최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
문화가 산업의 영역으로 들어온 이후 세계 각국에서는 자국의 문화콘텐츠를 다양한 매체를 통하여 교육적 또는 상업적 목적으로 활용하기 위한 노력을 해 왔으며, 다양한 문화 및 역사가 이 분야의 주요 배경 및 소재로 인식되면서 역사학 등을 전공하는 많은 학자들의 역할도 증가되고 있는 추세이다. 그 중 에서도 특히 게임분야는 관객이 직접 참여하여 스토리텔링을 완성해 간다는 인터페이스 특성상 문화전파와 학습효과가 매우 높은 매체로 인식되고 있다. 이러한 측면에서 인간의 단순한 놀이로 인식되고 있는 디지털게임에서 현재 세계 각국이 제작하여 전 세계에 전파하는 역사게임의 소재 및 세계관등을 비교 분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문은 1980년부터 2005년까지 한국에서 서비스된 약 70여 편의 역사소재게임 중 대표적 제작 및 보급 국가인 한국, 미국, 일본, 대만, 독일, 총 5개국의 역사소재 게임 68편을 무작위로 선정하여 각국이 제작한 게임의 배경시대 및 기획의도 등을 분석하고 역사원형이 게임 시나리오 및 세계관, 배경으로 등장하는 사례를 비교하여 각국이 선호하는 시대와 장르 및 문제점을 도출하여 향후 우리의 발전적인 역사소재게임의 기회방안을 제시하였다. 역사게임에 적용된 세계관 및 등장인물 분석에서는 각국의 역사게임에 적용된 실존인물, 실제역사 및 역사소설로 나누어 비교하였으며, 그 결과 총68편 중 실존인물을 게임에 적용한 사례는 총 8편으로 전체의 11.8%에 해당하였다. 또한, 과거의 실제 역사 및 배경을 게임의 소재로 적용한 사례는 37편으로 전체의 54.4%를 차지한 것으로 조사되었다. 각국이 선호하는 역사게임의 주 소재는 인물보다는 실제의 배경이 주무대가 된다는 것을 알 수 있었으며, 한국은 고대 고구려를 중심으로 한 삼국시대, 미국은 1,2차 세계대전, 독립전쟁, 일본은 중세 일본 전국시대, 독일은 고대 유럽역사 등 각 국이 선호하는 역사적 배경은 그 나라가 역사적으로 자랑스럽게 생각하는 역사적 시점이 역사게임의 주 배경이 된다는 결과를 얻었다 게임의 주 배경이 되는 시대로서는 고대가 37편으로 54.4%를 차지하여 각국에서 제일 선호되는 시대로 조사되었으며 그 다음은 근 현대가 18편으로 26.47%, 중세 7편 10.3%, 선사시대 5편 7.35%, 상고시대가 1편으로 1.47%로 나타나 고대 중세, 근 현대 순으로 선호하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 중학교 가정과교사의 교과관련 자기장학에 대한 인식과 활성화를 위한 요구를 알아봄으로써 앞으로의 가정과수업 개선 및 전문성 신장에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는데 있다. 본 연구는 설문지법과 면담법을 병행하였으며 설문지는 이메일을 통하여 발송하였고 총 177부가 회수되었다. 회수된 설문지는 SPSS/Win (ver10.1)프로그램을 이용하여 평균, 표준편차, 빈도, 백분율 분석을 시행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학교 가정과교사는 학습지도 기술의 향상과 교과내용학적 지식의 폭을 확장시키기 위하여 자기장학이 매우 필요하다고 인식하였다. 둘째, 중학교 가정과교사는 교과와 관련하여 자기장학이 필요한 부분을 가정과 교수-학습 방법과 교과내용학, 가정교육 철학 영역이라 인식하고 있다. 셋째, 중학교 가정과교사는 자기장학의 유형 중 현장견학, 각종 연수 참여, 대중매체의 활용, 연구회 및 모임 참여, 동료 교사와의 정보 공유 등의 순으로 가정교과 수업의 개선 및 전문성 신장에 도움이 될 것이라 인식하고 있었다. 넷째, 중학교 가정과교사는 자기장학의 활성화를 위하여 잡무경감과 시간적 여유, 교사 스스로의 의욕 회복, 물리적 자원의 지원(교실 특별실의 제반 환경 개선 등), 경제적 지원, 다양한 지원 프로그램(연수 및 학회에의 참여 기회 확대, 관련 자료의 데이터베이스 구축 등)에 대한 요구를 많이 하였다. 이와 같이, 중학교 가정과교사의 자기장학에 대한 전반적인 인식은 상당히 높아졌다. 그러나 교과관련 전문성 신장을 위해서는 교사들의 요구가 높은 가정과 교수-학습 방법 영역과 교과내용학 영역뿐만 아니라 가정교육 철학 영역과 가정교육평가 영역에 대한 구체적이고 적극적인 지원도 병행될 필요가 있을 것이다. 또한 가정과교사들은 다양한 교과관련 자료에 빠르고 쉽게 접근할 수 있길 원하고 있으므로 흩어져있는 관련 자료를 좀 더 체계적으로 정리하여 지원하는 것이 시급하다고 사료된다.
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
이 연구에서는 중학교 과학 교사들을 대상으로 과학 관련 직업에 대한 인식과 진로 교육의 인식을 조사하였다. 중학교 1학년 과학과 나의 미래 단원 수업 경험이 있는 과학 교사 64명을 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 연구 결과, 과학 교사들이 제시한 과학 관련 직업에는 과학적 직업뿐만 아니라 과학을 활용한 직업이 차지하는 비율도 상당하였다. 교사가 제시한 과학 관련 직업 중에서 연구직 및 공학기술직이 가장 높은 비율로 나타났으며, 교육·법률·사회복지·경찰·소방직 및 군인, 보건·의료직이 그 뒤를 이었다. 그러나 설치·정비·생산직이 차지하는 비율은 매우 낮았다. 과학 관련 직업에 필요한 능력으로는 일하는 데 필요한 기능, 일하는 방법이 주를 이루었으며, 사회와의 공존은 직업의 종류와 무관하게 대부분 직업에서 가장 낮았다. 과학 관련 진로 교육의 실태를 조사한 결과, 대부분 교사가 과학과 나의 미래 단원을 2~4차시 운영하는 그쳤으며, 일반 과학 수업에서도 과학 관련 진로 교육 운영에 할애하는 시간은 많지 않은 것으로 나타났다. 자유학기제 상황에서는 8시간 이상 과학 관련 진로교육을 운영한다고 응답한 교사가 상당수 나타났다. 과학과 나의 미래 단원이나 일반 과학 교과 수업 상황 모두 강의법이나 토의·토론법, 자율학습법을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 한편 자유학기제 상황에서는 자원기반 학습이 다른 수업 상황과 비교했을 때 높은 비율로 나타났다. 이때 교사들은 전반적으로 미디어 자료를 많이 활용하였고, 교과서나 교사용 지도서의 활용은 예상보다 낮은 비율로 나타났으며, 과학관, 전시관 등에서 배포한 자료를 활용하거나 교육부 지원 자료를 활용하는 경우도 나타났다. 교사들은 학생 중심의 과학관련 진로 교육을 실행하고 다양한 교수학습 방법을 활용하는 것을 지향하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 과학 관련 직업과 진로 교육에 대한 교사들의 인식을 개선하기 위한 방안을 제안하였다.
현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.
대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.
본 연구는 중등학교 가정과 교사들을 대상으로 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발에 대해 알아보고, 가정과 수업에서 웹 콘텐츠 자료 활용 및 개발에 대한 보다 효율적인 방안을 모색하는데 필요한 기초 자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 조사 대상은 전국에 소재한 중등학교 가정과 교사 312명이었고, 조사 도구는 질문지를 사용하였으며, 조사 대상자의 일반적 특성, 웹 콘텐츠 자료 활용수업에 대한 가정과 교사의 인식과 웹 콘텐츠 자료 개발에 대한 요구 사항을 22문항으로 구성하였다. 수집된 자료는 SAS/PC program을 사용하여 조사 대상자의 일반적인 특성과 가정과 교사의 웹 콘텐츠 활용 인식 및 개발요구를 파악하기 위해 빈도와 백분율로 산출하였고, 근무학교 및 교육 경력에 따른 차이를 분석하기 위해 일원변량 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 웹 콘텐츠 활용 수업에 대한 인식 정도는 88.5% 가정과 교사가 의미를 정확히 파악하고 있었으며, 웹 콘텐츠 자료가 가정과 교수 학습 자료 준비에 미치는 영향에 대한 분석 결과는 90.4%의 가정과 교사가 교수 학습 활동에 도움을 줄 것이라고 하였다. 그리고 웹 콘텐츠 자료 활용 수업이 가정과 수업의 질 향상에 도움이 된다고 긍정적으로 생각하는 가정과 교사가 80.1%로 나타났다. 둘째, 웹 콘텐츠 자료를 학습 효과의 극대화를 위해 수업에 활용하고 있었으며, 활용하지 않은 가정과 교사들은 교실환경 시설이 갖춰지지 않아서가 43.2%, 수업 자료 제작 기간이 길어서가 37.8%로 나타났다. 셋째, 웹 콘텐츠 자료 중 가장 많이 활용하는 자료의 형태는 프리젠테이션 자료 48.4%, 멀티미디어 학습 자료 23.7%, 동영상자료 19.9%로 나타났다. 넷째, 안으로 개발되었으면 하는 웹 콘텐츠 자료는 단원별로 살펴보면 가족생활과 주거, 자원의 관리와 환경, 의복 마련과 관리 순으로 개발을 희망했고, 수업 단계는 보충 심화 학습 자료, 학습 내용 정리, 동기 유발 단계 순으로 자료 개발을 희망했으며, 자료 형태는 동영상자료 56.7%, 멀티미디어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 스마트 기기 도입이 '과학탐구' 활동을 어떻게 변화시킬 수 있을 것인지에 대한 교사들의 인식을 조사하고, 이를 토대로 스마트 기기 도입이 탐구 활동에서 갖는 여러 가능성과 어려움들을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 교육대학원의 초등과학교육 전공 교사 12명을 대상으로 개방형 설문지, 모둠 토의, 전체 토의, 참여자 면담 등의 다양한 출처를 통해 자료를 수집하였으며 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사들은 스마트 기기를 통해 천체나 작은 생물과 같이 직접 관찰하기 어려운 현상에 대한 관찰 기회가 확대되어 학생들의 능동적인 참여를 독려할 수 있다고 설명하였다. 하지만 새로운 장치에 대한 조작의 부담으로 인해 학생들이 탐구에 집중하는 것을 방해할 수 있다는 의견도 있었다. 둘째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 초등학교 과학탐구 활동에서 디지털식 측정 방식을 도입하기도 했다. 디지털식 측정은 간편하고 효율적으로 자료를 모을 수 있으며, 정확하고 정량적인 결과를 얻을 수 있다는 점에서 교사들에게 선호되었다. 하지만 새로운 측정 장치로 인해 추가 변인이 생기거나 탐구 활동의 본질이 달라지는 경우도 있었으며, 교사들은 아날로그식 측정 방식과 디지털 측정 방식 사이에서 자신의 탐구에 대한 신념에 따라 적절하다고 생각되는 방식을 선택하는 모습을 보였다. 셋째, 교사들은 스마트 기기를 활용해 다양한 형식의 축적된 자료 수집하여 양질의 과학적 증거로 활용할 수 있다고 설명했다. 양질의 과학적 증거들은 탐구 과정에 대한 학생들의 이해를 돕고 탐구 과정에 대한 의사소통에도 보탬이 된다고 보았다. 넷째, 교사들은 교육용 SNS를 활용하여 탐구 과정에서의 공유와 소통 기회를 확장시킬 수 있다고 설명했다. 하지만 학생들의 진지한 참여와 상호작용을 이끌어내기 위해서는 대화를 통해 적절한 규범을 형성하는 것이 중요하다고 주장하였다. 이러한 결과를 토대로 과학탐구와 스마트 기기의 의미 있는 통합을 위해 교사의 과학교육적 신념에 따른 디지털 기기 활용 방식, 과학탐구에서 요구되는 디지털 활용 역량의 유형과 특징, 스마트 기기를 활용한 탐구에서 형성되는 학급 규범의 특징에 대한 추가적인 분석들이 필요함을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.