본 연구는 미래 교수-학습방법 유형과 학습 공간 유형을 분석하여 교수-학습방법 유형에 적합한 공간 유형을 연결(matching)해보고, 공간 유형별 교수-학습방법과 학습양식의 활용정도를 학교급별로 제안하고자 하였다. 그 결과, 플립 러닝, 디퍼 러닝, 협력 학습, 몰입형 가상현실 학습, 놀이 학습, OER활용 학습 등 6가지의 교수-학습방법 유형과 놀이 및 탐구 공간, 제작 및 거치 공간, 발표 및 전시 공간, 독립된 학습 공간, 학습의 장으로서의 교실, 학습의 내용으로서의 교실 등 6가지의 학습 공간 유형을 도출하였다. 아울러 Table 12와 13과 같이 미래 교수-학습방법 유형에 적합한 공간 유형을 연결해보고, 공간 유형별 교수-학습방법뿐만 아니라 22가지 학습양식의 활용정도를 학교급 또는 학년군별로 제시하였다.
스마트 기술의 발달과 다양한 스마트 매체의 등장은 개인의 학습 환경과 학교교육 현장에 획기적인 변화를 가져왔다. 이에 정부는 학습 환경의 변화에 발맞추어, 2011년 스마트교육 추진 전략을 발표했고, 스마트교육이라는 용어를 공식적으로 등장시켰다. 이후 정부를 중심으로 스마트교육을 학교 현장에 도입하고자 다양한 정책이 실행되어 왔으며, 스마트교육에 관한 연구도 활발히 진행되어 왔다. 그러나 스마트교육이라는 개념이 등장한지 6여 년이 지난 지금까지도 스마트교육은 정체성에 대한 혼란을 안고 있으며, 스마트교육에 대한 명확한 이해가 부재한 상황에서 기술적 측면을 중심으로 정책이 추진되면서 일선현장의 교사들은 스마트교육을 단순히 스마트 기기를 활용한 수업으로 이해하고 있는 경우가 많으며, 이로 인해 스마트교육은 단순히 스마트 기기를 활용한 수업으로 자리잡아가고 있는 실정이다. 본 연구는 스마트교육의 이론적 기틀 마련을 위해 선행연구 분석을 토대로 스마트교육의 속성을 정의하였으며, 스마트교육 연구 가운데 실증 및 사례 연구를 검토 분석하여 실제 교육현장에서 스마트교육이 어떤 속성들을 중심으로 구현되고 있는지를 살펴보았다. 선행연구 분석 결과 도출된 스마트교육의 속성은 정보통신기술(T), 열린 학습 환경(E), 자기주도 학습(S), 맞춤형 학습(C), 소셜 러닝(SL)의 5가지로 나타났다. 실증 및 사례연구를 토대로 분석한 결과, 실제 교육현장에서 구현되고 있는 스마트교육의 속성은 정보통신기술을 기반으로 한 스마트기기 및 매체의 활용을 중심으로 나타났으며, 자기주도 학습, 맞춤형 학습은 스마트교육 환경에서 적절히 활용되지 못하고 있었다. 추후 연구를 통해 스마트교육이 가지고 있는 특성을 교육 현장에서 제대로 활용하여 교육적 효과를 제고하기 위한 연구가 필요하다는 시사점을 도출하였다.
In the rapidly changing information age, as the need for Informatization education increases, it is necessary to further activate Informatization education for adults. First, in terms of lifelong learning, this researcher suggested learner analysis, class subject materialization, and lecture environment confirmation as three things to be considered first before the course is opened. And as a matter to be continuously considered in terms of lifelong learning, this researcher considered that the connection with the next quarter class and the continuity of learning opportunities should be considered. This study attempted to reveal the differentiated characteristics of informatization education in terms of lifelong education by presenting and analyzing three actual class cases taught by this researcher at lifelong education institutions. Its characteristics included customized education in the information age, continuous upgrades of equipment, instructor education in response to the information age, and expansion of employment opportunities. Based on the case of information education classes, this study, which analyzed the differentiated characteristics of information education at the lifelong education level, can help improve the quality of instructors and self-development of learners in the actual educational environment. For this, continuous follow-up research will also be needed.
유비쿼터스 환경을 위한 웹 기반 교육 시스템으로서 다양한 온라인 학습에 대한 새로운 교수 모형이 요구되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 맞는 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 코스를 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 코스를 학습함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 유비쿼터스 환경팩터를 통한 코스 스케줄링 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습 평가 결과를 분석하고 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도를 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 적합한 코스를 제공하고, 학습자는 이러한 코스에 따라 능력에 맞는 반복된 학습을 통하여 적극적인 완전학습을 수행하게 된다.
This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.
본 연구는 취업모인 간호사의 일 가족사이의 균형을 지지하고 사직 이직을 예방할 수 있는 맞춤보육어린이집에 관한 연구이다. 연구방법은 맞춤보육서비스의 현황을 파악하고, 가임기 간호사의 맞춤보육어린이집의 운영에 대한 인식 및 요구를 알아보는 것이다. 국민의 건강 및 안전을 위하여 숙련된 간호사를 확보하고, 이직을 방지하는 것은 매우 중요하며, 맞춤보육 어린이집은 취업모인 간호사가 365일 3교대로 연속적으로 일할 수 있도록 자녀 보육을 도와주어서, 간호사의 일 가정 양립의 실현을 지지하여 이직 사직을 방지할 수 있도록 반드시 개설되어야한다. 간호사의 역할 중에서 돌봄 제공자의 역할은 간호사의 최우선 역할이고 24시간 교대로 연속 근무할 수 있는 능력을 가진 퇴직한 간호사를 맞춤보육어린이집의 간호사 자녀 돌봄인력으로 활용한다면 간호사들이 안심하고 자녀를 맡길 수 있을 것이라고 사료된다. 그리고 맞춤보육어린이집이 취업모인 간호사의 근무상황 및 인식 요구에 맞춰서 운영이 된다면 간호사들의 사직 이직률이 낮아지고, 결혼 및 출산 계획에 긍정적인 효과를 주어 저 출산율 개선에도 긍정적인 효과를 기대할 수 있을 것이다. 그리고 맞춤보육어린이집이 활성화 되려면 안전한 돌봄 환경을 조성하고, 교사의 자질을 높이는데 큰 노력을 기울여야한다. 그리고 프로그램은 영유아의 기본생활과 습관형성을 돕는 것을 중점으로 시행하고, 교사의 자질향상을 위한 보수교육이 지속적으로 이루어질 수 있도록 행정적인 관리와 노력을 기울이는 것이 중요하다.
ICT와 network의 발달로 규모가 커진 IT 인프라의 보안 관리가 매우 어려워지고 있다. 많은 회사나 공공기관에서 시스템과 네트워크 보안 관리에 어려움을 겪고 있다. 또한 하드웨어와 소프트웨어의 복잡함이 커짐에 따라 사람이 모든 보안을 관리한다는 것은 불가능에 가까워지고 있다. 따라서 네트워크 보안 관리에 AI가 필수적이다. 하지만 실제 네트워크 환경에 공격 모델을 구동하는 것은 매우 위험하기에 실제와 유사한 네트워크 환경을 구현하여 강화학습을 통해 사이버 보안 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 이를 위해 본 연구는 강화학습을 네트워크 환경에 적용하였고, 에이전트는 학습이 진행될수록 해당 네트워크의 취약점을 정확하게 찾아냈다. AI를 통해 네트워크의 취약점을 발견하면, 자동화된 맞춤 대응이 가능해진다.
During the 4th Industrial Revolution, service platforms utilizing diverse contents are emerging, and research on recommended systems that can be customized to users to provide quality service is being conducted. hybrid recommendation systems that provide high accuracy recommendations are being researched in various domains, and various filtering techniques, machine learning, and deep learning are being applied to recommended systems. However, in a recommended service environment where data must be analyzed and processed real time, the accuracy of the recommendation is important, but the computational speed is also very important. Due to high level of model complexity, a hybrid recommendation system or a Deep Learning-based recommendation system takes a long time to calculate. In this paper, a Cascade-hybrid recommended algorithm is proposed that can reduce the computational time while maintaining the accuracy of the recommendation. The proposed algorithm was designed to reduce the complexity of the model and minimize the computational speed while processing sequentially, rather than using existing weights or using a hybrid recommendation technique handled in parallel. Therefore, through the algorithms in this paper, contents can be analyzed and recommended effectively and real time through services such as SNS environments or shared economy platforms.
자기주도적 창의교육을 중시하는 교육 패러다임에 따라 학생들의 학습을 지원하는 주요한 공적 기관인 학교도서관과 공공도서관은 교과연계프로그램을 통한 자기주도적 학습 지원을 주요 업무로 강조하고 있다. 자기주도적 학습을 위해서는 학습자 중심의 교육 지식정보 제공이 필수적이며, 교과서에 반영된 교육과정을 심화·확장할 수 있는 교과서 연계 참고자료가 풍부하게 확보되어야 한다. 이 연구에서는 우선 초등학교 교과과정을 분석하여 도서관 자료를 적극적으로 활용하거나 확장하고자 하는 정보요구가 큰 주요 교과를 식별하고, 도서관 컬렉션 및 분류체계와 연계할 중점 매핑 포인트를 설정하였다. 각 교과의 학습주제 및 교과연계도서의 서지정보와 함께 한국십진분류법(KDC)의 분류표목 및 상관색인의 도입어를 참조하여 학습주제와 연관된 분류항목을 파악하였다. 이를 바탕으로, 학생들에게 친숙하지 않은 KDC 체계를 초등학교 주요 교과의 단원을 중심으로 재구성하여 학습자 중심의 교과서 연계 서지정보 및 주제정보를 구축하였다. 이를 통해 도서관은 교과과정의 학습주제를 중심으로 이용자별로 타겟화된 도서관 콘텐츠와 초등학교 교육콘텐츠를 연계함으로써 온라인 환경에서 초등학생의 자기주도적 창의학습 지원을 강화할 수 있다.
급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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