회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
이 연구는 2명의 중등 과학영재 지도 교사의 수업 전문성을 교수지향의 관점에서 알아보고자 한 것이다. 두 교사 모두 6년 이상 중등 과학영재의 생물 수업을 담당하였으며, 영재교육 교사연수를 이수하였다. 참여교사 당 2차시의 수업관찰과 녹화, 2차례의 심층면담을 통해 자료를 수집하였다. 모든 수업자료와 면담자료는 전사된 후 분석되었다. 연구결과 교사들의 수업에서 몇 가지 특징이 나타났다. 두 교사 모두 '개방적 탐구' 지향을 나타냈다. 이것은 탐구력과 창의적 문제 해결력을 신장시켜 과학영재가 과학자로 성장할 수 있도록 도와야 한다는 교사의 교육목표와 신념을 반영한 것이다. 그러나 교사의 전문적 지식의 구체적 내용과 강조점의 차이에 따른 신념은 '학문적 엄격성'과 '발견'의 서로 다른 지향으로 나타나기도 하는데, 이것은 수업에서 다루는 교과 내용 수준이나 범위 등에 영향을 주는 것으로 보인다. 교사들의 과학교수지향은 수업 대상 학생과 과학영재 수업 경험의 증가에 따라 변화한 것으로 나타났다. 이 과정에서 교사의 과학영재 교육철학이 교수지향에 중요한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 교사의 전문성 신장을 위한 지속적인 노력을 바탕으로, 교사는 수업에 대한 자기반성을 통해 과학영재교육의 이론적 지식을 비판적으로 검토한다. 이를 통해 교사의 과학영재 교육철학이 정립되고 내면화될 때, 교사가 의도한 과학교수지향이 수업 실행에서도 일치되게 나타나는 것으로 보인다.
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.
지표수의 수문순환 및 성분의 변동 영향 요소로는 강우, 증발, 토양수분 등의 자연적인 요소와 도시화 및 유역내 저류시설물 등의 인위적인 요소가 있다. 특히, 장기 유출 변동에 영향을 끼치는 인위적인 요소 중 저류시설을 대표적으로 들 수 있는데, 이들 영향은 단기적으로는 유출 감쇄특성의 변화, 장기적으로는 저류량 증가에 따른 건기 계절유량의 증가, 년 유황 또는 유출 특성의 변화 등의 영향을 예측할 수 있다. 우리나라와 같은 인공 저류시설이 산재한 지역에서는 자연유량 산정용 수문 순환모형을 고려하기가 곤란하며, 이들 저류시설물의 장기유출에의 메커니즘을 규명하고, 물리적 및 추계적 분석기술을 개발하며, 실 유역에의 적용을 통하여 저류시설물이 장기 유출 분석의 신뢰도에 어느 정도 영향을 주고 있는 지를 분석하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 장기유출 모형 중 저류시설물 요소를 다양하게 모의할 수 있는 연속형 반분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 태화강 유역을 대상으로 유역내 저류시설물의 하류 장기유출에의 영향 분석을 다양한 시나리오를 통해 정량적인 영향 분석을 수행하였다.
제4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 전환 등 사회적 혁신을 기반으로 모두를 위한 삶의 질을 제고할 수 있는 교육 패러다임의 전환이 필요한 시기이다. 이러한 시대 변화의 흐름을 파악하여 교육과정의 변화를 준비하여야 한다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 패러다임의 변화에 따른 미래 초·중등교육의 방향성이 논의되고 있는 시점에서, '미래교육환경의 변화에 따라 의생활교육은 어떤 혁신적 과제를 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하여 미래 교육환경의 변화의 특징과 의생활교육과정을 분석해보고, 이를 바탕으로 의생활교육과정의 방향을 탐색하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 수행하기 위해 제1차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정의 의생활교육과정 분석결과를 활용하였다. 결론적으로 미래 교육환경의 변화에 따른 의생활교육과정의 방향으로는 먼저 인재상으로 인공지능(AI)에 인간의 감성과 환경, 의생활문화를 더하는 융·복합교육인재양성, 소프트웨어 역량과 실천적 문제해결 역량을 연계하는 의생활교육, 인공지능(AI)을 활용한 패션 메이커교육과 가치 지향적인 의생활교육 등을 도출하였다. 본 연구를 통해 실제적 교육현장 적용인 의생활 교수·학습방법에 대한 후속연구가 진행되기를 기대한다.
이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.
특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.
이 연구의 목적은 포스트 코로나 시대에 있는 대학생들의 스트레스 대처방법이 여가제약협상에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보는 것이다. 이 연구의 목적을 달성하기 위하여, 2021년 1월 25일부터 2월 19일까지 전북, 전남, 부산에 소재한 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 총 247명의 자료를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS 21.0과 AMOS18.0 을 사용하여 기술통계, 확인적 요인분석, ANOVA와 위계적 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 COVID-19 이전과 이후의 여가유형에 변화에 따라 여가제약협상에 차이가 나타났다. 대학생들의 스트레스 대처방법에 따라 여가제약협상에 대한 부분에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 대처방안에 대한 세부적 접근에 대해 고민해야 할 것이다. 특히 스트레스 대처방법 중 적극적인 스트레스 대처방법(문제중심 대처, 사회적지지추구)이 여가제약협상에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인 할 수 있었다. 따라서 COVID-19와 연계하여 스트레스 대처와 연계한 여가제약이나 여가만족 등 다각도의 접근이 필요 할 것으로 판단된다.
본 연구는 과학 수업 딜레마 사례에 관한 초등 예비교사의 탐구 활동이 교사교육에서 어떠한 효용성을 가지는지 탐색하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 딜레마 사례에 관한 초등 예비교사의 탐구 과정의 특징은 무엇이며 탐구를 통해 그들의 교육적 의사결정이 어떻게 변화하는지 자세히 살펴봄으로써 딜레마 사례 활용 교사교육의 효과에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 교육대학교 4학년에 재학 중인 초등 예비교사 20명이 참여하였으며 모둠별 프로젝트 학습 형태로 과학 수업 딜레마 사례에 관한 탐구 활동을 7주간 수행하였다. 연구자는 사전·사후 설문지, 모둠별 KWHL 표, 모둠별 탐구보고서, 모둠별 발표 자료 및 모둠별 토론 내용을 데이터로 수집하고 분석하여 예비교사의 탐구 과정의 특징과 의사결정 변화에 영향을 주는 주요 요인을 추출하였다. 예비교사들은 딜레마 사례에서 다루고 있는 과학 주제를 탐구하면서 자신의 과학 학습 과정, 탐구 과정을 의미 있는 것으로 인식하였고 자신이 탐구를 통해 과학을 학습한 것처럼 초등학생도 유의미한 과학 탐구 활동을 할 수 있을 것으로 유추하였다. 또 예비교사들은 수업 주제와 관련하여 실제 초등학생의 사고 과정이나 배경 지식 등을 다양한 방법으로 탐구하였다. 지도서와 교육과정 등의 문서를 조사하고 현장교사나 초등학생과 면담을 통해 '실제' 학생의 사고 과정이나 수준을 파악하고자 했고 이를 교육적 의사결정에 반영하였다. 또한, 딜레마 상황의 해결 방안을 한 가지 대안으로 귀결하지 않고 여러 가지 교수 방법을 비교하며 상황에 따라 다양한 대안이 가능함을 인식하기도 하였다. 이처럼 딜레마 사례는 비구조화된 문제로서 예비교사에게 일종의 문제해결 상황을 제공하였고 예비교사의 과학적 탐구, 학생의 사고에 관한 탐구를 촉발하였으며 예비교사가 교수-학습의 복잡성을 인식하는 데 일조하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 딜레마 사례 활용 교사교육과 관련된 시사점을 논의하였다.
본 연구는 고등학교 1학년 노력형 학생들이 (1) 수학 서술형 평가에서 보이는 어려움에 대한 분석과 (2) 이를 극복하기 위한 쓰기 활동 지도 방안을 탐구하고자 하였다. 이를 위해 서술형 문항으로 이루어진 검사를 수행한 후 검사 결과를 바탕으로 학생들과 면담을 진행하고, 15회에 걸쳐 수학 노트 쓰기 활동을 지도하였다. 연구 결과에 따르면 학생들은 서술형 평가에서 20가지의 어려움을 보였다. 이를 '수학적 어려움'과 '서술형 어려움' 등 2가지 범주로 분류한 결과 수학이라는 과목 특성에서 보이는 어려움은 수학 개념과 원리의 이해 부족, 수학 기호 사용의 어려움, 문장제 문항에 대한 어려움, 수학에 대한 고정관념에서 오는 어려움이 있었다. 서술형 문항이라는 특성에서 보이는 학생의 어려움은 객관식 문항과는 다른 평가 방법에서 오는 어려움, 서술형 문항의 풀이 과정 기술의 어려움, 기타 심리적인 어려움이 있었다. 노력형 학생들이 서술형 평가에서 보이는 어려움을 극복할 수 있는 학습전략의 일환으로 개별 수학 노트 쓰기 활동을 지도하였고 (1) 수학적 개념의 내면화, (2) 관계적 이해를 통한 정당화, (3) 다양한 풀이 시도, (4) 수학적 기호 사용, (5) 반성적 사고, (6) 심리적 방해 요소 극복으로 범주화하고 지도 과정 및 효과에 대하여 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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