본 연구에서 개발한 자기평가 도구는 학습자 스스로 평가할 세부 내용을 결정하여 자신의 학습을 점검하고 평가할 수 있으며, 자기평가 결과를 피드백을 받을 수 있도록 하였다. 자기평가를 활용한 학습이 학습자의 수학 학습 성향에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보기 위해 사전 사후 검사를 실시하였으며, 그 결과 자기평가가 수학학습 자신감을 향상시키며, 수학학습 자기 전략을 세우고, 메타인지 능력 신장에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 자기평가지의 질적 분석을 한 결과 학생들은 자기평가지를 통해 그 날 배운 내용을 정리하는 인지적 활동과 더불어 학습습관이나 태도, 학습상태를 파악하고 개선하려는 모습을 보였다. 또한 교사는 자기평가지를 통해 개별 질문 및 피드백을 함으로써 학생들과 의사소통할 수 있었다.
XML은 데이터 관리와 표현의 유연성으로 인해 웹의 새로운 개발 도구로 자리를 잡아가고 있으며, 컴퓨터 교육에서는 학습객체라는 많은 웹 컨텐츠들을 통합하는 도구로도 사용되고 있다. 하지만 학습객체를 통합하고 관리하는 온라인 학습 시스템을 구현하기에 앞서, 구현 시스템에서 학습객체를 처리하기 위한 메타데이터를 어떻게 저장하고 추출 및 통합하느냐의 연구가 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 3-tier 방식의 온라인 학습 시스템과 메타데이터가 저장된 데이터베이스 서버를 구현할 때 필요한 메타데이터 추출방법의 하나로 DBMS의 웹서비스를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법의 효율성 측정을 위해 MS SQL Server 2000과 Oracle 9i를 대상으로 30여개의 샘플 메타데이터를 저장하고, 이를 추출하는 응답시간을 측정해 보았다. 이 방법을 사용하기 위해서는 추출된 메타데이터를 DOM/SAX 와 같은 XML 처리 파서가 필요하지만, 측정된 결과 비교적 빠른 응답시간을 보여 데이터베이스에 저장된 메타데이터를 추출하고 통합하는 한 방법으로 충분히 사용할 수 있다는 결과를 얻었다.
Purpose Based on the development of artificial intelligence and big data technologies, the RegTech has been emerged to reduce regulatory costs and to enable efficient supervision by regulatory bodies. The word RegTech is a combination of regulation and technology, which means using the technological methods to facilitate the implementation of regulations and to make efficient surveillance and supervision of regulations. The purpose of this study is to describe the recent adoption of RegTech and to provide basic examples of applying RegTech to capital market regulations. Design/methodology/approach English-based ontology and deep learning technologies are quite developed in practice, and it will not be difficult to expand it to European or Latin American languages that are grammatically similar to English. However, it is not easy to use it in most Asian languages such as Korean, which have different grammatical rules. In addition, in the early stages of adoption, companies, financial institutions and regulators will not be familiar with this machine-based reporting system. There is a need to establish an ecosystem which facilitates the adoption of RegTech by consulting and supporting the stakeholders. In this paper, we provide a simple example that shows a procedure of applying RegTech to recognize and interpret Korean language-based capital market regulations. Specifically, we present the process of converting sentences in regulations into a meta-language through the morpheme analyses. We next conduct deep learning analyses to determine whether a regulatory sentence exists in each regulatory paragraph. Findings This study illustrates the applicability of RegTech-based ontology and deep learning technologies in Korean-based capital market regulations.
4차 산업혁명 시대에 필요한 창의적 및 비판적 사고를 함양할 수 있는 자기조절학습 전략을 이용하여, 고등학교 화학I '화학반응에서의 양적관계' 단원의 탐구실험 수업에 응용하였으며, 학업성취도 및 과학적 태도에 대한 효과를 연구하였다. 학업성취도의 경우, 사전검사에서 두 집단 간에 의미 있는 차이가 없었으나, 사후검사에서 실험집단의 평균값이 유의미하게 높았다. 실험집단 학생들은 모둠별 토의, 메타인지 활동 등으로 부피비, 몰비, 입자수 비 및 계수 비, 등의 양적관계를 더 잘 이해하였다. 학업성취도는 메타인지와의 상관성이 가장 높게 나타났다. 과학적 태도의 경우, 준비성, 호기심, 등에서 두 집단 간의 평균점 차이가 크게 나타났으며, 과학적 태도는 행동조절과의 상관성이 가장 높게 나타났다. 따라서 메타인지와 과학적 태도에 대한 효과를 고려할 때, 자기조절학습 전략이 이 시대에 필요한 창의성 및 인성교육에 가장 적합한 교수-학습 형태인 것으로 나타났다.
2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
본 연구는 전문대 호텔 외식조리 관련학과 학생들의 일반적 특성에 따른 학습동기와 자기조절학습능력의 차이를 알아보고, 학습동기와 자기조절학습능력의 상관관계를 알아보고자 하였다. 조사는 대구지역의 3개 전문대 호텔 외식조리 관련학과 학생 300명을 대상으로 실시하였으며, 267부를 최종분석에 사용하였다. 먼저 학습동기에 대해 설펴보면, '졸업 후 취업'이라는 동기가 강한 학생은 20~24세로 나타났고, '학습의 기쁨'에 대한 동기는 연령이 높을수록 강해지는 것으로 나타났다. 아울러 '졸업 후 취업', '대학생활의 즐거움'의 동기가 높은 학생이 낮은 학생보다 자격증을 더 많이 취득한 것으로 나타났다. 자기조절 학습능력은 대체로 여학생이 남학생보다 높고, 학년과 연령이 높을수록 더 높게 나타났으며, 현장 실습 경험이 있는 학생이 없는 학생보다 높은 것으로 나타났다. 아울러 '인지전략', '메타인지 전략', '성취가치'의 수준이 높은 학생이 낮은 학생보다 취득한 자격증이 더 많은 것으로 나타났다. 학습동기와 자기조절학습능력의 상관관계는 학습동기 중 '무동기'를 제외하고는 긍정적인 상관관계를 보였다. '무동기'는 자기조절학습능력의 모든 요인과 부정적인 상관관계가 나타났다.
본 연구는 성인간호학 교과목에 적용한 사례기반 문제중심학습(PBL) 수업 후 간호대학생의 메타인지, 문제해결능력, 전문직 자아개념 및 자기주도학습능력에 미치는 효과를 확인하기 위한 단일군 사전사후설계(One group pre-post test design) 실험연구이다. 연구대상은 D광역시 D간호대학의 성인간호학 교과목을 수강 신청한 4학년 60명이었으며, 2022년 9월부터 12월까지 자료를 수집하였다. 성인간호학 수업 모형은 PBL에 적합한 ADDIE모형을 기반으로 설계하였다. 교수학습 과정은 총 15주이었으며, 8주는 강의, 2주는 지필고사, 5주는 Barrow와 Myers의 5단계 PBL학습으로 진행하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 20.0 Program을 사용하여 분석하였고 중재 전 후 변수 간의 차이 검정은 Paired t-test를 이용하였다. PBL수업 전·후 간호대학생의 메타인지(t=-8.04, p<.001), 문제해결능력(t=-4.08, p<.001), 전문직 자아개념(t=-4.67, p<.001) 및 자기주도학습(t=-4.65, p<.001)는 유의미한 차이를 나타냈다. 그러므로 간호학생들의 메타인지, 문제해결, 전문 직 자아개념 및 자기주도학습능력을 강화시키기 위해 간호학의 여러 전공교과목에서 PBL을 적용할 것을 제안한다.
21세기 지식 기반 사회에 적합한 인재는 자기주도적으로 지적 가치를 창출할 수 있는 자율적이고 창의적인 사고력을 갖춘 사람으로, 수학교육 현장에서는 학생들의 창의사고력이 강조되고 있다. 이러한 창의사고력은 자신의 사고과정을 모니터하고 조절 통제하는 메타인지능력과 밀접한 관련이 있다. 이에 본고에서는 메타인지와 관련된 여러 연구결과들의 통합을 통해 '메타인지능력과 수학적 사고력과의 상관관계, 메타인지 전략을 활용한 교수 학습 방법 및 그 효과, 메타인지 능력 향상을 통한 수학적 사고력 신장 방안'을 고찰하고자 하였다.
디지털 기술이 적용되고 있는 3D 애니메이션 제작에 있어서, 애니메이션 콘텐츠 표준화를 통하여 애니메이션 제작 과정을 체계적인 관리하여 생산성을 높이고 결과물의 재사용성을 높일 필요가 있다. 이를 위해 애니메이션 제작, 유통, 재편집을 고려하여 널리 채택되고 있는 e-Learning의 SCORM 표준안을 기반으로, 애니메이션 콘텐츠의 재사용성을 높일 수 있는 애니메이션 콘텐츠 표준을 설계하고, 이를 기반으로 애니메이션 콘텐츠의 생성에서 완성까지의 제작 공정상의 모든 정보를 한 눈에 파악하고 관리할 수 있는 애니메이션 콘텐츠 제작관리시스템을 개발하고 하고자 한다. 애니메이션 콘텐츠를 영상적인 의미 전달의 단위라고 할 수 있는 Scene 단위로 세분화하여 객체로 표준화하고 Scene에 대한 내용, 장소, 등장인물, 날씨, 계절, 시간, 관점 등의 정보 및 애니메이션 속성별 분류에 대한 정보를 메타데이터로 저장하게 된다. 메타데이터는 콘텐츠의 내용, 저작권, 유통, 관리 정보 등을 담고 있으므로 콘텐츠의 관리 및 유통에 매우 중요한 역할을 한다. 온톨로지와 같은 효율적인 메타데이터 관리체계가 구축되면 강력한 검색 서비스가 가능해지므로 향후 UCC 콘텐츠의 제작과 유통을 더욱 촉진할 것이다. 콘텐츠 객체의 메타데이터를 이용하여 애니메이션 콘텐츠의 검색과 재사용을 용이하게 할 수 있어, 제작자 및 일반사용자들이 자신의 취향에 따라 콘텐츠 객체들을 선택하고 재구성하여 패키징한 자신만의 창의적 애니메이션 콘텐츠를 용이하게 제작할 수 있다.
We examined the strategies to stimulate the reflective thinking using science notebook for the improvement of problem solving ability which is one of the core skills for the future. The strategies we derived have four steps which are input, output, solving mission and reflection as my own mirror. We applied the strategies to the 6th grade class for autumn semester in order to examine the students learning process and the result. We could observe that students looked into their own learning and had a time to look back their activities in the class. We could also confirmed that science notebook would be effective to improve the problem solving as stimulating the reflective thinking. In addition, we could specify the strategy of using science notebook in the class. At a 'input' stage, students should be able to choose their own learning style as their preference and teacher need to give them proper feedback. Interaction with peers should be emphasized during the activities as 'question attack' and 'question defense' in 'output' stage and 'solving mission' stage. You should suggest the students various method to record their thought from looking back their classroom activities instead of mere writing. We also examine the students achievement from the students' notebook and Meta Cognitive Awareness test. As a result, students who had studied using science notebook showed statistically meaningful higher achievement than controlled students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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