이 연구는 미디어와 지리교육의 새로운 관계를 정립하려는 시도로서 미디어 리터러시에 초점을 두고 있다. 지금까지 미디어를 통해 나타난 지리적 현상이 세계를 비추는 창으로 간주되었다면, 이제는 다양한 주체와 목적에 의해 사회적으로 구성된 재현의 산물로서 인식될 필요가 있다. 미디어에 대한 이러한 인식론적 전환은 교수 학습에 있어서 사회적 구성주의와 미디어 리터러시의 중요성을 부각시킨다. 기존의 미디어를 활용한 소극적이고 수동적인 지리교육에서 벗어나 미디어를 통해 재현된 지리적 현상, 즉 미디어 텍스트가 어떻게 구성되고 선별되는지를 비판적으로 분석 이해하고 추론할 수 있는 능동적인 미디어 리터러시를 촉진할 수 있는 지리교육으로의 전환이 요구된다. 이러한 미디어 리터러시로서의 지리교육은 학생들의 능동적이고 창의적인 비판적 활동을 강조하여 미디어 텍스트에 감추어진 이데올로기를 드러내게 할 뿐만 아니라, 학생들의 지리적 상상력을 자극하고 풍부하게 할 수 있다는 점에서 더욱 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구는 대학생을 대상으로 정보매체활용에 따른 학습효율성의차이를 분석하였다. 연구를 위한 설문조사 표본은 모두 106개이었고, 단순회귀분석결과 컴퓨터활용능력과 정보매체활용에 대하여는t=2.990(p=0.003), sig=0.05, 정보매체활용과 학습효율성에서는t=41.758(p=0.000), sig=0.05으로 유의적으로 나타났다. 반면, 컴퓨터활용능력과 학습효율성에 관해서는t=-1.756(p=0.082), sig=0.05.로 비유의적으로 나타났다. 이에 본 연구는 정보매체를 활용한 수업방식에 있어서 보다 효과적인 교수법에 대한 기초자료를 제시하였다. 아울러 대학에서 다양하게 적용되고 있는 정보매체를 활용한 수업에 고려해야 할 사항들을 제시함으로써 효과적인 정보화교육 및 교수방법에 새로운 방향을 모색하였다.
본 연구의 목적은 u-러닝 환경에서 기존 노트북에 비해 태블릿의 수용이 적합한지 그 특성 및 환경을 비교하고자 함에 있다. u-러닝 환경에서 학습자에게 적합한 미디어의 수용이 필요하지만, 현재의 연구들은 기술수용 관련 연구에서 유용성 및 용이성에 영향을 미치는 요인들을 찾고 그 요인들을 충족시키는 방안에 치중하고 있다. 이에 본 연구에서는 u-러닝 환경에서 미디어의 사용에 필요한 속성인 디바이스, 앱(콘텐츠), 사용자, 인프라 등 네 가지 범주를 도출하였으며, Kano 모델 및 IPA 방법론에 이들 네 가지 범주의 속성들을 적용하였다. 본 연구의 결과, Kano 모델을 통해서는 학습자의 전반적 만족도와 선형 관계에 있지 아니한 매력적, 본원적 품질을 파악하게 되었으며, IPA 분석을 통해서는 학습자들이 중요시 여기는 항목들이 충족되고 있는지 알게 되었다. u-러닝 환경에서 신 미디어의 수용은 개별 속성에 대한 만족도뿐만 아니라 상대적 중요성을 높이는 것이 중요함을 제시하였다.
본 논문에서는 스마트 기기를 이용하여 4-6세 유아와 부모를 사용자 계층으로 선정하여 교육내용과 더불어 관련 게임들을 통합하여 유아들이 공부에 대한 흥미를 잃어버리지 않고 집중력 있게 한글, 영어, 숫자를 학습할 수 있도록 유아학습용 모바일 에듀테이너 앱을 설계하였다. 부모들을 위해 다양한 매체와 유아의 집중력과 학습의 대한 흥미를 증가 시킬 수 있는 한글, 숫자, 영어 낱말카드들을 설계하였고, 그림찾기, 기억력게임, 퍼즐 맞추기 등 여러 가지 학습게임들 까지 제공 하였다. 또한 유아들이 공부를 하며 지루하지 않게 시각적인 학습과 청각적인 학습이 동시에 이루어질 수 있게 함으로써 엄마들이 더욱 편리하게 자녀의 학습을 지도할 수 있게 편리성과 이동성, 가용성을 극대화시켜 구현하였다.
본 연구는 사이버학습에서 온라인 학습매체와 서책형 학습매체를 활용했을 때의 자율적 학습 효과성을 비교 분석하는 연구이다. 본 연구에서는 같은 학습 내용의 온 오프라인 학습 매체를 동질 집단에 제공하고, 통제된 환경에서 자율적인 학습을 시행한 후 학습 결과물인 객관적 성적 자료를 수집하여 비교 분석하는 연구 방법을 사용하였다. 전반기와 후반기 학습 결과를 취합하여 자료를 분석한 결과 두 집단 간의 유의미한 차이를 확인할 수 있었으며, 온라인 매체를 이용한 학습이 오프라인 인쇄 매체를 이용한 학습보다 자율적인 학습 면에서 효과성이 높다고 볼 수 없다는 결론을 얻게 되었다. 이에 온라인 학습의 자율적인 학습 효과성을 높이기 위한 방안을 제안하고자 한다.
We introduce an introductory engineering education course for engineering majors and non-engineering majors. This course does not require any previous knowledge and experience on engineering. It requires strong curiosities and imaginations on current and future society we live in, where technology is inseparable ingredient. Course encourages attendees to explore fundamental issues of engineering: what is proper technology and what are proper ways of exercising engineering, issues dealt in soft engineering. Since course topics cover many aspects of technology, traditional learning methods fail to be successful and efficient. Various efficient learning methods have been proposed and implemented. We utilize various interactive tangible media, which include simulated thought experiments and physical media experiences. About 20 episodes in short film format are produced based on scenario written according to related issues selected. Physical media like interactive robots are introduced for attendees' stimulated experiences. We summarize our exciting experiments on interactive teaching experiences at Pusan National University which include on/off-line interactions, assignments, projects, and evaluations.
Recently, as the demand for physical security technology to prevent leakage of technical and business information of companies and public institutions increases, the high tech companies are operating X-ray security checkpoints at building entrances to protect their intellectual property and technology. X-ray security checkpoints are operated to detect cameras and storage media that may store or leak important technologies in the bags of people entering and leaving the building. In this study, we propose an X-ray security checkpoint system that automatically detects a storage medium in an X-ray image using a deep learning based object detection method. The proposed system consists of an edge computing unit and a cloud-computing unit. We employ the RetinaNet for automatic storage media detection in the X-ray security checkpoint images. The proposed approach achieved mAP of 95.92% on private dataset.
In this paper, we present a two-stage scalable channel estimator (TSCE), a deep learning (DL)-based scalable, and robust channel estimator for wireless cellular networks, which is made up of two DL networks to efficiently support different resource allocation sizes and reference signal configurations. Both networks use the transformer, one of cutting-edge neural network architecture, as a backbone for accurate estimation. For computation-efficient global feature extractions, we propose using window and window averaging-based self-attentions. Our results show that TSCE learns wireless propagation channels correctly and outperforms both traditional estimators and baseline DL-based estimators. Additionally, scalability and robustness evaluations are performed, revealing that TSCE is more robust in various environments than the baseline DL-based estimators.
This study explored how a particular social media can be used to supplement elementary-level Korean language course in the US public university. The researchers administered a survey measuring students' patterns and habits of social media use. Based on the survey results, researchers designed six different types of learning materials and uploaded them regularly to Instagram throughout the semester. At the end of the semester, a survey was conducted to find out students' satisfactory level. From the 44 students' responses, the study found out that using Instagram 1) is more accessible to students than any other learning management system, 2) is fun and students are willing to participate, 3) increased the target language exposure and authentic language use, 4) increased interaction between teachers, students and even other native speakers, and 5) is helpful to improve listening and other language skills. The study closes with the suggestion for further experimental studies.
Due to Thailand's nuclear energy public acceptance problem, the understanding of nuclear energy public perception was the key factor affecting to re-consideration of the nuclear energy program. Thailand Institute of Nuclear Technology and its alliances together developed the classification model for the nuclear energy public perception from the big data comments on social media using Facebook using deep transfer learning. The objective was to insight into the Thailand nuclear energy public perception on Facebook social media platform using sentiment analysis. The supervised learning was used to generate up-to-date classification model with more than 80% accuracy to classify the public perception on nuclear power plant news on Facebook from 2009 to 2022. The majority of neutral sentiments (80%) represented the opportunity for Thailand to convince people to receive a better nuclear perception. Negative sentiments (14%) showed support for other alternative energies due to nuclear accident concerns while positive sentiments (6%) expressed support for innovative nuclear technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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