• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.629-641
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• 2016

교사의 수업 전문성이 시간에 따라 어떻게 발달하는지 이해하는 것은 유효적절한 지원을 제공하는데 있어 기초가 된다. 이와 같은 전제에 근거하여 이 연구에서는 초등 교사의 천문 수업 중 행성의 크기와 거리에 대해 주제-특이적 PCK 발달과정을 탐색하고자 하였다. 교사의 PCK가 시간에 따라 어떻게 발달하는지 파악하기 위해 이 연구에서는 학생의 학습발달과정(learning progressions; 이하 LPs)이라는 개념틀을 적용하였다. LPs와 마찬가지로 교사의 수업전문성 발달 또한 초보에서 적응적 전문가로 발달하는 가설적인 경로로 기술될 수 있다는 것이다. 이 연구를 위해 서울, 강원, 광주 지역 소재 6개 초등학교 5학년 교사 8명이 참여하였으며, 2013년과 2014년에 걸쳐 '태양계와 별' 단원 '의 수업을 녹화하였다. 녹화된 수업에서 참여 교사의 주제-특이적 PCK를 문서화하기 위해 수업 분석틀을 개발하여 적용하였다. 이 연구는 천문 수업에서 행성의 크기와 거리 주제에 대한 초등 교사들의 PCK 발달과정을 개발하는 것이 주된 목적이긴 하지만, 이와 더불어 개발된 PCK 발달과정의 타당성 근거를 확보하는 것도 또 하나의 중요한 목적이므로 2013년과 2014년에 중복 참여한 4명 교사들의 PCK 변화를 종단적으로 추적하였다. 종단 연구에 참여한 교사들은 연구자들과 함께 적응적 교수활동을 개발하는 4주간의 사전 모임에 참여하였다. 이 연구를 통해 3개 PCK 요소(교육과정, 교수전략, 학생평가)에 대해 4~5수준의 발달과정을 개발하였으며, 1개 천문학적 사고 요소(시스템 사고)에 대해 4수준의 발달 과정을 개발하였다. 참여 교사들은 PCK 요소별로 서로 다른 발달 수준을 나타내었으며, 적응적 교수활동 개발 및 적용을 통해 PCK 수준이 다양한 경로로 변화되는 것으로 나타났다. 이 연구는 특정 주제에 대한 과학 교사의 PCK 발달 수준에 적절한 수업 스캐폴딩을 촉진하는데 있어 경험적인 근거를 제시하였다는 점에서 의미를 가진다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제32권2호
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• pp.139-158
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• 2013

This study investigated elementary students' (grade 4~6) learning progressions for water cycling drawn from iterative assessments using ordered multiple-choice (OMC) items. An assessment system, which consisted of construct map, item design, outcome space, and measurement model, was employed in this study to examine children's learning progressions. At the first stage of the assessment system, a construct map was designed on which children's conceptual understandings from naive to most sophisticated were represented. At the item design stage, 8 OMC items were drawn from the construct map. Each item option of the OMC items was scored from 0 to 3 according to its level of understanding at the stage of outcome space. As a measurement model, Rasch model, a branch of item response theory, was applied to interpreting the outcomes of the OMC items. This cycle of assessment system was furtherly implemented iteratively in order to elaborate on the first version of water cycling learning progression. In conclusion, children's understanding of water cycling could be described in two aspects: water distribution and water movement. We identified children's conjectural developmental pathways about water cycling existed from superficial and naive accounts to more complex and abstract accounts.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.260-274
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• 2018

이 연구에서는 학습 발달과정을 탐색을 통해 계절의 변화에 대한 교육과정과 교수 계열을 제안하고자 하였다. 학습 발달과정을 알아보기 위해 Wilson (2005)이 제안한 '구인 모델링 방식'의 4가지 단계(구인특화, 평가 문항 개발, 평가 결과 기술, 측정 모델)를 적용하였다. 구인특화 단계에서는 계절의 변화의 하부 구인으로 '계절에 따른 그림자의 길이', '계절에 따른 별자리의 위치', '남반구와 북반구의 계절', '계절에 따른 태양의 일주운동', '계절의 원인과 현상'을 설정하였으며, 선행 연구 결과를 바탕으로 각 하부 구인의 하위 정착점인 수준 1에서 상위 정착점인 수준 4까지를 나타낸 구인구성도를 작성하였다. 평가 문항 개발 단계에서는 구인구성도를 토대로 C-E (choose and explain) 형태의 문항 3개, CR (constructed response) 형태의 문항 2개로 구성된 총 5개의 평가 문항을 개발하였으며, 초, 중, 고등학교 학생 383명을 대상으로 적용하였다. 평가 결과 기술 단계에서는 평가 문항에 대한 학생 응답 결과를 구인구성도를 토대로 범주화하는 과정을 거쳤으며, 이 범주들을 학생 능력에 따라 4수준으로 분류하고 1-4점의 점수를 부여하였다. 측정 모델 단계에서는 Rasch 모델의 부분점수 모형을 적용하여 학생들의 응답 결과를 통해 작성한 학습 발달의 경로가 선행 연구를 기반으로 작성한 구인구성도와 일치하는지 비교하였다. 이를 통해 구인구성도를 수정함으로써 최종적으로 계절의 변화에 대한 가설적인 학습 발달과정을 작성하였다. 최종적으로, 연구 결과를 바탕으로 계절 변화에 대한 교육 과정 개정 방향과 효과적인 교수 계열을 제안하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제36권4호
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• pp.405-427
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• 2017

This study aims to describe various teaching cases about 'earth revolution' in terms of PCK; knowledge of curriculum, knowledge of teaching strategies and knowledge of assessment. Based on these various cases we suggested PCK progressions about 'earth revolution'. For these, we recorded 'solar system and star' classes of nine elementary school teachers' in Kangwon, Gyeonggi, Gwangju, and Seoul. We adopted Lee & Lee (2016)'s topic-specific PCK framework to analyze the classes. As results, we suggested topic-specific PCK progression about 'earth revolution'. The results showed the upper anchor of the earth revolution class were exploring the reason of the change of constellation, finding the tendency of constellation change. These teachings were carried by the teachers' adaptive strategies. The upper anchor of the assessment was monitoring students' understanding during the whole class. The PCK progression about 'earth revolution' could help the teachers plan the earth revolution class, and reflect their own teachings.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권7호
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• pp.1213-1224
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• 2021

Objective: To develop a machine learning (ML) pipeline based on radiomics to predict Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) severity and the future deterioration to critical illness using CT and clinical variables. Materials and Methods: Clinical data were collected from 981 patients from a multi-institutional international cohort with real-time polymerase chain reaction-confirmed COVID-19. Radiomics features were extracted from chest CT of the patients. The data of the cohort were randomly divided into training, validation, and test sets using a 7:1:2 ratio. A ML pipeline consisting of a model to predict severity and time-to-event model to predict progression to critical illness were trained on radiomics features and clinical variables. The receiver operating characteristic area under the curve (ROC-AUC), concordance index (C-index), and time-dependent ROC-AUC were calculated to determine model performance, which was compared with consensus CT severity scores obtained by visual interpretation by radiologists. Results: Among 981 patients with confirmed COVID-19, 274 patients developed critical illness. Radiomics features and clinical variables resulted in the best performance for the prediction of disease severity with a highest test ROC-AUC of 0.76 compared with 0.70 (0.76 vs. 0.70, p = 0.023) for visual CT severity score and clinical variables. The progression prediction model achieved a test C-index of 0.868 when it was based on the combination of CT radiomics and clinical variables compared with 0.767 when based on CT radiomics features alone (p < 0.001), 0.847 when based on clinical variables alone (p = 0.110), and 0.860 when based on the combination of visual CT severity scores and clinical variables (p = 0.549). Furthermore, the model based on the combination of CT radiomics and clinical variables achieved time-dependent ROC-AUCs of 0.897, 0.933, and 0.927 for the prediction of progression risks at 3, 5 and 7 days, respectively. Conclusion: CT radiomics features combined with clinical variables were predictive of COVID-19 severity and progression to critical illness with fairly high accuracy.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.88.5-88
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• 2001

We propose a neural network solver for an inverse problem. The problem is that input data with complete teaching include defects and predict the defect value. The solver is constructed of a three layer neural network whose learning method is combined from BP and reconstruction learning. The input data for the defects are unknown; therefore, the circulation of an arithmetic progression replaces them; rightly, the learning procedure is not converged for the circulation data vut for the normal data. The learning is quitted after such a learning status id kept. Then, we search a minimum of the differences between teaching data and output of the circulation. Then, we search a minimum of the ...

• 한국과학교육학회지
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• 제34권5호
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• pp.437-447
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• 2014

Learning Progressions(학습진행과정, 이하 LP)은 "과학의 핵심 아이디어(core idea) 혹은 과학 활동(scientific practices) 이해 과정을 상대적으로 단순한 체계에서 전문가의 지식체계로 논리적이고, 순차적인 단계로 정교하게 설명한 틀"로서, 한 교과 내 및 다른 과학영역들(물리, 지구과학, 생물, 화학)과 연결하여 연계적 교육과정을 구성하는 이론적 기반을 제공한다. 학습은 개개인의 선지식, 선경험, 교과교육과정, 교육과정 등의 여러 요소에 영향을 받는 복잡한 이해 과정으로, LP 단계를 모든 학생들이 동일하게 이동하지 않는다. 학생과 학습환경의 특성에 따른 이동 가능한 학습경로의 서술을 위해서는 다양한 학생데이터의 수집과 분석이 필요하다. 이러한 과정을 통해서 가설의 LP는 과학적으로 증명된 LP로 규명되며. 비로소 교과과정 개발의 틀(framework)로 역할을 할 수 있다. 본 연구는 미시간 대학 연구팀이 개발한 "물질의 본성(nature of matter)" 주요 개념에서, 하위개념인 "물질의 입자성(particule nature of matter)과 입자적 표상(submicroscophic representation)"의 LP와 관련 평가지를 우리나라 과학교육과정과 연계, 수정하여 개발하였다. 수정된 평가지와 LP는 124명의 중고등학생의 LP 경로 특성을 분석하는데 사용되었다. 학생들의 입자적 개념과 표상의 이해도, 개념과 표상 이해도 연관성을 중점으로 분석하여 관련 과학교육과정과 현장 수업의 문제점과 시사점을 도출하였다. 본 연구결과를 종합해 보면, 높은 레벨 문항의 정답을 고른 빈도수는 낮은 레벨 문항을 모두 정답으로 고른 경우에 높았으며 이는 학생들이 본 연구팀이 개발한 LP 경로로 이해과정을 정교화시킴을 알 수 있다. 하지만, 대부분의 학생들, 특히 고등학생들은 초등학교 수준의 거시적 물질의 본성 개념 LP 단계에 머물고 있으며, 중학교 수준인 미시적 표상 LP 단계에 있다. 입자적 개념과 표상 이해 실패의 주요 원인은 1) 과학적 모델의 본질, 2) 관련 선지식, 3) 미립자 표상의 이해부족으로 정리된다. 본 연구결과는 물질의 입자성과 관련된 개념, 과학활동(특히 모델링)을 증진시키고 개개인 특성에 맞는 맞춤형 학습환경 제공을 위한 학습, 교수, 평가자료 개발에 기여하는 바가 크다. 더 나아가 '물질의 본성'에 대한 LP연구와 과학적 소양 증진에 긍정적 역할을 할 것으로 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제34권2호
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• pp.369-382
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• 2010

본 연구는 중학교 과학교사의 수업 실행 전문성의 개발을 위한 교사교육에 대한 요구를 조사하는데 그 목적이 있다. 최영 등의 틀(2010)을 보완하여 중학교 과학교사의 수업실행 전문성의 개발에 대한 교사교육의 요구를 조사하는 설문지를 제작하였다. 과학수업 전문성 6요소, 36관점에 대한 발달과 학습 수준, 교사 교육의 필요도와 우선 요구도를 조사하였다. 대구지역 중학교 과학교사 203명의 수업 실행 전문성의 발달 수준과 학습 수준은 2.45와 3.12이었다. 발달 수준과 학습 수준 향상을 위한 교사교육의 필요도는 3.45, 3.16이었고, 교사교육의 우선 요구도가 가장 높은 요소는'수업 계획'이었고 관점은 각각'개인차를 고려한 계획'과'학습 활동 계획'이었다. 교사교육의 필요도와 우선 요구도는 교사의 유형에 따라 유의미한 차이를 보였으며, 특히 경력이 적은 교사들과 지구과학 전공 교사들의 필요도와 우선 요구도가 높았다. 이상과 같은 교사교육에 대한 과학교사들의 요구는 수업 실행 전문성의 요소와 관점별로 발달 수준과 학습 수준을 향상시키는데 적합한 교사교육 프로그램 개발에 도움을 줄 것이라고 기대한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.86-93
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• 2024

기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.369-374
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• 2000

Despite their tilde application of some traditional project management techniques like the Program Evaluation and Review Technique, they lack of learning, one of important factors in many disciplines today due to a static view far prefect progression. This study proposes a framework for estimation by learning based on a Linear Bayesian approach. As a project progresses, we sequentially observe the durations of completed activities. By reflecting this newly available information to update the distribution of remaining activity durations and thus project duration, we can implement a decision support system that updates e.g. the expected project completion time as well as the probabilities of completing the project within talc due date and by a certain date. By Implementing such customized systems, project manager can be aware of changing project status more effectively and better revise resource allocation plans.