지질유산은 지질다양성을 보전하기 위해 지정된 구체적인 개개의 지형 지질사례를 의미한다. 지오투어리즘은 지질유산을 대상으로 하여 지질과 지구의 역사에 대한 이해를 구하는 활동으로 지질자원의 다양성을 보전하고 이를 통하여 지역의 발전을 가져오는 광범위한 활동이다. 부산국가지질공원 인증에 따른 이기대-오륙도 지질명소의 탐방객 급증은 핵심영역인 지오투어리즘의 개발과 적용을 통한 지질명소와 지질공원의 효율적인 운영이 필요하게 되었다. 지질유산별 상세한 가치평가를 통하여 응회질 퇴적암, 함각섬석암맥, 구리광산, 돌개구멍이 심화단계의 중심점으로 화산쇄설암, 해식동, 해식애, 파식대, 토르와 도서(島嶼)가 기초적인 중심점으로 설정되었다. 이 중심점들을 토대로 본 연구에서는 교양과 전문가 수준의 단계별 지오투어리즘과 개인, 가족 그리고 소규모 그룹으로 구성될 수 있는 단위별 지오투어리즘에 대한 개념을 정립하고, 각급 학교 단위 규모의 지오투어리즘에 대한 방향을 제시하였다.
이 연구의 목적은 교사들의 스마트교육 수업능력 향상을 위하여, 스마트교육 교사연수 프로그램을 개발하는데 있으며, 이를 위하여 분석-설계-개발-실행-평가 의 다섯 단계로 구성된 스마트교육 교사연수 프로그램 개발 절차를 설정하였다. 프로그램의 구체적인 내용구성을 위하여 환경분석, 학습자분석, 과제분석을 실시하였고, 그 결과를 반영하여 스마트교육 이론과 실제, 스마트교육 플랫폼 활용, 스마트 교수 학습 솔루션, 스마트교육 학교교실 운영사례, 스마트교육실습과 스마트 디바이스 중독의 5개 주제와 12개의 학습과제를 설계하였다. 요구분석 및 설계 결과를 바탕으로 스마트교육 교사연수 프로그램의 교재와 수업매체를 개발하였으며, 개발된 프로그램은 교원연수기관으로 지정된 스마트교육 연구센터를 통하여 D시의 초등 및 중등교사 72명에게 적용하여 연수를 실시하였다. 연수결과에서 나타난 참여교사들의 평가와 전문가 협의를 통하여 스마트 교육 교사연수 프로그램을 완성하였다. 또한 프로그램 개발과정을 통해 나타난 스마트교육 교사연수 프로그램의 논의를 바탕으로 향후 스마트교육 교사연수 프로그램 개발을 위한 시사점을 제공하고자 하였다.
본 연구는 규제항을 도입한 릿지 회귀분석과 라쏘 회귀분석을 사용하여 부산 전략산업의 지역경제에 미치는 효과를 특히 고용과 소득에 대한 영향을 중심으로 머신러닝 기법으로 예측하고 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고용에 대한 전략산업들의 영향을 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형으로 추정해보면, 전략산업 가운데 서비스플랫폼, 콘텐츠, 스마트금융산업으로 이루어진 지능정보서비스 산업과 MICE, 특화관광으로 구성된 글로벌관광산업의 순으로 고용을 증가시키는데 기여하고 있다. 둘째, 릿지 회귀모형과 라쏘 회귀모형에 의하면 초기투자 단계인 자율주행차, 항공, 드론 산업으로 이루어진 미래수송기기산업은 고용과 소득을 유의하게 증가시키지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 전략산업의 소득에 대한 릿지 회귀모형의 추정계수들을 보면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업의 순으로 부산지역의 소득을 증가시키고 있다. 넷째, 라쏘 회귀모형에서 라이프케어, 스마트해양, 지능형기계, 클린테크산업 등 4개의 전략산업들은 소득에 유의한 영향을 주고 있지 않는 반면, 지능정보서비스산업과 글로벌관광산업 등 2개의 전략산업들은 소득을 증가시키고 있으나, 장기 투자 산업인 미래수송기기산업은 현재 지역경제와 소득에 부의 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다. 그리하여 전략산업을 선정하고 육성하는데 있어, 부산지역 경제목표와 정책 우선순위를 먼저 설정할 필요가 있다는 점을 시사한다.
문서 자동 요약은 주어진 문서로부터 주요 내용을 추출하거나 생성하는 방식으로 축약하는 작업을 말한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝 기법을 적용하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 생성 요약은 미리 생성된 위드 임베딩 정보를 사용하는데, 전문 용어와 같이 저빈도 핵심 어휘는 입베딩 된 사전에 없는 문제가 발생한다. 인코딩-디코딩 신경망 모델의 문서 자동 요약에서 미등록 어휘의 출현은 요약 성능 저하의 요인이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 대상 문서에서 새로 출현한 단어를 복사하여 요약문을 생성하는 방법을 사용한다. 기존의 연구와는 달리 정확한 포인팅 정보와 선택적 복사 지시 정보를 명시적으로 제공하는 방법으로 제안하였다. 학습 데이터는 논문의 초록과 제목을 대상 문서와 정답 요약으로 사용하였다. 제안한 인코딩-디코딩 기반 모델을 통해서 자동 생성 요약을 수행한 결과 단어 제현 기반의 ROUGE-1이 47.01로 나타났으며, 또한 어순 기반의 ROUGE-L이 29.55로 향상되었다.
본 연구의 목적은 대학교육혁신기제로서의 K-MOOC 활용과 학습성과에 대한 학습자의 인식을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 수도권의 한 대학에서 K-MOOC을 활용한 교과 연계 비교과 프로그램에 참여하고 있는 학생 379명을 연구대상으로 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 개별적 학습활동의 참여가 높았으며, 강좌를 학습하는데 도움이 되는 것으로 나타났다. 학습성과로는 정의적 영역에서 수용, 가치화, 반응이 높게 나타났고. 인지적 영역에서는 종합 및 평가가 높게 나타났다. 긍정적 인식으로는 학점부담이 없다는 점, 타학교 수업 수강과 자기계발 기회를 가질 수 있다는 점 등이 있었고, 개선사항으로는 플랫폼의 불안정, 동영상 분절, 수업활동의 과중, 퀴즈의 변별력 및 내용 수준이 낮은 점, 과제물의 피드백 부족 등이 제시되었다. 또한 집단별 차이 분석에서 전공관련 수강생들의 토론참여활동과 학습성과가 더 높게 나타났다. 이러한 결과에 따라 교양뿐만 아니라 전공교육과정으로의 K-MOOC 활용을 확대하기 위해 다양한 주제의 교과목 개발, 다양한 유형의 활용 방안, 상호작용 활성화와 수업설계전략의 운영 파악 및 관리, 그리고 콘텐츠의 수준이나 수업방식의 설계 지원을 통한 질 관리 등이 필요함을 제안하였다. 본 연구의 이러한 결과는 K-MOOC이 대학교육혁신기제로서 활용되기 위한 학사제도수립 및 운영방안 결정을 위한 기초자료로서의 의의를 가진다.
본 연구에서는 Algodoo 시뮬레이션을 활용한 예비교사의 탐구 활동을 분석하여 그 특징을 이해하고 이를 통해 초등 예비교사를 위한 광학교육에 대한 교육적 시사점을 얻고자 하였다. 연구에는 교육대학의 1학년 학생 79명이 참여하였다. 학생들의 활동은 표상재생산, 확인실험, 탐구실험으로 구분할 수 있었다. 표상재생산을 수행한 학생들은 잘 알려진 권위 있는 표상을 시뮬레이션으로 나타냈으며 주요 특징을 포착하여 표상하였다. 확인실험을 수행한 학생들은 이론적 배경 조사를 통해 이미 알고 있는 개념을 확인하기 위한 실험을 수행하였으며, 주로 단순 탐구를 수행하였다. 탐구실험을 수행한 학생들은 현재 자신이 알지 못하는 것들을 시뮬레이션을 사용해 탐구하였으며 일반물리 이상에서 다루는 광학 현상에 대한 탐구를 수행한 학생도 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 본 연구에서는 Algodoo를 활용한 자유로운 탐구 활동에서 학습자는 다양한 수준의 탐구 활동을 수행한다는 것을 확인하였다. 또한, Algodoo를 활용한 다양한 수준의 탐구 활동 예를 제시하고 Algodoo를 활용한 탐구 활동의 장단점과 이를 개선할 방안을 논의하였다.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
본 연구는 D광역시 초등학교 3~6학년 담임교사 중 과학 교과 온라인 수업 경험이 있는 교사 4명을 대상으로 4개월간 수집한 자료를 바탕으로 교사들의 과학과 온라인 수업을 통한 교육과정 운영의 실제와 교육적 시사점을 도출하기 위한 내러티브 탐구이다. 연구대상자들의 지구과학단원의 온라인 수업 경험을 바탕으로 인터뷰, 심층면담을 실시하고, 온라인 수업관련 제작자료 및 교사일지 등 관련 문서들과 현장 수업을을 실시한 결과, 교사들은 기존의 대면수업에 비해 온라인 수업 준비에 더 많은 시간을 할애하고, 온라인 수업에서 활용되는 새로운 매체에 적응하는 과정에 어려움을 보였다. 또한 팬데믹 상황에서 제작된 과학자료 및 원활한 수업운영을 위한 수업플랫폼 제공을 요구하였다. 특히 실험단원의 경우, 계획된 교육과정이수 시수에 부담감이 있었으며, 팬데믹 상황에서 학생들의 밀도 있는 과학수업을 위해 개인별 실험도구의 필요성을 느꼈다. 더불어 효과적인 교육과정 운영을 위한 교육과정 재구성과 이를 위한 교사의 재량권 확대 및 융통성 있는 교육과정 운영이 필요하다. 결과적으로 팬데믹 현상을 대비한 미래교육으로의 전환을 위해 새로운 수업형태로 대면수업과 온라인 수업의 장점을 결합한 블랜디드 러닝 학습체계 도입이 필요하며, 온라인 학습의 질과 효과를 높이기 위해 다양한 수업형태 및 온라인 수업 경험에 대한 지속적인 교사연구가 요구된다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
연구 목적 : 본 연구는 대학 간호전공 예비교사들을 대상으로 메타버스의 교육적 활용 경험을 분석하고, 효과적인 메타버스 활용 수업 설계 및 운영의 시사점을 탐색하고자 한다. 연구 내용 및 방법 : 본 연구는 전라북도 전주 소재 기독교 정신을 건학 이념으로 하는 극소규모의 J대학교에 재학 중인 예비보건교사 32명을 대상으로 메타버스 활용 수업에 참여한 경험과 인식에 관한 자료를 수집 분석하고, 이를 기반으로 수업의 장점, 어려운 점 및 개선점, 줌 활용 수업과의 차이점, 수업에 대한 소감, 효과적인 수업을 위한 제안 등의 내용을 분석하였다. 결론 및 제언 : 메타버스를 활용 수업에 대한 인식과 경험에 대한 다양한 측면의 분석 결과, 효과적인 메타버스 활용 수업을 진행하고자 한다면 수업 전 통신 및 기기에 대한 인프라를 점검하고 교과목의 목표와 내용에 따른 메타버스 플랫폼의 선택과 교육활동 공간 구축이 필요한 것으로 나타났다. 또 메타버스 활용 수업에 대한 안내와 함께 소양교육을 충분히 실시한 후 학습자중심 교수법을 적용한 수업 운영이 이루어져야 하는 것으로 파악되었다. 향후 메타버스 활용 수업설계의 원리와 교수학습모형 등에 대한 체계적인 연구가 지속적으로 이루어질 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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