프로그래밍 학습은 지식기반사회에서 요구하는 문제 해결력과 논리적 사고력을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 프로그래밍 교육은 대부분 외국어 기반의 프로그래밍 언어를 사용하여 문제 해결력과 논리적 사고력의 향상 보다는 명령어의 습득과 코딩과정에 많은 시간을 소요하고 학습자들은 흥미를 잃기 쉬웠다. 이러한 문제를 해소하고자 본 연구에서는 매우 추상적인 프로그래밍 작업을 로봇이라는 구체물을 통하여 결과를 확인할 수 있도록 하여 프로그래밍 학습의 흥미를 진작할 수 있는 방안을 제안 하였다. 또한 초등학생들이 쉽게 사용할 수 있는 RCX 기반 로봇 프로그래밍 언어의 한글 컨버터를 설계 개발하였다. 그리고 개발된 도구를 방과후학교 컴퓨터반 학생들을 대상으로 6개월간 적용한 결과 학습자들은 긍정적인 반응을 보였다.
초기 스마트TV 시장은 단말 HW 성능에 초점을 두었으나, 최근 추세는 점차 콘텐츠, 서비스, 어플리케이션 등 SW 적인요소에 초점이 옮겨지고 있는 추세이다. 하지만 스마트TV가 제공하는 어플리케이션은 스마트폰과 태블릿에서 이용하는 어플리케이션과 큰 차이점이 없으므로 이용률이 저조한 상황이다. 따라서 굳이 스마트TV 어플리케이션을 이용할 필요성을 느끼지 못하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅[clould computing] 기법을 사용하여 스마트폰 및 PC와의 연동을 통한 어플리케이션을 개발하고자한다. 사용자의 스마트폰 및 PC에서 사진을 업로드 받은 후, 스마트TV에서 여러 가지 효과를 선택하여 사용자 기호에 맞춘 동영상을 생성하는 어플리케이션을 제안하고자한다. 따라서 본 논문에서는 스마트TV 어플리케이션 시장의 활성화 효과를 기대한다.
본 연구는 2006년부터 2012년까지 이루어진 자활 참여자의 자활 경험과 전망에 대한 종단적 질적연구이다. 연구자는 총 12인에 대한 심층면접 자료에 대해 근거이론 분석을 시도하였다. 개방코딩 결과 삶의 경험, 자활의 경험 및 성공과 실패, 변화 및 자활 전망에 대해 총 181개의 개념이 도출되었다. 축코딩을 통한 패러다임분석에서 자활 성공의 인과적 조건으로 일과 교육의 기회 및 자활을 위한 노력이 제시되었다. 중심현상은 자활 제도에 적응하며 현상유지와 안주를 하는 것으로 나타났고, 이에 대한 맥락적 조건들은 피하고 싶은 빈곤 경험 및 안정적 자녀양육으로 나타났다. 공동체 실패를 경험한 경우, 내부의 갈등과 수익창출 실패가 맥락적 조건으로 작용하였다. 중심현상에 대한 상호작용 전략은 부족한 자활공동체 지원과 통합급여 방식이라는 중재적 조건을 통해 촉진되었다. 이러한 중재적 조건 하에서는 공동체로 독립하는 것은 위험으로 인식되어, 제도의 목표를 향한 인과적 조건과 제도에 안주하려는 중심현상간의 괴리가 발견되었다. 이러한 분석은 정책 입안자와 참여자가 생각하는 자활의 의미가 다를 수 있으며, 현행 자활모델이 보다 참여자가 처한 상황을 반영하여 현장중심의 자활유인을 제시해야 한다는 정책적 함의를 제공한다.
이 연구는 최근 주목을 받고 있는 인공지능에 관한 사회적 담론에 어떤 주제적인 특성이 있는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 우리 사회에 알파고 충격이 있었던 2016년부터 2017년 6월까지, 18개월 간 조선일보와 한겨레에 보도된 신문기사를 분석대상의 텍스트로 선정하였다. 전체 525건의 신문기사에 나타난 1,210건의 메시지들에 대해 주제범주를 코딩하였다, 구분한 주제는 7개 대범주, 62개 중범주, 그리고 하위의 소범주 주제들로 구성되었다. 인공지능의 담론을 구성하는 대범주는 AI 연구, AI 적용영역, AI기업(사업), AI 시대, AI 쟁점, 알파고 사건, AI 기타의 주제들로 파악되었다. 대범주로 코딩된 메시지들의 내용을 대상으로 세부적인 주제분석을 시도하였으며, 그 결과로 나타나는 주요한 특성은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 담론을 구성하는 주제범주의 범위와 내용이 다양하고 복잡하였다. 둘째, 안전하고 유용한 인공지능을 구현하기 위해서는 일자리 소멸의 문제, AI의 오류나 오용에 따른 부작용의 문제 등과 같은 사회정책적인 쟁점들의 해결이 중요하다. 셋째, 인공지능의 시대에서 인간의 역할, 적합한 인재양성을 위한 교육체제의 혁신도 난이도가 높은 쟁점들이다.
본 연구는 비전공자 학생들 대상으로 효과적인 프로그래밍 학습이 가능하도록 학습 분석을 활용한 플립러닝 교수법의 효과성을 살펴보고자 한다. ADDIE모형을 적용한 플립러닝 프로그래밍 수업모형을 설계한 후 본교에서 운영하고 있는 강의지원시스템의 학습관련 자료를 크롤링하였다. 크롤링 자료를 교수자가 쉽게 이해할 수 있도록 대시보드로 제공하여 교수자는 이를 바탕으로 수업을 보다 효율적으로 설계하여 개별 맞춤 학습이 가능하도록 하였다. 한 학기 수업을 통해 수집된 학습관련 데이터를 바탕으로 분석한 결과 학과, 학년, 출결여부, 과제제출 여부, 예/복습 수강여부가 학업성취도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 설문 분석결과 학습 분석을 통한 교수자의 개별화된 피드백이 자기주도적 학습에 많은 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구는 학습자의 학습을 촉진시키고 교수자는 교수활동을 개선할 수 있는 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다. 향후 학습자들의 학습과 관련된 소셜네트워크서비스의 내용도 크롤링하여 학습자들의 학습상황을 분석하고자 한다.
힉스입자 발견, 블랙홀 이미지 촬영, 외계행성 탐사, 깊은 우주탐사, 중력파 관측 등 최근 천문학은 매우 빠르게 성장하고 있으며, 학생들도 상대적으로 흥미가 높은 분야이다. 본 연구의 목적은 최근 10년간 천문학 연구 저널에서 높은 빈도로 등장한 키워드들과 중고등학교 과학 교육과정에 포함된 천문학 내용 요소를 7개 영역별로 비교하여 천문학 교육과정 개선에 대한 시사점을 얻는 것이다. 우선 선정된 4개 저널-ApJ, ApJL, A&A, MNRAS-에 2011년부터 2020년까지 게재된 모든 논문의 키워드를 R 패키지로 수집하여 연구 동향을 살펴보았다. 교육과정 내용 요소는 7학년부터 12학년 학생이 배우는 과목 중 천문학 내용 요소가 포함된 6개 과목(과학, 통합과학, 지구과학I, 지구과학II, 물리II, 융합과학)의 2015 개정 교육과정 문서에 제시된 내용 체계표, 성취기준, 성취기준해설을 현직 교사들이 코딩한 결과를 종합하여 추출하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문학에서 꾸준하게 많이 등장하는 키워드는 'galaxies: formation, galaxies: active, star: formation, accretion, accretion discs, method: numerical'이다. 둘째, 천문학 교육과정은 모든 학생이 배우는 공통 과학 과목 안에서 'High Energy Astrophysical Phenomena' 영역을 제외한 모든 영역을 포함하도록 구성되었으나 키워드 수준에서 보면 과목별, 학년별 내용 요소 배치와 새롭게 도입할 만한 주제에 대한 검토가 필요한 것으로 나타났다. 본 연구는 과목의 근간을 이루는 과학연구 분야와 교육과정을 비교한 탐색적 연구로서, 연구 결과는 향후 천문학 교육과정 개정에 시사점을 줄 수 있는 기초 연구가 되길 기대한다.
본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.
온라인 교수학습 환경으로의 변화에 따라 온라인 형성평가에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 대한 예비 교사들의 준비가 필요하다. 본 연구에서는 교사 교육의 기초 토대 마련을 위해 예비 과학교사 22명을 대상으로 온라인 수업과 온라인 형성평가, 형성평가에 대한 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 실행 과정에서 나타나는 주요 사항을 분석하였다. 사전 인식은 개방형 설문을 통해 얻은 응답을 오픈 코딩을 통해 범주화하여 범주별 빈도를 파악하였고, 사전 인식의 범주 분류 결과를 바탕으로 실행의 모습을 분석하였다. 이를 통해 현재 상태와 바람직한 활용 목표 간의 격차를 파악하고, 교사 교육에서 중점을 두어야 하는 사항은 무엇인지에 대해 논의하였다. 연구의 결과, 사전 인식에서는 온라인 수업의 어려움으로 상호작용을 언급하고, 온라인 형성평가의 장점으로 테크놀로지의 활용 및 피드백과 수업 조정을 언급하였다. 지도안과 조별 사전 인식 과정에서는 플랫폼의 테크놀로지를 활용하여 자동화된 피드백을 대부분 활용하였지만, 응답 분석 결과를 활용한 수업 조정과 상호작용이 나타나지는 않았다. 또한 온라인 형성평가의 형성적 기능에 적합하지 않은 활용 방식이 다수 나타났다. 이러한 원인은 예비 교사들의 형성평가 활용에 대한 이해가 부족하고, '평가'의 측면에 치중했기 때문으로 분석된다. 형성평가의 피드백을 통한 '형성적' 기능과 활용 방법에 대한 예비 교사들의 충분한 이해가 바탕이 될 때, 온라인 형성평가의 장점을 활용한 상호작용으로 이어질 수 있다. 따라서 형성평가의 핵심적 기능이 잘 발휘될 수 있도록 형성적 활용에 대한 역량 강화와 실질적 적용 방법에 대한 교육이 예비 교사 교육에서 강조되어야 할 것이다.
웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.
호텔 산업에 주어진 과제 중 하나는 제품 경쟁이 아닌, 업무 효율성과 서비스 질 향상 등과 같은 교육 훈련을 통한 ES(내부 고객 만족도)를 향상시키는 것이다. 그러나 현 국내 시장에서, 적당한 교육 훈련에 기반을 둔 ES(내부 고객 만족도)가 제대로 확립되지 않고 있다. 이 연구의 목적은 빈도수, 강의 자각 능력, 동기, 내재화에 대한 필요성 인식과 업무 몰입을 포함한 교육 훈련의 효과를 입증하기 위함이다. 여성(n=128, 44.4%), 남성(n=160, 55.6%)의 연구 집단은 2007년 10월 13일부터 2007년 10월 31일까지 실시된 설문 조사에 의해 모니터링 되었다. 이는 (1) 교육 훈련에 대한 인식, (2) 교육 훈련 관행, (3) 조직 동일시, (4) 브랜드 동일시, (5) 업무 몰입 등에 의해 평가되었다. 통계학적 분석은 SPSS, 데이터 코딩, 데이터 클리닝 시스템을 사용함으로써 측정되었다. 결과적으로 주기, 강의 지각의 수준, 동기, 필요성 인식은 브랜드와 조직 동일시와 비례한다는 것이 증명되었다. 교육 훈련을 통한 동일시는 업무 몰입의 효율성을 상승시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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