등의 프로그램이 사용되어 왔지만 프로그램을 따로 배워야 하는 불편함과 시간적으로 낭비되는 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 지식 공간상에서 학습자들의 지식구조를 자동으로 분석하고 결정적 학습 경로를 제공하는 이른바 지식 구조 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 아파치 웹상에서 구현되었고, 카이 제곱 값을 산출하여 결정적 학습 흐름도를 도출하도록 하였다. 제안된 방법은 사용자들이 웹에서 편리하게 학습자들의 지식 상태 분석할 수 있도록 환경을 제공하고 지식 구조의 체계적인 검토를 위한 방법을 제시해준다.
게임제작은 전산학을 가르치는 효과적이고 매력적인 방법이다. 다중사용자 게임제작은 기술, 팀웍, 소프트웨어 공학등 중요한 측면들을 요구하고 있다. 전체 클래스를 다수의 팀으로 구성하고, 학생들은 하나 혹은 두 개의 팀에 속하였다. 각 팀은 한학기동안 자신들의 진행상황을 발표하고, 향후 이정표와 트러블슈팅에 대해 논의하고, 명확한 소통을 위해 문서를 갱신하고, SVN(Subversion)을 활용하였다. 다른 클래스 구성과 달리, 모든 학생이 하나의 목적을 달성하려는 회사처럼 서로 협력하여 일을 했다. 한학기동안 학생들은 개념설계부터 시작해서 "deBugger(2009)"와 "World of Balance(2011)"라는 다중사용자 온라인 게임을 완성했다. 더불어 게임설계, 3D 그래픽스, 게임엔진, 서버-클라이언트 구조, 게임프로토콜, 네트워크 프로그래밍, 데이터베이스, 소프트웨어공학, 팀 프로젝트로서 대규모 어플리케이션 제작방법들을 학습할 수 있었다.
우리 생활의 한 부분으로 자리하고 있는 인터넷 서비스는 생활환경의 변화뿐만 아니라 사람들의 가치관의 변화를 요구하고 있다. 이러한 각 사회의 급속한 변화는 교육활동에서도 예외가 아니다. 교육방법, 교육에 대한 인식, 교육에 필요한 여러 가지 도구나 환경에 있어서 많은 변화를 가져왔고, 그 변화의 중요한 하나가 웹 기반 학습의 도입이라 할 수 있다. 이러한 웹 기반 학습을 통하여 교육의 질을 향상시키고 효과적인 교수-학습이 이루어지도록 하기 위하여 본 논문에서는 실업계 고등학교의 학교 교육에 머시닝센터 학습을 웹 기반 CNC(computerized Numerical Control)프로그램과 가공 학습을 적용함으로써 학생들에게 새로운 정보와 접촉할 수 있는 기회와 다양한 학습 자료를 제공하는 실험 연구를 통하여 학생들의 학업성취도 및 학습동기 향상에 미치는 영향을 연구하는 것을 목적으로 한다.
이 연구에서는 중등 심화 과정을 마치고 사사 과정에 진입한 최우수 정보과학 영재 교육을 위한 회로 최소화 알고리즘의 성능 개선 및 평가 과정을 보인다. 이 과정에서 학생들은 원하는 목표 기능을 얻기 위한 논리 회로는 꼭 한 가지가 아니고 다양하게 구성할 수 있다는 점과 이들 중 가장 간단한 회로를 찾을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 된다. 수작업으로 이루어지는 까르노 맵에서 회로 최소화를 위한 기본 원리를 터득하고, 그 과정을 소프트웨어로 수행하는 Quine-McCluskey 알고리즘을 탐구한다. Quine-McCluskey 알고리즘은 기본적으로 집합 연산의 반복에 의해 중복성을 도출하고 축약하는 과정을 반복한다. 집합 연산은 두 집합을 구성하는 원소들에 대한 비교 연산으로 이루어지므로 복잡도가 높다. 이를 해결하는 방법으로 원소 나열식 집합을 비트 정보로 표현하는 방안을 모색하고, 그 결과 약 36%의 성능 향상이 이루어짐을 보게 된다. 이 과정의 궁극적 목표는 영재 학생들이 전자 스위치, 논리 게이트, 논리 회로, 프로그래밍 언어, 데이터 구조, 알고리즘 등을 포괄하는 컴퓨터과학 학문에 대한 흥미와 지식 통합적 안목을 기르는 데 있다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 인공신경망 과목 커리큘럼을 설계하기 위해, 지도학습 인공신경망 매개변수 최적화 방법과 활성화함수에 대한 기초 교육 방법을 제안하였다. 이를 위해, 프로그래밍 없이, 매개 변수 최적화 해를 스프레드시트로 찾는 방법을 적용하였다. 본 교육 방법을 통해, 인공신경망 동작 및 구현의 기초 원리 교육에 집중할 수 있다. 그리고, 스프레드시트의 시각화된 데이터를 통해 비전공자들의 관심과 교육 효과를 높일 수 있다. 제안한 내용은 인공뉴런과 Sigmoid, ReLU 활성화 함수, 지도학습데이터의 생성, 지도학습 인공신경망 구성과 매개변수 최적화, 스프레드시트를 이용한 지도학습 인공신경망 구현 및 성능 분석 그리고 교육 만족도 분석으로 구성되었다. 본 논문에서는 Sigmoid 뉴런 인공신경망과 ReLU 뉴런 인공신경망에 대해 음수허용 매개변수 최적화를 고려하여, 인공신경망 매개변수 최적화에 대한 네가지 성능분석결과를 교육하는 방법을 제안하고 교육 만족도 분석을 실시하였다.
There have been numerous studies on the characteristics of the solutions of ordinary differential equations for optimization methods, including gradient descent methods and alternating direction methods of multipliers. To investigate computer simulation of ODE solutions, we need to trace pseudo-orbits by real orbits and it is called shadowing property in dynamics. In this paper, we demonstrate that the flow induced by the alternating direction methods of multipliers (ADMM) for a C2 strongly convex objective function has the eventual shadowing property. For the converse, we partially answer that convexity with the eventual shadowing property guarantees a unique minimizer. In contrast, we show that the flow generated by a second-order ODE, which is related to the accelerated version of ADMM, does not have the eventual shadowing property.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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