본 연구의 목적은 가상현실 콘텐츠 제작 플랫폼을 활용한 메이커 교육이 초등학생의 창의적 문제해결력 및 학습몰입에 미치는 영향을 검증하고자 한 것이다. 이를 위하여 초등학생이 다루기 쉽고, 공유가 쉬운 가상현실 콘텐츠 제작 플랫폼을 선정하고, 메이커 교육 교수·학습 모형 중 TMSI 모형의 단계별 활동을 가상현실 콘텐츠 제작 교육과 관련지어 재구성한 교육 프로그램에 적용하여 그 효과성을 분석하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 가상현실 콘텐츠 제작 플랫폼을 활용한 메이커 교육이 초등학생의 창의적 문제해결력 및 학습몰입 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 연구는 미용특성화고등학교 학생들의 학업적 자기효능감이 학습몰입에 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하여 학생들의 학습지도에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 이를 위해 B광역시와 N시에 소재한 미용특성화고등학교 327명의 학생들을 대상으로 조사한 설문지를 SPSS WIN 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 학업적 자기효능감이 학습몰입에 유의미한 영향을 미침을 알 수 있었고, 특히 하위요인 중 자기조절 효능감, 과제난이도 선호가 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 토대로 학습을 지도하는 교사가 시험이나 수업에서 기술과 학문을 적절히 융합한 수준별, 단계별 자료를 제시하여 학생들의 학업성취 경험을 갖게 해줌으로써 학업적 자기효능감 향상에 도움을 줄 필요가 있다.
Optical character recognition (OCR) has been studied for decades because it is very useful in a variety of places. Nowadays, OCR's performance has improved significantly due to outstanding deep learning technology. Thus, there is an increasing demand for commercial-grade but affordable OCR systems. We have developed a low-cost, high-performance OCR system for the industry with the cheapest embedded developer kit that supports GPU acceleration. To achieve high accuracy for industrial use on limited computing resources, we chose a state-of-the-art text recognition algorithm that uses an end-to-end deep learning network as a baseline model. The model was then improved by replacing the feature extraction network with the best one suited to our conditions. Among the various candidate networks, EfficientNet-B3 has shown the best performance: excellent recognition accuracy with relatively low memory consumption. Besides, we have optimized the model written in TensorFlow's Python API using TensorFlow-TensorRT integration and TensorFlow's C++ API, respectively.
지식정보사회에 대처하기 위해서는 상황에 맞는 해결방법과 아이디어로 문제를 해결할 수 있도록 창의력, 문제해결력, 논리적 사고력과 같은 고등인지 사고능력을 길러야 하며, 이는 프로그래밍 교육을 통해서 가능하다. 그러나 현재의 프로그래밍 교육은 문법에 대한 기계적 암기나 프로그래밍 언어의 사용법을 익히는데 치중하여 학습자의 인지부담이 크며, 논리적 사고력을 기르는데 적합한 방법이 되지 못하고 있다. 본 연구는 중학생을 대상으로 하여 스크래치(Scratch)를 활용한 프로그래밍 수업의 알고리즘 표현 과정에서 순서도 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과 중학생의 프로그래밍 교육에서 순서도 작성을 통해 알고리즘을 표현하였을 경우 성취도 및 논리적 사고력이 향상에 유의미한 차이가 발생하였다.
교육 현장에서 프로그래밍 교육은 고등 사고력 향상을 위한 학습보다는 프로그래밍의 개념이나 기초 문법의 주입 및 단순 반복으로 진행되고 있다. 따라서 학습자들이 프로그래밍 교육에 대해 긍정적인 흥미를 가지고 적극 참여하여 교육적인 효과를 거둘 수 있는 새로운 프로그래밍 교육 방안에 대한 모색이 필요하다. 스크래치 EPL(Educational Programming Languages)은 블록 쌓기를 통해 프로그래밍이 가능한 직관적인 언어로 초등학생들도 보다 쉽게 프로그래밍을 이해할 수 있다. 스크래치의 이런 특징은 프로그래밍 교육에 대한 학습자의 학습 몰입(Flow)에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 프로그래밍 교육의 새로운 방안으로 스크래치 프로그래밍 교육을 진행하고 초등학생의 학습 몰입과 프로그래밍 능력에 미치는 영향에 대해 검증하고자 한다. 본 연구의 결과 스크래치 프로그래밍 교육이 학습자의 전반적인 학습 몰입 수준 향상에 긍정적인 효과가 있음을 알 수 있다.
본 연구의 목적은 군(軍)교육기관의 학습자를 대상으로 교수자의 어떠한 행동특성이 학습몰입에 유의한 영향을 미치는가를 실증적으로 분석하는 것이다. 연구결과 학습몰입의 세 가지 요인(몰입경험, 시간왜곡, 주의집중)에 모두 영향을 미치는 교수행동 특성은 리더십 요인이었다. 또한 교수행동특성 중 수업 진행 속도는 시간왜곡과 주의집중에 유의한 영향을 미치고 있었으며, 유머러스한 교수행동특성은 주의집중 요인에 긍정적 영향을 미치고 있었다. 이러한 결과는 군(軍)교육기관이 교수자의 선발과 훈련에 있어 어떻게 교수자의 리더십, 유머감각, 수업진행 속도를 전략적으로 활용할 수 있는가에 대한 실제적 함의를 제공한다.
최근 관심을 받고 있는 피지컬 컴퓨팅 교육은 하드웨어와 소프트웨어 요소를 통합하여 의미 있고 창의적인 산출물을 개발함으로써, 과학적 탐구 태도를 함양시키는 데 효과적인 교육의 형태이다. 이에 본 연구는 피지컬 컴퓨팅 교육에서 주요 학습성과 변인으로 거론되는 과학적 탐구 태도를 교육성과 변인으로 상정하고, 이를 예측하는 요인을 규명하고자 과학경험, 교육지원, 학습몰입을 예측변인으로 상정하여 이들 변인의 예측력을 확인하였다. 이를 위해 초등학교 4학년에서 6학년인 영재교육프로그램 참가자 64명을 대상으로 피지컬 컴퓨팅 교육을 실시하여 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계, 상관분석, 다중회귀분석 및 매개분석을 통해 분석되었다. 연구 결과, 과학경험과 학습몰입은 교육성과인 과학적 탐구 태도를 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 또한 학습몰입은 과학경험과 과학적 탐구 태도, 교육지원과 과학적 탐구 태도 사이를 매개하는 것으로 나타났다. 이를 기반으로 피지컬 컴퓨팅 교육에서 과학적 탐구 태도 향상을 위해 과학경험 기회의 제공, 긍정적 교육지원의 필요, 학습몰입 촉진을 위한 전략이 필요함을 제안하였다.
본 연구는 전문대학 공학계열 신입생들을 대상으로 메타인지, 문제해결력, 몰입과 성취도간의 관계를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 메타인지 문제해결력 몰입을 독립변인으로 성취도를 종속변인으로 하는 가설적 모형을 상정한 다음, 2009년 D 대학 공학계열 6개학과 신입생 396명을 대상으로 2009년 2학기 초에 메타인지와 문제해결력을 학기말에 몰입과 성취도(성적)를 측정하였다. 수집한 자료를 대상으로 회귀분석을 실시하여 독립변인이 종속변인에게 미치는 영향력을 검증하였다. 분석결과, 메타인지와 문제해결력이 전문대학 공학계열 신입생들의 성취도에 유의한 영향을 미치는 변인임을 확인하였으며, 몰입은 학생들의 메타인지, 문제해결력 및 성취도간을 매개하는 역할을 하는 것으로 예측되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전문대학 공학계열 학생들의 수업효과를 높이기 위한 전략과 방법을 수립 시 메타인지와 몰입과 같이 학생들의 문제해결능력에 영향력이 높은 변인들을 우선적으로 고려할 것을 제안하였다.
본 연구는 COVID-19 상황 속에서 온라인 수업을 경험한 방사선(학)과 대학생들을 대상으로 수업 중 이루어지는 딴짓의 정도를 확인하고 자기주도적 학습역량, 몰입과 학업성취도가 딴짓에 미치는 영향을 규명하기 위함이었다. 연구방법은 서술적 조사연구이며, 연구 대상은 방사선(학)과 학생들로 구조화된 설문지를 이용하여 2022년 6월 1일부터 6월 30일까지 조사하여 200부를 최종 분석 대상으로 하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0을 이용하여 척도의 신뢰도를 검증하고, 딴짓을 유형을 파악하고 한 후 일반적 특성, 딴짓, 자기주도적 학습역량, 몰입과 학업성취도에 대하여 기술통계, 분산분석, Pearson's 상관관계 그리고 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 대상자들의 딴짓은 '딴 생각하기', '문자하기' 순이 였으며 딴짓은 1.75점, 자기주도적 학습능력은 3.60점, 몰입은 3.23점, 학업성취도는 4.29점으로 나타났다. 딴짓과 자기주도적 학습역량, 몰입과 학업성취도 간에는 유의한 음의 상관관계가 있었으며, 딴짓에 미치는 영향을 미치는 요인은 학업성취도, 나이, 몰입, 자기주도적 학습능력 순이었다. 이상의 결과로 방사선(학)과 대학생들의 딴짓을 낮출 수 있는 방법이 학업성취도를 높이는 것임으로 수업에 몰입할 수 있는 구체적 방안 및 다양한 교수법이 필요할 것으로 기대된다.
본 연구는 간호대학생을 대상으로 학습몰입, 문제해결능력, 교수-학생 상호작용이 학업성취도에 미치는 영향을 확인하기 위해 시도되었다. 연구참여자는 B시의 간호대학생 274명을 대상으로 하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 실수, 백분율, 평균, 표준편차, t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수, 위계적 다중회귀분석으로 분석하였다. 대상자의 학업성취도 평균 3.70±0.70점이었고, 일반적 특성에 따른 학업성취도의 차이는 학년(F=4.755, p=.003), 대학생활만족도(F=5.643, p=.004), 전공만족도(F=5.794, p=.003), 코로나-19 적응(F=7.961, p<.001), 비대면 수업환경 만족도(F=18.353, p<.001)에서 유의한 차이를 나타냈다. 대상자의 학업성취도는 학습몰입(r=.649, p<.001), 문제해결능력(r=.333, p<.001) 교수-학생 상호작용(r=.479, p<.001)과 정적상관관계를 나타냈다. 대상자의 학업성취도에 영향을 미치는 요인은 학습몰입(β=.563, p<.001), 교수-학생 상호작용(β=.280, p<.001)으로 나타났고, 설명력은 52.0%로 나타났다. 따라서 비대면 수업에서 간호대학생의 학업성취도를 높이기 위한 전략과 학습몰입과 교수-학생 상호작용을 높일 수있는 환경개선이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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