이 연구는 단계적 상황 교수자료를 개발하고 대학 물리학 수업에 적용하여 물리 학습에 대한 효과를 조사하는 데 있다. 연구대상은 지방 소재 대학의 사범대학 자연계열 1학년 대학생 총 35명으로 했다. 단계적 상황 교수자료는 상황 이상화하기, 상황 확장하기, 상황 비교하기 단계로 개발하고, 일차원 운동, 이차원 운동, 뉴턴의 운동 법칙 등 6차시 물리 수업에 적용했다. 물리 학습에 대한 효과는 힘 개념 검사지(FCI)와 물리 학습에 대한 신념(MPEX) 설문지를 사용하여 조사했다. 연구결과 단계적 상황 교수자료는 대학생의 힘 개념 변화에는 효과가 있었지만, 물리 학습에 대한 신념에는 유의미한 변화가 없었다. 결론적으로 단계적 상황 교수 학습 전략으로 개발된 교수자료는 학생에게 과학개념을 다양한 상황에 적용하는 기회를 주어 물리 개념 변화를 돕는 데 효과가 있다. 끝으로 연구 결과들을 통해 단계적 상황 물리 수업에 대한 교육적 시사점을 논의했다.
Time phased reorder models for non-instaneous receipt was Presented in a recent paper [l]. This paper extends the models under learning effects and learning retention after breaks. The result of this model show that learning and learning retention significantly influence the amount of inventory and production lot size. Sample example demonstrate the application of the proposed methodology.
본 논문에서는 원전계 환경에서 위상배열안테나를 고속 보정하는 방법이 제안되었다. 원전계에서 수신된 전력만을 통해 각 안테나 요소를 보정하는 기존 rotating-element electric-field vector (REV) 방법을 간소화 한 최대값 보정 방법과, 각 안테나 요소가 아닌 부배열 단위로 묶어서 보정하는 방법이 제안되었다. PPO 알고리즘을 이용하여 위상배열안테나의 분포에 최적화된 파티셔닝을 찾고, 그에 따른 부배열 단위로 보정하여 기존 방법 대비 더 빠른 보정이 가능한 적응형 최대값 보정 방법이 제안 및 시뮬레이션 검증되었다. 보정이 이루어지는 동안 위상배열안테나의 이득이 더 높을 뿐 아니라, 형성되는 빔 패턴이 기존 방법보다 이상적인 빔 패턴에 더 가깝다.
The purpose of this research is to invent the method which improve the problem - solution power in mathematics, making learning materials for it and apply it to the inactive 1st grade high school students. The results of this reaserch are as follows. 1. Through this 4 phased team teaching, the atmosphere of learning is positive and learning activities are voluntary and the attitude to the mathematics is improved. 2. The harmony of team studying for a problem solution, problem understanding, flowchart drawing and mind map studying enabled students to have confidence of learning, leading to improve the ability of mathematics.
본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.
실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.
최근 대학에서 학습자 중심 교수학습방법으로 플립드 러닝이 활발히 적용되고 있다. 학습자의 적극적인 참여를 유도하는 학습환경으로서 플립드 러닝의 장점에도 불구하고, 강의식 수업에 익숙한 다수의 학습자들은 보다 능동적인 역할이 요구되는 플립드 러닝 환경에 쉽게 적응하지 못한다는 지적이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 플립드 러닝에서 성공적인 학습활동을 지원하기 위하여 역량모델링을 통하여 플립드 러닝 환경에서 우수한 학습자의 역량과 행동지표를 탐색하였다. 본 연구에서 역량모델링은 1) 자료수집, 2) 역량도출 및 모형개발, 3) 역량모형 타당화의 절차로 진행되었다. 먼저, 자료수집을 위해 서울 시내에 소재한 한 대학에서 플립드 러닝으로 운영된 강좌를 수강한 학습자 8명을 대상으로 행동사건면담을 실시하였다. 우수 학습자들은 플립드 러닝으로 진행된 대학 강좌에서 형성 평가와 팀 프로젝트 평가에서 상위 10%이내의 성적을 받았으며 학습과정에서 우수한 수행으로 교수자의 추천을 받은 학생들이었다. 이들에 대한 면담 자료를 분석 후, 대학의 플립드 러닝에서 우수 학습자 역량을 도출하였다. 연구 결과, 대학의 플립드 러닝에서 우수 학습자 역량으로 '피드백 도움 요청', '성실한 학습관리', '지식 확장', '동료 상호작용', '학습지향성'이 도출되었으며, 이에 대한 세부적인 행동지표들을 개발하였다. 도출된 역량모형의 타당화를 위하여 플립드 러닝 수강생 134명을 대상으로 요인분석을 실시하였다. 끝으로 플립드 러닝의 수업 전과 수업 중의 두 단계에 따라 보다 중요시되는 역량들을 확인함으로써 플립드 러닝의 수업단계에 따라 성공적인 학습을 위해 요구되는 최종 역량모형을 제시하였다.
지금은 국내외적으로 소프트웨어 중심 사회로 컴퓨팅사고력기반의 문제해결능력을 갖춘 창의적 인재 양성을 하기 위해 많은 나라들이 힘을 쏟고 있다. 더욱이 직업생활과 밀접한 관련이 있는 대학에서는 소프트교육에 대한 중요성을 인식하며 IT계열이 아닌 전공자들을 대상으로 한 프로그래밍 교육을 진행하고 있으며 이는 더욱 확산되는 추세이다. 따라서 대학에서 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들이 초보 학습단계에서 보이는 어려움의 정도를 사고단계별로 설문하여 이를 통해 얻어진 결과를 토대로 컴퓨팅 사고영역과의 관련성을 탐색하는 연구를 실시함으로써 모든 학생들이 배우는 프로그래밍 교육설계에 도움을 주고자 한다.
본 논문은 선행 학습과 후행 학습 관계인 교과의 선 후수 관계가 뚜렷하고, 학습자의 이해 정도를 교수자가 실시간으로 파악하기 쉬운 컴퓨터 교육에서 발생할 수 있는 정적인 교육 실행 계획의 문제점을 해결하기 위하여, 교육목표에 대한 우선순위를 기반으로 물리적인 교육 시간의 변화 및 학습자의 수준 변화에 따른 동적 강의계획서 구성 시스템을 제안한다. 이를 활용하여 출발점 행동이 서로 다른 두 집단을 대상으로 수업을 진행한 결과, 제안된 시스템 활용이 교육의 전이도가 높고 해당 교과목에서 반드시 다루어야 하는 대표 주제를 중심으로 수업을 진행하는데 도움을 주어 우선순위가 높은 교육목표의 달성에 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 초등학교 저학년 아동의 수학적 의사소통 지도의 방향을 모색하고 의사소통에 대한 구체물 활용의 효과에 대하여 새로운 방향을 제시하는데 목적을 두고 수학적 의사소통에는 어떠한 특성이 있으며, 구체물이 수학적 의사소통에 어떠한 영향을 미치는지, 수학 학습에 구체물이 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 의사소통 특성으로는 수학적 기호나 용어가 익숙하지 못하고 대체 용어를 사용하고 생활 속의 경험을 학습에 잘 적용시키며, 소수 아동들이 수업을 주도하며, 소집단에서 이루어지는 대화의 방향이 과제 해결 중심으로 이루어지지 못하고 있다. 구체물은 말하기 활동을 촉진시키며, 오류를 쉽게 확인하게 하며 추측과 예상 활동을 수월하게 하고 소집단 활동이 활발히 이루어지게 한다. 반면에 구체물을 활용하면서 교사에게 집중하지 않고 이탈행동을 보임으로써 듣기 활동이 제대로 이루어지지 않고 있다. 학습에 주는 영향으로는 참여도를 높이고, 부진아 학습을 돕고, 개념 형성에 도움을 준다. 또한 과제 해결 능력에 따라 수준별 학습이 쉽게 이루어지도록 한다. 그러나 구체물에 따라 학습에 활용 정도가 다르게 나타났으며 아동들은 절차적 지식보다 개념적 지식을 더 중시하고 있었다. 따라서 구체물은 수학 수업에서 의사소통을 활발하게 이루어지게 도와주며 수학 학습에도 많은 영향을 미치게 되므로 저학년의 수학 수업에서는 구체물의 활용이 꼭 필요하다. 또한 교사는 이러한 아동들의 의사소통의 특성을 고려하여 의사소통 활동이 활발히 이루어질 수 있는 교수 학습 방법을 모색해야할 것이다.된다0.9 mg/ml의 수준에서 측정되었고, 제 11세대에서는 유즙내 인간 hIL-10의 발현 수준을 분석하였을 때, 그 농도는 평균 5.7± 1.5 mg/ml의 수준에서 측정되었고, 제 12세대에서는 유즙내 인간 hIL-10의 발현 수준을 분석하였을 때, 그 농도는 평균 6.3±3.5 mg/ml의 수준으로 측정되었고, 제 13세대에서는 유즙내 인간 hIL-10의 발현 수준을 분석하였을 때, 그 농도는 평균 6.8±4.5 mg/ml의 수준으로 측정되었고, 제 14세대에서는 유즙내 인간 hIL-10의 발현 수준을 분석하였을 때, 그 농도는 평균 6.8±3.1 mg/ml의 수준으로 측정되었다. 이러한 수준은 제 1 세대의 것보다 높은 결과로 형질전환 생쥐에서 인간 IL-10 유전자의 발현은 최소한 15 세대까지 지속적으로 유지된다는 것을 알 수 있었으며, 장기 세대까지도 발현수준이 유지될 것으로 판단된다. 이러한 연구결과는 계통으로 확립된 형질전환 동물에 부여된 새로운 유전형질은 지속적으로 후대로 유전될 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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