본연구에서는 단순신경망의 구조와 특성을 이해하기 위해 신경회로망의 알고리듬을 이론적으로 분석하고 이를 토대로 프로그램을 설계 실행하여 신경망의 학습과정을 실험하였다. 본연구에서 채택한 학습알고리듬은 3계층구조의 역전파알고리듬이며 신경망의 모형은 단순의료전문가시스템모형을 입력치로 채택하였다. 계층수, 노드수, 학습사이클 수, 학습율, 모멘텀항등의 모수를 입력한 실험의 결과는 입력치에 대한 출력이 기대목표와 거의 일치하였다.
본 연구는 장기요양서비스 종사자 전문성 강화 교육과정 개발을 위한 요구분석을 통해 온라인 학습으로 성인학습자 직무역량 교육과정의 운영에 대한 시사점을 도출하기 위함을 목적으로 실시되었다. 구체적으로, 장기요양서비스 관련 선행 연구와 정부정책 자료를 분석하고, 유관근무기관의 전문가 14명을 대상으로 2019년 3월에 초점집단 인터뷰(Focus Group Interview)를 실시하여 활동이론(Activity Theory)을 분석의 틀로 활용하여 정리하였으며, 추가적으로 요양시설 종사자 25명을 대상으로 필요 교과목의 중요성과 난이도에 대한 설문인 양적자료를 기술통계 분석을 통해서 질적자료 분석의 결과를 타당화 하고자 하였다. 활동시스템의 주체-목표-도구의 윗부분을 주된 행위의 영역으로 보고, 아래의 규칙-공동체-분업을 행동을 위한 맥락적 부분으로 구분하여 요구분석과 추후 온라인 교육과정의 운영에 대한 시사점을 정리하였다. 연구결과, 기초 과목으로 '노인상담기술과 의사소통', 기본과목으로 '요양케어지도론', '현장에 필요한 치매케어기술', '케이기술과 식이요법', '근로기준법과 인사관리', 그리고 심화과정으로 '장기요양사례 관리의 활용'이라는 6개의 과목이 개발이 필요한 것으로 도출되었다. 한편 이러한 과목은 다양한 형태의 집체교육과 보수교육에 활용되어 다양한 장기요양서비스 봉사자를 위한 학습자 중심의 플립러닝으로 활용되는 방안이 제안되었다. 연구의 말미에서는 본 연구의 결과를 바탕으로 교과목의 효과적인 운영을 위한 교육현장에서 적용의 시사점을 제안하였다.
4차 산업혁명의 도래로 우리 삶의 방식과 산업 구조가 IT 기반 자동화를 넘어 지능화 단계로 진화하면서 다양한 분야에서 소프트웨어 역량을 갖춘 인재를 요구하고 있다. 이러한 요구를 반영하여 최근 초중등뿐만 아니라 대학에서도 비전공자에 대한 소프트웨어 기초 교육을 강화하고 있다. 본 연구에서는 관련 연구를 통해 비전공자의 소프트웨어 교육 목표를 컴퓨팅 사고 기반의 일반적인 문제해결능력과 자신의 학문 영역에서 소프트웨어 융합 역량을 향상시키고자 함에 두고, 이러한 목표를 달성하고자 창작로봇을 이용한 비전공자의 소프트웨어 융합 교육에 대한 방안을 제안하였다. 다양한 전공의 학생들로 구성되는 핵심교양 교과목 수강생 91명을 대상으로 창작로봇 과정과 컴퓨팅 사고 및 융합 요소와의 관련성에 기초하여 수업을 설계하고 13주 동안 연구를 수행하였다. 창작로봇을 통한 소프트웨어 융합 교육의 효과를 알아보기 위해, 수업 전사전 진단 조사를 토대로 수업 후 학생들의 학습 성과, 창작로봇 활동 과정에 대한 만족도, 타 학문에 대한 인식의 변화를 관찰하였다. 연구의 결과, 학생들은 학습내용의 이해도, 다 학제적 협력학습에 대한 전반적인 만족도, 타 학문에 대한 이해도, 창작로봇 활동을 통한 문제해결능력에 대한 자기 평가 등 12개 문항에서 수업 전과 비교하여 자신의 능력이 향상되었다고 응답하였다.
본 연구의 목적은 평생교육 담당자의 직무 중 평생학습상담 직무에 대한 탐색을 통해 이를 체계화하고, 중요도 인식 및 실천 현황에 따른 요구도를 실증적으로 분석하여 현장에서의 효율적인 평생학습상담이 실천될 수 있도록 기초자료를 제공하는데 있다. 선행연구를 근거로 평생학습상담 직무 및 과업을 탐색 후 체계화하고, 이를 바탕으로 평생학습상담 직무에 대한 요구도를 확인할 수 있는 설문지를 제작하였다. 설문지의 내용타당도 및 검사도구의 양호도를 검증한 후 자료를 수집하였고 수집된 자료는 대응표본 t검증과 Borich 공식을 적용하여 요구분석을 실시하였다. 본 연구의 결과로 도출된 평생학습상담 직무의 체계는 관계형성, 학습자 분석, 학습촉진, 사후관리의 4개 하위 직무와 학습자면담, 학습정보 제공, 학습자 특성 및 요구분석, 학습수준 진단, 학습저해요인 진단, 학습동기 촉진, 학습과정 및 학습방법 조언, 학습동아리 활동 지원, 생애커리어 설계 상담, 추수 상담, 상담 평가의 11개 과업으로 구성된다. 요구도를 분석한 결과, 4개의 하위 직무 중 학습자 분석 직무에 대한 요구가 가장 높았으며, 11개 과업 중에서는 추수 상담에 대한 요구도가 가장 높은 것으로 확인되었다. 도출된 평생학습상담 직무 체계와 실증적인 분석은 평생교육 담당자가 효율적인 학습상담 직무를 실천하고 학습자의 특성에 맞춘 생애설계 및 평생학습 참여를 지원하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구의 목적은 실제의 공업계열 특성화 고등학교 현장에서 적용할 수 있는 사례로서, 주제 중심의 통합 교육 프로그램을 개발하는 데에 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 체제적 교육과정 개발 모형인 ADDIE 모형과 Frazee와 Rudnitski(1995) 및 이창훈(2007)의 교육 프로그램 개발 모형을 분석한 후, 재구성하여 공업계열 특성화 고등학교의 주제 중심 통합 교육 프로그램의 개발 모형을 구안하였다. 이 연구에서는 위에서 요약한 내용을 토대로 개발된 연구 결과에 해당되는 공업계열 특성화 고등학교 전기 전자 통신 분야의 주제 중심 통합형 교육프로그램은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 연구자가 개발한 주제 중심 통합형 교육 프로그램은 공업계열 특성화 고등학교의 전기 전자 통신 분야에 적용할 수 있고, 주제 중심으로 접근한 최초의 교육 프로그램의 사례라고 볼 수 있다. 둘째, 이 교육 프로그램은 공업계열 특성화 고등학교의 전기 전자 통신 분야의 3학년 학생들을 위해 자기부상열차를 만들어 보는 활동과제를 포함한 것으로, 학생들로 하여금 수업에 흥미를 가지고 적극적으로 수업에 임하는 태도를 기를 수 있게 하는 교육 프로그램이다. 셋째, 주제 중심 통합형 교육 프로그램은 학생용 학습자료와 교사용 자료 및 교수-학습 지도안으로 구성되어 있다. 학생용 학습자료는 자기부상열차의 개요, 자기부상열차의 기본 원리, 자기부상열차의 심화 원리, 자기부상열차의 활동 과제의 네 단원으로, 각 단원은 학습목표, 도입 및 소개, 학습내용(심화학습, 읽을거리), 배운 내용 확인하기 등으로 구성되어 있다. 또한, 교사용 자료는 교육 프로그램의 개요, 목표, 시간 계획 & 수업흐름도, 자기부상열차를 주제로 한 교육 프로그램의 관련 내용, 선행학습, 교육 프로그램의 내용 구조, 흐름도, 학습 활동, 평가(자기평가지, 동료평가지) 등의 내용을 포함한다.
수학 교과서에 제시된 ‘재미있는 놀이’ 차시 활동을 학습 준비물, 학습 구성원 조직, 놀이 구조, 내용과의 관련성 측면에서 살펴보았고, 교사들의 지도 실태 분석을 위하여 설문지를 작성하여 조사, 분석하였다. 이를 통하여 교과서에 제시된 활동 중에는 학습 준비물 활용, 놀이의 구조 등에 있어 편중되어 있었다. 이는 놀이의 다양성 측면에서 부정적인 면을 보이는 것이다. 내용과의 관련성에 있어서는 놀이 활동과 단원의 내용을 연결시키기 위한 많은 노력을 보여주고 있으나 앞차시의 반복된 활동을 놀이로 제시하거나 내용과의 관련성이 떨어지는 내용을 제시하고 있는 단원이 있었다. 또한 교사들은 수학 학습에서 놀이의 효과를 알고 있으나 ‘재미있는 놀이’ 차시에 대한 지도에서는 소극적인 태도를 보여 주고 있었다. 이는 놀이의 다양성과 놀이를 위한 사전 준비 부족 등에서 원인을 찾을 수 있었다. 또한 수행평가로서 제시된 ‘재미있는 놀이’ 차시에 대한 인식 및 활용이 제대로 이루어지지 않고 있음을 알 수 있었다.
The hippocampus and prefrontal cortex are regarded as the highest-order association cortices. The hippocampus has been proposed to store "cognitive maps" of external environments, and the prefrontal cortex is known to be involved in the planning of behavior, among other functions. Considering the prominent functional roles played by these structures, it is not surprising to find direct monosynaptic projections from the hippocampus to the prefrontal cortex. Rhythmic stimulation of this projection patterned after the hippocampal EEG theta rhythm induced stable long-term potentiation of field potentials in the prefrontal cortex. Comparison of behavioral correlates of hippocampal and prefrontal cortical neurons during an a-arm radial maze, working memory task shows a striking contrast. Hippocampal neurons exhibit clear place-specific firing patterns, whereas prefrontal cortical neurons do not show spatial selectivity, but are correlated to different stages of the behavioral task. These data lead to the hypothesis that the role of hippocampal projection to the prefrontal cortex is not to impose spatial representations upon prefrontal activity, but to provide a mechanism for learning the spatial context in which particular behaviors are appropriate.propriate.
본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 적용한 야외지질학습에서 학생들이 만드는 조별 모델 구성 과정에 대해 제약조건을 중심으로 이해하는 것이다. S 영재원 지구과학분과 3조, 12명의 학생들을 대상으로 진행하였다. '관악산은 어떻게 형성되었을까?'를 주제로 야외지질답사 2차시, 과학적 모델의 사회적 구성 수업 3차시로 진행하였다. 조별 모델 구성과정에 관해서는 Nersessian (2008)이 제시한 제약조건을 이론적 근거로 하여 반-구조화된 인터뷰, 야외지질답사, '과학적 모델의 사회적 구성 수업'의 모든 담화, 활동지를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째 야외지질학습에 적용한 과학적 모델의 사회적 구성 수업에 나타난 제약조건의 출처는 과학 이론, 야외지질답사에서 관찰한 내용, 과학적 모델의 사회적 구성 수업에서 추가로 제공된 것이 있었다. 두 번째 조별 모델링에 영향을 미치는 3가지 종류의 제약조건이 있다. 조별 모델에는 조별 구성원 모두가 동일하게 가지고 있던 것으로 '공통적인 제약조건', 조별 구성원 일부가 가지고 있던 것 중 조별 모델에 반영된 '채택된 제약조건', 마지막으로 초기 모델에는 없었으나 조별 모델 구성과정에서 새롭게 나타난 '생성된 제약조건'이 있었다. 이번 연구는 학교 과학에서 제약조건을 기반으로 조별 모델이 만들어지는 과정을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 야외지질학습이라는 수업 사례를 보여줌으로서 실제 적용하는데 이바지 하고자 하였다는 점에서 의의가 있다.
Freudenthal은 수학화 학습지도원리로서 수학의 역사발생 과정을 고려하고 학습자의 상식에서 출발하여 학습자 스스로 지식을 구성하도록 하는 것을 제시하였다. 이 원리를 무리수 지도에 적용한다면 무리수의 존재성을 파악하도록 하는 문제 상황에서 출발해야 한다. 이 연구에서는 Freudenthal의 수학화 학습지도론에 따른 무리수개념 도입 방식을 알아보고, 실제로 Freudenthal의 수학화 학습지도론에 따른 무리수지도 결과 나타나는 학습과정의 특징을 알아보았다. 교수실험에 참여한 학생들은 기존에 학습한 유리수 체계에 대한 반성적 사고를 통하여 무리수의 존재성과 무리수 학습의 필요성을 인식하였으며, 무리수의 역사발생적 배경에 따른 여러 가지 탐구 활동과 측정 활동을 통해 무리수 개념을 발전적으로 이해하면서 학습하였다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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