본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT라는 로봇을 활용하여 프로그래밍을 재미있게 수업할 수 있는 방안에 대해서 모색하였다. 수업의 목표는 단편적인 지식 습득이 아닌 미로찾기라는 문제해결을 목표로 한다. 이 로봇은 컴퓨터에 설치된 NXT-G라는 GUI와 USB를 통해서 통신을 하도록 되어있다. 이 GUI는 텍스트 기반 방식이 아닌 아이콘 기반 방식 프로그래밍 도구이다. 본 논문에서는 16주를 초급 단계, 중급 단계, 고급단계로 나누어서 계획하였다. 초급 단계에서는 GUI 사용 방법과 로봇의 센서들의 작동방법을 익히는 것에 주안점을 두었다. 중급 단계에서는 저(低)난이도 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 고급 단계에서는 중(中)난이도와 고(高)난이도의 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 모든 미로찾기 문제는 알고리즘 작성, 순서도 작성, 스택을 이용한 프로그래밍이라는 3가지 과정을 거치도록 구성하였다.
지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
산업용 로봇 제어는 버튼 기반의 TP(Teaching Pendant) 단말기를 통해 제조사가 제공하는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어를 사용하여 이루어진다. 그러나 제조 현장에서 TP를 조작하는 사용자가 주로 언어의 배경지식이 없는 비전공자임을 고려할 때, 버튼 기반의 TP에서의 텍스트 기반의 프로그래밍 언어는 학습과 사용의 어려운 단점이 있다. 텍스트 기반의 프로그래밍 언어의 단점을 극복하기 위해 비숙련 사용자들도 쉽게 프로그래밍을 할 수 있는 그래픽 기반의 비주얼 프로그래밍 환경이 제안되었으며, 특히 명령 블록을 사용한 비주얼 프로그래밍 환경은 드래그 앤 드롭 기반으로 조립할 수 있는 블록 형태의 명령어를 지원해주므로 초보자가 쉽게 프로그래밍을 할 수 있다. 본 논문에서는 태블릿 PC를 로봇 제어를 위한 TP로 활용하고, 이를 기반으로 블록을 이용한 비주얼 프로그래밍 개발 환경을 제공하여 비숙련 사용자도 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그래밍하는 환경을 제안한다. 또한, 사용 환경이 PC 환경 대신, 한정된 디스플레이 공간을 가지고 있는 태블릿PC 환경에 적용된 점을 고려하여 총 3가지의 서로 다른 명령어의 범위를 포함하고 있는 블록을 디자인하여 사용자 실험을 진행했다. 실험 결과를 바탕으로 한정된 디스플레이 공간인 태블릿 PC 환경에서의 효과적인 명령 블록들을 제안한다.
지능형 시스템은 자료나 정보보다 지식을 주로 이용하는 시스템이다. 따라서 지식표현은 지능형 시스템 구축에 있어서 중요한 요소이다. 개념그래프는 지식을 효율적으로 표현할 수 있는 그래프 형태의 논리적 지식표현 언어이다. 하지만 개념그래프를 직접 프로그래밍에 활용하기는 쉽지 않다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 여러 가지 도구들이 개발되었다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 지능형 시스템 구축에 활용할 수 있는 도구들에는 어떤 것들이 있는지 조사하고 그들의 기능과 특성을 비교 분석한다. 조사결과는 지능형 시스템 구축을 위한 개념그래프 활용에 큰 도움이 될 것이다.
지식 공간 이론이란 학습자들이 대해 최대한의 학습 성취를 이끌어 낼 수 있도록 학습자들에 대한 가이드라인을 제공해주는 이론으로 여러 교육 환경에서 사용되어 왔다. 하지만 지식 공간 이론을 사용해왔던 많은 방법들이 주로 수작업을 통해 이루어져 왔고 이러한 작업을 지원하기 위해서 비주얼 베이직 혹은 R 등의 프로그램이 사용되어 왔지만 프로그램을 따로 배워야 하는 불편함과 시간적으로 낭비되는 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 지식 공간상에서 학습자들의 지식구조를 자동으로 분석하고 결정적 학습 경로를 제공하는 이른바 지식 구조 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 아파치 웹상에서 구현되었고, 카이 제곱 값을 산출하여 결정적 학습 흐름도를 도출하도록 하였다. 제안된 방법은 사용자들이 웹에서 편리하게 학습자들의 지식 상태 분석할 수 있도록 환경을 제공하고 지식 구조의 체계적인 검토를 위한 방법을 제시해준다.
지식정보화 사회에서는 보편적인 지식의 습득과 활용을 넘어 기존의 정보를 창의적으로 재활용하는 능력을 요구하고 있다. 반면 현재의 컴퓨터 교육은 소프트웨어의 활용교육에 그치고 있어 다양하고 창의적인 사고를 신장시키기 위한 교육으로는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 7차 교육과정에서 교육목표로 다루고 있는 창의성이라는 주제와 학교현장에서 아동들에게 쉽게 접목시킬 수 있는 프로그래밍 언어로 로고와 스크래치를 선택, 분석하여 적용 가능한 교육 자료로 개발하고 현장에서 적용시켜 교차 분석하여 보았다. 그리고 각 언어가 학생들의 창의성 영역에 미치는 영향을 비교 분석하여 본 결과 두 언어 모두 창의성 신장에 도움이 되었다. 특히 로고는 창의성 영역 중 유창성 영역에, 스크래치는 추상성과 저항 영역에 긍정적인 영향을 주었다.
이 논문에서는 게임의 진행방식을 보다 쉽게 설계할 수 있는 '코어 메카닉 다이어그램'과 프로그래밍 지식이 없어도 비교적 손쉽게 기능을 구현할 수 있는 언리얼(Unreal)의 비주얼 스크립팅 툴인 '블루프린트(BluePrint)'를 활용하여 효율적으로 프로토타입을 제작할 수 있는 교육방법을 제안한다. 게임엔진의 발전에 따라 게임 개발이 보다 빠르고 쉬워지고 있으며, 이를 이용하여 게임 개발 관련 지식이 없는 프로그래밍 비전문가들이 게임개발에 참여하는 경향이 뚜렷하게 나타나고 있다. 하지만 기존 게임 개발 방법론과 게임 구현 방법들은 복잡한 설계과정과 전문적인 지식을 요구한다. 프로그래밍 비전문가도 보다 쉽게 게임을 개발 할 수 있도록, 기존 게임 개발 방법론들의 복잡성을 단순화하고, 프로그래밍 비전문가들이 직접 프로토타입을 구현한 사례를 바탕으로 게임 디자인의 본질에 집중하고 구현할 수 있는 교육방법을 제안하려 한다.
이 논문은 클로브스라는 가상 환경 저작도구를 개발하게 된 동기, 시스템 구조, 그리고 사례 연구를 보여주고 있다. 클로브스는 어린 아이들의 과학적 탐구 능력을 키워주기 위해 측정할 데이터가 많은 가상 환경을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 지원해주는 저작도구이다 클로브스는 다양한 프로그래밍 능력을 가지고 있는 사용자들을 위해 세 가지 단계의 (비주얼 인터페이스, 스크립팅, 그리고 저수준의 프로그래밍 인터페이스) 개발 기법을 제공한다. 클로브스는 또한 교육자와 삼차원 모델링 디자이너, 그리고 프로그래머를 연결해주는 협업 도구로 사용할 수 있도록 디자인되었다. 클로브스의 가능성과 효능을 확인하기 위한 사례 연구가 진행되었다. 그 연구 결과는 가상환경 개발하는 과정에서 선생님과 프로그래머를 포함한 모든 디자이너들의 적극적인 참여를 보여주고 있다.
Until now, Korean shipyards have accumulated a great amount of data. But they do not have appropriate tools to utilize the data in practical works. Engineering data contains experts' experience and know-how in its own. It is very useful to extract knowledge or information from the accumulated existing data by using data mining technique This paper treats an evolutionary computation based on genetic programming (GP), which can be one of the components to realize data mining. The paper deals with linear models of GP for the regression or approximation problem when given learning samples are not sufficient. The linear model, which is a function of unknown parameters, is built through extracting all possible base functions from the standard GP tree by utilizing the symbolic processing algorithm. In addition to a standard linear model consisting of mathematic functions, one variant form of a linear model, which can be built using low order Taylor series and can be converted into the standard form of a polynomial, is considered in this paper. The suggested model can be utilized as a designing tool to predict design parameters with small accumulated data.
In a variety of fields, highly developed technology is being combined to create a lot of value. In order to keep up with this global trend, the Ministry of Education, which is in charge of national education, continuously develops and applies content for creative education to textbooks. The continuous development of content for creative education is not only related to national interests, but also to the continued development of mankind. Today, the succession and development of human knowledge is in charge of the education system. Research into an effective educational system is necessary for effective succession of rapidly developing science and technology and building up technical personnel with such skills. In particular, the computer science field is faster in development than other scientific fields and has accumulated many technologies, indicating that it takes a lot of time and good teaching to foster talent that can effectively utilize the technology. In this paper, elementary school subjects were analyzed to achieve the purpose of cultivating talent in the field of computer science. In addition, we have investigated techniques related to computer programming learning not covered in elementary school subjects. So we developed content that students need to practice. Next, we taught the content to randomly selected elementary school students and assessed their educational effectiveness. As a result of training using the content we developed, 55.37% increased academic performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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