With the advent of deep learning, Artificial Intelligence (AI) technology has experienced rapid advancements, extending its application across various industrial sectors. However, the focus has shifted from the independent use of AI technology to its dispersion and proliferation through the open AI ecosystem. This shift signifies the transition from a phase of research and development to an era where AI technology is becoming widely accessible to the general public. However, as this dispersion continues, there is an increasing demand for the verification of outcomes derived from AI technologies. Causal AI applies the traditional concept of causal inference to AI, allowing not only the analysis of data correlations but also the derivation of the causes of the results, thereby obtaining the optimal output values. Causal AI technology addresses these limitations by applying the theory of causal inference to machine learning and deep learning to derive the basis of the analysis results. This paper analyzes recent cases of causal AI technology and presents the major tasks and directions of causal AI, extracting patterns between data using the correlation between them and presenting the results of the analysis.
본 연구는 한국에서의 산.학 e-Learning 운영 실태를 조사 분석하여 중국에서의 e-Learning 운영을 위한 발전 전략을 탐색하는 것이 목적이다. 연구방법은 주로 문화 기술적 연구 방법인 문헌 조사법, 전문가 상담법과 자료 분석법을 이용하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 정책적 경험을 거울삼아, 중국 정부가 기업 e-Learning에 관련된 정책 (기업 e-Learning 제도, LMS, 표준화, 품질 보장 등)을 지속적으로 수정.보완하여야 하며 국제 교류와 합작 등은 중국의 기업e -Learning 운영에 도움이 될 수 있을 것으로 조사되었다. 둘째, 한국의 e-Learning은 LMS의 표준화 및 콘텐츠 개발 등과 같이 실제적인 발전을 중시하여 좋은 효과를 얻고 있다. 그러나 중국에서의 e-Learning은 외형적인 관리제도만을 중시하였다. 따라서 e-Learning의 확대일로 시점에 있는 중국은 한국 사례를 통해 LMS의 표준화 및 콘텐츠의 질 관리 등과 같이 실제적인 발전 전략을 도모하여야 할 것이다. 셋째, 한국의 WBI, LMS, 팀워크 등의 학습 방법을 중국 e-Learning에 도입하면 개별화 학습과 협동학습이 적절히 혼합하여 발전할 수 있을 것이고 Blended Learning 등의 학습 방법을 중점적으로 다루어야 할 것이다.
본 연구는 비대면 온라인 강의를 경험한 간호대학생의 학습동기, 힉습몰입 및 학업성취도에 미치는 영향과 관계를 파악하고 학업성취도에 미치는 영향을 알아보고자 시도된 서술적 조사연구이다. 본 연구의 자료는 2020년 5월 1일부터 5월 15일까지 D시에 소재하고 비대면 온라인 강의를 시행하고 있는 2개 대학 4년 간호대학생 147명을 대상으로 설문지를 이용하여 수집하였다. 자료 분석방법은 대상자의 학습동기, 학습몰입 및 학업성취도에 대해 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson's 상관관계 분석, 다중회귀분석을 이용하였다. 연구결과 본 비대면 온라인 강의를 받은 연구대상자의 학습동기 평균은 101.29±12.18이었고, 학습몰입은 72.02±8.03, 학업성취도는 31.31±4.06으로 나타났다. 학습동기, 학습몰입 및 대학생활 적응과의 관계는 모두 유의한 양의 상관을 보여 주었으며, 다중회귀분석의 결과에서 비대면 온라인 강의를 받은 간호대학생의 학업성취도에 영향을 미치는 요인은 학습동기와 학습몰입으로 밝혀졌다. 따라서 비대면 온라인 강의에 대한 간호대학생의 학업성취도를 높이기 위해 학습동기를 향상시킬 수 있는 구체적인 전략과 학습 몰입을 시킬 수 있는 다양한 활동과 교육 프로그램 개발이 필요하다.
인터넷의 급격한 발전으로 교육환경$\cdot$방법에 대한 새로운 패러다임 창출요구가 증가하고 있으며 전통적인 교육산업도 교육의 전 분야에서 이론 활용한 e-teaming이 많은 분야에서 도입되었고, 빠른 속도로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 e-learning 확산 노력에 힘입어 그동안 e-learning의 학습자 만족도에 대한 연구도 많이 진행되어 왔지만 기업체를 대상으로 한 연구가 거의 대부분이었고 고등학교를 대상으로 한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 고등학생을 대상으로 한 e-learning 교육만족도 평가를 위한 모델을 제안하고, 제안한 모델을 대상으로 퍼지구조 모델링법을 이용하여 고등학생의 e-learning 교육 만족도에 관한 의식구조를 분석하였다. 또한, 의식구조분석의 결과가 고려된 평가모델을 구축하여 e-learning 교육 만족도를 평가하고, 민감도분석을 통하여 e-learning 교육만족도 향상 방안을 제시 하였다.
본 연구는 온라인 문제기반학습에서 학습자의 학습행태에 따른 학습유형을 파악하고 각 학습유형의 특징을 조사하여 효과적인 온라인 문제기반학습 설계를 위한 시사점을 도출하기 위해 수행되었다. 본 연구를 위해 6주 동안 K대학에서 운영된 문제기반학습 프로그램에 참여한 1,341명의 초·중학생의 온라인 활동 데이터가 수집되었고, 이를 통하여 학습자들의 학습행태를 나타내는 48개의 변인이 추출되었다. 추출된 변인은 학습자들의 학습유형을 구분하기 위한 계층적 군집분석 기법에 활용되었으며, 구분된 학습유형에 따라 학습행태와 학업성취도 측면에서 어떠한 차이가 있는지 비교·분석하였다. 그 결과, 학습자의 온라인 학습유형은 학습참여 수준에 따라 '고수준 학습참여형(군집 1)', '중수준 학습참여형(군집 2)', '저수준 학습참여형(군집 3)'으로 구분되었다. 또한, 학습참여 수준이 높은 군집이 높은 학업성취도를 얻은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 온라인 문제기반학습을 효과적으로 설계·운영하기 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구의 목적은 SW 교육의 초보학습자들을 위한 모듈 카드 활용 협동학습을 설계하고 적용하여 그 효과와 인식을 분석하는 것이다. 30가지의 모듈 카드를 활용한 협동학습은 3단계의 활동으로 이루어져 있으며, 이러한 협동학습의 효과를 검증하기 위해 초등학생들을 대상으로 적용해 보았다. 연구 분석을 위해 SW 교육에 대한 사전 사후 학습동기와 본 협동학습에 대한 만족도, 흥미수준, 단계별 인식에 대하여 분석하였다. 분석 결과, SW 교육의 학습동기에 대해서는 주의 집중, 관련성, 자신감, 만족감의 모든 영역에서 유의미한 향상을 보였다. 또한 학생들은 모듈 카드를 활용한 협동학습의 2단계 활동은 가장 흥미롭고 3단계 활동은 가장 도움이 되었다고 응답하였다.
과학영재 학생의 과학학습에 대한 개념을 알아보기 위해 COLS와 ALS 설문지를 이용하여 비교, 분석하였다. 과학영재 학생은 일반 학생과 과학학습에 대한 개념에 차이를 보이는데, 과학영재 학생은 과학학습을 과학 지식을 얻고, 과학 지식 구조를 확장해 나가고, 세상을 보는 새로운 관점을 얻는 활동이라고 인식한다. 과학영재 학생은 성별과 과목 선호도에 따라 과학학습에 대한 인식 및 접근방법에 의미 있는 차이는 보이지 않았다. 이 연구의 결과는 과학영재 수업을 위한 교재와 교수법에 도움이 될 것으로 예상한다.
본 연구의 목적은 대학에서 UTAUT에 기반한 m-learning 학습자의 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고자 하였다. 각 요인의 관계를 살펴보기 위하여 289부의 설문지를 SPSS 22.0, AMOS 21.0을 이용하여 분석하였다. 분석결과는 보안성이 성과기대와 노력기대에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 다양성과 경제성도 성과기대에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개변수인 성과기대와 노력기대는 학습자의 만족도에 정의 영향을 미친다는 가설은 채택되었다. 이런 결과는 UTAUT에 기반한 m-learning 운영에 필요한 기초자료를 제공하였다는 시사점이 있다. 이와 같은 시사점에도 불구하고 UTAUT에서 제시된 요인 중 일부만을 분석하였다는 한계점이 있다. 향후에는 대학생 외에 일반인에 대한 분석도 포함하여 UTAUT에 기반한 m-learning에 미치는 다양한 영향 변수에 대한 분석을 통하여 계속적으로 보완하고자 한다.
본 연구에서는 교실에서의 교사와 학생을 대상으로 한 기록정보서비스에 대해서 살펴보았다. 이 연구의 목적은 기록물을 자원기반학습에 적용하여 실제로 교육현장에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고, 그 효과를 알아보는 것이다. 이를 위해 교사집단과의 협력작업을 통해 기록-자원기반학습 모형을 개발하였다. 그리고 이를 적용한 교수학습안과 일반적인 교수학습안을 개발하여 초등학교 6학년 수업에 적용함으로써 그 효과를 알아보았다. 기록-자원기반학습의 효과에 대한 검증은 SPSS WIN 12.0을 사용하여 t-검증을 실시하였다.
In order to provide a tailored education for learners within the ubiquitous environment, it is critical to undertake an analysis of the learning activities of learners. For this purpose, SCORM (Sharable Contents Object Reference Model), IMS LD (Instructional Management System Learning Design) and other standards provide learning design support functions, such as, progress checks. However, in order to apply these types of standards, contents packaging is required, and due to the complicated standard dimensions, the facilitation level is lower than the work volume when developing the contents and this requires additional work when revision becomes necessary. In addition, since the learning results are managed by the server there is the problem of the OS being unable to save data when the network is cut off. In this study, a system is realized to manage the actions of learners through the event interception of a web-browser by using event hooking. Through this technique, all HTMLbased contents can be facilitated again without additional work and saving and analysis of learning results are available to improve the problems following the application of standards. Furthermore, the ubiquitous learning environment can be supported by tracking down learning results when the network is cut off.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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