• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.167-173
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• 2021

본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제48권2호
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• pp.179-190
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• 2023

Many recent attempts have sought accurate prediction of pile pullout resistance (P_ul) using classical machine learning models. This study offers an improved methodology for this objective. Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), as a popular predictor, is trained by a capable metaheuristic strategy, namely equilibrium optimizer (EO) to predict the P_ul. The used data is collected from laboratory investigations in previous literature. First, two optimal configurations of EO-ANFIS are selected after sensitivity analysis. They are next evaluated and compared with classical ANFIS and two neural-based models using well-accepted accuracy indicators. The results of all five models were in good agreement with laboratory P_uls (all correlations > 0.99). However, it was shown that both EO-ANFISs not only outperform neural benchmarks but also enjoy a higher accuracy compared to the classical version. Therefore, utilizing the EO is recommended for optimizing this predictive tool. Furthermore, a comparison between the selected EO-ANFISs, where one employs a larger population, revealed that the model with the population size of 75 is more efficient than 300. In this relation, root mean square error and the optimization time for the EO-ANFIS (75) were 19.6272 and 1715.8 seconds, respectively, while these values were 23.4038 and 9298.7 seconds for EO-ANFIS (300).

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.149-163
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• 2023

One of the main design parameters traditionally utilized in projects of geotechnical engineering is the uniaxial compressive strength. The present paper employed three artificial intelligence methods, i.e., the stochastic fractal search (SFS), the multi-verse optimization (MVO), and the vortex search algorithm (VSA), in order to determine the compressive strength of concrete (CSC). For the same reason, 1030 concrete specimens were subjected to compressive strength tests. According to the obtained laboratory results, the fly ash, cement, water, slag, coarse aggregates, fine aggregates, and SP were subjected to tests as the input parameters of the model in order to decide the optimum input configuration for the estimation of the compressive strength. The performance was evaluated by employing three criteria, i.e., the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and the determination coefficient (R²). The evaluation of the error criteria and the determination coefficient obtained from the above three techniques indicates that the SFS-MLP technique outperformed the MVO-MLP and VSA-MLP methods. The developed artificial neural network models exhibit higher amounts of errors and lower correlation coefficients in comparison with other models. Nonetheless, the use of the stochastic fractal search algorithm has resulted in considerable enhancement in precision and accuracy of the evaluations conducted through the artificial neural network and has enhanced its performance. According to the results, the utilized SFS-MLP technique showed a better performance in the estimation of the compressive strength of concrete (R²=0.99932 and 0.99942, and RMSE=0.32611 and 0.24922). The novelty of our study is the use of a large dataset composed of 1030 entries and optimization of the learning scheme of the neural prediction model via a data distribution of a 20:80 testing-to-training ratio.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권5호
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• pp.465-474
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• 2024

Uniaxial compressive strength (UCS) is a critical geomechanical parameter that plays a significant role in the evaluation of rocks. The practice of indirectly estimating said characteristics is widespread due to the challenges associated with obtaining high-quality core samples. The primary aim of this study is to investigate the feasibility of utilizing the gene expression programming (GEP) technique for the purpose of forecasting the UCS for various rock categories, including Schist, Granite, Claystone, Travertine, Sandstone, Slate, Limestone, Marl, and Dolomite, which were sourced from a wide range of quarry sites. The present study utilized a total of 170 datasets, comprising Schmidt hammer (SH), porosity (n), point load index (Is(50)), and P-wave velocity (Vp), as the effective parameters in the model to determine their impact on the UCS. The UCS parameter was computed through the utilization of the GEP model, resulting in the generation of an equation. Subsequently, the efficacy of the GEP model and the resultant equation were assessed using various statistical evaluation metrics to determine their predictive capabilities. The outcomes indicate the prospective capacity of the GEP model and the resultant equation in forecasting the unconfined compressive strength (UCS). The significance of this study lies in its ability to enable geotechnical engineers to make estimations of the UCS of rocks, without the requirement of conducting expensive and time-consuming experimental tests. In particular, a user-friendly program was developed based on the GEP model to enable rapid and very accurate calculation of rock's UCS, doing away with the necessity for costly and time-consuming laboratory experiments.

• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.334-350
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• 2017

이 연구의 목적은 첫째, 자유학기제에 적합한 과학 탐구 중심의 융합인재교육 프로그램을 개발하고 둘째, 자유학기제 교육과정의 중학생에게 적용하여, 학생들의 과학, 기술/공학, 수학에 대한 흥미, 자기효능감 및 관련 진로 선택에 미치는 효과를 살펴보는데 있다. 프로그램 개발을 위해 문헌 조사와 선행 연구를 바탕으로 개발의 방향을 과학 탐구 중심으로 정하고 프로그램 주제 및 개발 모형을 선정하였다. 개발된 프로그램 초안의 적절성을 위해 2회에 걸쳐 예비 적용과 전문가 집단의 컨설팅을 통해 수정 보완하였다. 연구의 대상은 2015년부터 자유학기제가 전면 시행된 광역시 소재 G중학교 1학년 92명이며, 프로그램 적용 전 후에 학생들에게 나타나는 흥미, 자기효능감 및 진로 선택 변화를 알아보고자 단일집단 사전 사후 대응표본 t-검정을 실시하였다. 프로그램의 적용은 2015년 10월 첫째 주부터 10월 셋째 주까지 진행되었으며 사전 검사 및 사후 검사는 프로그램 처치 전 후 1주일 이내에 각각 실시하였다. 또한 학생들의 구체적인 반응을 알아보고자 14명을 선택하여 심층 면담을 실시하였다. 이에 따른 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석(Analysis)-설계(Design)-제작(Build)-평가(Assessment)의 4단계로 구성된 ADBA 모형을 적용하여 'RC 비행기' 주제의 융합인재교육을 개발하였다. 개발된 프로그램은 학생들의 흥미와 관심사에 기반을 둔 체계적 전문적 프로그램으로 학생들의 학습 동기를 유발한다는 점과 능동성을 갖춘 자기주도적 학습 경험을 제공할 수 있다는 점에 의의가 있다. 둘째, 개발된 융합인재교육 프로그램은 자유학기제 교육과정 내 중학생의 과학, 기술/공학, 수학에 대한 흥미, 자기효능감, 관련 진로 선택의 모든 정의적 영역에서 통계적으로 유의미한 효과를 미쳤다. 흥미 영역은 과학, 기술/공학, 수학 교과에 대한 학생들의 인식 변화에 기인하며, 자기효능감 영역은 과학, 기술/공학, 수학 교과에 대해 학생들의 성공적인 경험을 통해서 상승하였으며, 진로 선택 영역은 과학, 기술/공학, 수학이 실생활에 유용하고 해당 직업을 가지면 재미있을 것이라는 인식의 변화로 상승하였다. 이 연구로 개발된 융합인재교육 프로그램은 자유학기제 정책의 교육 목적에 적합하며 자유학기제와 융합인재교육의 접목이라는 점에서 중요한 의미를 가진다. 또한 중학생들의 '행복교육'과, '창의 융합형 인재' 양성에 기여할 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제36권2호
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• pp.381-393
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• 2012

이번 연구를 통해 고등학교 1,2학년 학생들이 학습하는 2009 개정 교육과정 화학 I 검정 교과서 4종을 선정하여 과학적 지식 외에 어떠한 STEAM 요소를 포함하고 있는지 분석하였다. 각 단원별, 출판사 별, 교과서의 영역별로 포함된 STEAM 요소의 종류와 수는 어떻게 다르게 나타나는가에 관한 연구 문제를 선정하고 결과를 분석해 보았다. 현 교과서의 내용과 잘 맞지 않는 STEAM 요소의 새로운 하위요소들을 정하고, 새로운 분류 틀을 만들어 그 분류틀을 기준으로 분류 하였다. 먼저 예술 분야의 경우 방법적인 면에서의 예술 분야를 '표현예술'로 만화, 토의, 역할놀이의 하위요소를 가지며 내용적인 면에서의 예술 분야를 '문화예술'로 사회문화, 과학자 이야기, 인류의 역사, 직업탐구, 미술의 하위 요소를 갖는다. 기술과 공학요소는 서로 분류하기 어려우므로 '기술공학' 이라는 하나의 분야로 통일하고, '과학적 내용을 활용한 기술'과 '과학적 발전에 활용된 기술'의 두 가지 하위 요소를 포함한다. 마지막으로 수학요소는 수, 연산, 단위변환, 구조모형의 하위 요소를 갖는다. 또한 교과서에 포함된 STEAM요소의 교과서 안의 위치영역을 도입부, 본문, 보충자료의 세 영역으로 분류하고, 본문의 경우 내용과 탐구영역으로 세분화 하여 분석하였다. 분석 결과 대부분의 교과서가 개정 교육과정의 의도를 파악하여 다른 분야를 통해 학습이 일어나게 하기위해 STEAM 요소를 포함 하고 있었다. 그러나 교과서 별로 활용하는 학습 방법이 제한되어 있으며, 교과서의 종류에 따라 조금 다르게 나타났다. 또한 포함하고 있는 세부요소의 종류는 전체 14종류 밖에 되지 않으며, 그것도 교과서 별로 몇 가지 요소에 집중돼는 경향을 나타내는 것으로 보아 현재 화학교육에서 활용되는 STEAM 교육에는 한계가 있는 것으로 보인다. 단원별로는 수업내용에 따라 포함된 STEAM 요소가 다르게 나타났는데, 많은 수의 STEAM 요소가 I단원에 포함되어 있는 것으로 보아 수업 내용에 수학, 역사 들이 포함되어 있지 않는 경우 STEAM 요소가 포함되기 어려움을 알 수 있었다. 마지막으로 영역별로 포함된 STEAM 요소의 경우 요소들이 대부분이 보충자료 영역에 포함되어 있고, 그 요소가 문화 예술이 가장 많은 것으로 보아 실제적으로 화학 지식에 대한 활용적인 면에만 STEAM이 활용되며 화학지식에 대한 접근 방법적 융합교육이 매우 부족함을 알 수 있었다. 현재, 국내 교육계에서 STEAM 교육에 관해 주시하고 있는 만큼, 새로운 교육적 경향인 STEAM 교육이란 무엇인지에 관해 면밀히 탐구하고, STEAM 교육의 효과와 프로그램 및 교재 개발에 대한 엄밀한 연구가 필요하다. 이러한 연구들을 통해서 저학년들에게 집중되어 있는 융합교육을 전 학생들에게 확대하고, 궁극적으로 평생에 걸친 학습 시대에 스스로 활용 할 수 있게 될 것이다.

• 영재교육연구
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• 제24권4호
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• pp.561-576
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• 2014

본 연구의 목적은 학자들의 정의가 반영되어 있는 영재아 행동특성 평정척도(SRBCSS-R)에 비추어 과학영재를 둔 어머니들이 갖고 있는 영재성에 대한 인식을 확인하는 것이다. 이를 위해 초등 과학영재를 둔 어머니 18명과 중등 과학영재를 둔 어머니 32명에게서 영재성에 대한 설문을 실시하고, 이를 언어네트워크분석법을 활용하여 단어분석과 프레임 분석을 수행하였다. 그 결과 단어분석에서는 초등 과학영재를 둔 어머니들이 독서, 과학, 제작 등의 단어에 영재성을 연결시키고 있는 반면, 중등 과학영재들 둔 어머니들은 문제, 문제풀이, 수학 등에 영재성을 연결시키고 있었다. 프레임 분석에서는 초등 과학영재를 둔 어머니들이 창의성, 동기 등의 범주에 강하게 연결되어 있는 반면, 중등 과학영재를 둔 어머니들은 학습, 동기 등의 범주에 강하게 연결시켜 인식하고 있다. 즉, 과학영재를 둔 어머니들의 영재성에 대한 인식은 영재아 행동특성 평정척도에 비추었을 때 일부의 요소만을 영재성으로 인식하고 있었다. 따라서 어머니들의 영재성에 대한 올바른 이해하기 요구되며, 과학영재들에 적합한 교육을 위해서 부모교육이 필요할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.113-123
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• 2017

이 연구에서는 시스템 사고와 STEAM의 이론을 고찰해 보고 이 이론을 근거로 기후변화 학습에 맞는 시스템 사고 기반의 STEAM 프로그램을 구안하여 학교 현장에서의 적용효과를 확인하고자 하였다. 연구자와 외부전문가들의 지속적인 전문가 과정을 통해 시스템 사고 기반 STEAM 프로그램을 개발하였으며, 중학생들을 대상으로 8주에 거쳐 시스템 사고 기반 STEAM 프로그램을 과학수업에 적용하였다. 따라서 현장 적용에 대한 효과성을 검증하기 위해 시스템 사고 검사와 STEAM 소양 검사를 실시하였으며, 최종 학업 성취도 검사를 실시하여 시스템 기반 STEAM 프로그램의 효과성을 확인하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 사고 분석에서는 시스템 사고의 하위 구인 중 '정신 모델'을 제외한 '시스템 분석', '개인숙련', '공유비전', '팀 학습'에서 실험집단이 비교집단에 비해 통계적으로 의미 있는 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 둘째, STEAM 소양 검사에서는 '과학', '기술', '공학', '예술', '수학'의 사전 사후에 의한 두 집단 독립표본 t검정의 통계 결과, STEAM 소양의 하위구인들 전체에서 실험집단이 비교집단에 비해 통계적으로 의미 있는 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 셋째, 기후변화에 관한 학업성취도 평가에서는 실험집단이 비교집단에 비해 학업성취도가 높은 것으로 확인되었다. 따라서 시스템 기반 STEAM 프로그램이 시스템 사고를 통한 융합적 사고력 배양에 적합하며, 기후변화 과학을 바탕으로 새로운 아이디어를 제시함으로써 창의적으로 문제를 해결하는 사고 능력을 신장할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.429-448
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• 2017

본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정으로 개발된 고등학교 교과서의 읽기자료 특성을 조사하여 향후 독서교육 발전 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 국어, 수학, 영어, 통합과학, 통합사회 주요 교과를 대상으로 고등학교 교과서의 읽기자료를 분석하였고, 읽기자료의 분석 기준은 주제 유형, 목적, 학생 활동이었다. 연구 결과, 고등학교 통합사회와 통합과학 교과서에는 인간, 자유, 문화, 환경, 지구 등 다양한 주제의 읽기자료가 각 단원의 개념과 연관되어 제시되고 있었다. 특히 국어교과는 한단원에만 '한 학기에 한권의 책 읽기'라는 단원이 신설되어 있었다. 그러나 대부분 읽기자료가 효과적인 독서 전략이나 독서 방향에 대한 안내가 없으며, 읽기자료의 양이 부족하고 확장적 독서를 위한 자료나 정보가 부족함을 알 수 있었다. 교과서의 읽기자료가 각 단원의 학습 내용을 단순하게 보충하거나 개념 이해를 위한 단편적인 단서로만 제시되고 있음을 알 수 있었다. 또한, 교과의 읽기자료 제시가 나열식으로 단순하게 전개되어 있으며, 읽기자료가 학생들의 독서 흥미, 독서의 내면화 그리고 독서 확장을 위한 도구로는 미흡함을 알 수 있었다. 본 논문은 고등학교 교과서의 확장을 위한 읽기자료의 보조 자료를 제안하고, 교과서 구성 측면과 수업 방법 측면에 대한 제안을 통해 교과서와 독서교육의 발전적 관계를 모색해보았다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-11
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 초중등 교육에 도입되고 있는 인공지능 교육의 목적, 내용, 방법 등을 교육과정의 측면과 교사교육에 필요한 요인 측면을 조사하고 분석하여 우리나라 초중등 인공지능 교육의 방향을 제안하는 것이다. 1차 문헌으로는 국내외 논문 9편, 2차 문헌으로는 11편의 국내외 정책 보고서를 수집하고 분석하였다. 수집된 문헌을 서술적 고찰방법을 적용하여 분석하였으며, 문헌의 다각도 분석을 위해 교육과정 구성요소 측면과 TPACK 요소 측면에서 분석하여 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인공지능 교육 대상을 인공지능 사용자, 활용자, 개발자의 3단계로 구분하였다. 초중등 인공지능 교육에서는 사용자와 활용자 단계가 적합하고, 사용자 교육을 위해 인공지능 리터러시를 포함해야 한다. 활용자 교육을 위해 현재의 컴퓨팅 사고력 및 코딩 역량을 기반으로 하여 인공지능의 기능을 적용하여 창의적인 산출물을 만들어 낼 수 있는 역량을 목표로 삼는 것이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 교사는 교수 지식 및 플랫폼 사용 능력 외에도 문제해결, 추론, 학습, 인식 영역 및 일부 응용수학, 인지/심리학/윤리에 대한 내용 지식이 필요하므로 이에 대한 연수가 필요하다.