Purpose: The purpose of this study was to explore nursing students' experience in microbiology courses. Methods: Data were gathered through 4 focus group interviews and 1 in-depth personal interview, by 19 nursing students who attended microbiology courses. Data were collected June 15-July 20, 2018. Conventional content analysis was used for data analysis. Results: The result of this study revealed 4 categories: "facing the challenge", "types of learning", "lack of learning motivation", "acquiring knowledge of infection". Conclusion: Findings suggest that it is important to identify nursing students' perspectives, to improve microbiology curriculum in the educational process. Also, it is necessary to connect continuously, between educational and practical environments, for effective management of microbiology courses.
1998년 과천시 ITS 시범사업을 시작으로 현재까지 ITS와 관련된 수많은 사업들이 시행되고 있으며, 시행되는 사업에 대한 타당성 평가를 위해 정량적 및 정성적인 효과분석이 시행되고 있다. 그러나, ITS와 관련된 업무의 공통적인 기준을 제시하기 만들어진 ITS 업무요령에서도 정성적인 조사 및 분석방법론에 대한 체계적인 내용이 부족하다. 정성적인 조사 및 분석결과는 편익화하기는 어려우나, 이용자 측면의 조사 및 분석은 ITS사업의 현실적인 효과 및 구축목표의 도달성을 직접적으로 판단할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정성적인 조사 및 분석 방법론 수립의 필요성 검토는 물론, 정성적인 조사계획 수립 및 실시, 데이터분석, 그리고 최종적으로 효과를 분석하고 개선방안을 도출하는, 전체적인 방법론을 정립하였다. 향후 이를 통해 ITS 사업의 평가에서 정량적인 측면과 정성적인 측면의 적절한 균형을 유지하게 되어, 보다 정확하고 효율적인 ITS 사업의 효과분석이 지속적이고 체계적으로 이루어질 것으로 보인다.
Most of human factors experiments in nuclear industry domain produe lots of experimental data, thus much time is reauired to analyze the data. DAEXESS was developed to reduce resource demands necessary for the analysis work through systematic data analysis requirements and automated data processing based on computer technology. Physilolgical data, human behavior recording data, system log data and verbal protocl can be collected, synthesized and easily analyzed with with respect to time domain in DAEXESS so that analyser is able to look into inte- grated information on operating context. DAEXESS assists analyser to carry out qualitative and quantitative data analysis easily.
This article provides how to implement the use of Realistic Mathematics Education (RME) in a teaching a function at a school to improve the equity based on the gender in students' mathematization for their mathematical thinking using technology. This study was planed to get research results using the mixed methodology with qualitative and quantitative methodologies. 120 middle school students participated in the study to bring us data about their mathematical achievement. Through the data analysis used by ANCOVA for the qualitative method, the students with the experiment of the mathematization based on technology excelled the other groups of students who were not provided with technology or both of them. Through the data analysis used by the constant comparative method for the qualitative data, the technology environment had helped the female students manipulate learning trends easily, strong construction on horizontal mathematization, depending on discussion with peers, and more reflexive thinking using a calculator. This means that teachers can put careful assignment on each category of mathematization regarding the gender. The study results in a lot of resources for teachers to use into their teaching mathematics for improving students' equity in interactive technology environment.
본 연구의 목적은 질적 연구방법 교과목의 교육내용에 관한 기초자료를 제시하여 문헌정보학 대학원 과정의 질적 연구방법 교과목 개발에 일조하고자 한다. 국내 대학원에서 개설하고 있는 76편의 질적 연구방법 교과목 강의계획서의 내용분석을 통하여 질적 연구방법의 교육 경향을 도출하였다. 이를 근거로 문헌정보학 교육을 위한 핵심내용으로 질적 연구패러다임, 연구설계, 다양한 질적 연구 유형, 자료수집과 분석의 다양성, 글쓰기, 질적 연구의 평가준거를 제시하고 교수전략을 논하였다. 좋은 질적 연구를 수행하고 개발하기 위해서는 순환적, 창조적, 성찰적인 연구 실제가 가능하도록 교육해야 할 것이다. 이를 위해서는 질적 연구의 토대로서 질적 연구의 다양한 패러다임과 철학적 이론적 전통을 이해하는 것이 선행되어야 한다. 질적 연구자는 자신의 질적 입장(qualitative stance)을 인식하고 질적 연구를 행하는 것이 매우 중요하다.
Purpose: The purpose of this study was to explore women caregivers' lived experiences in caring at home for a family member with dementia and to identify conditions that oppress women in the context of family caregiving. Method: This study was conducted within the feminist perspectives using qualitative secondary data. Ten secondary data conveying self reflective contents were selected from the 25 original data obtained in 1999 to 2000. Result: Six themes that emerged from the qualitative thematic content analysis were; androcentric view of family caregiving, undervalued family caregiving by the family members, Self rationalization in the context of family caregiving, family-centric care mechanism, exemplary caring within the family context, and inter-familial relationships among women. Conclusion: The main focus of feminist research is to provide empowerment for the women, research participants and to bring about social change of oppressive constraint through some actions. On the basis of the research findings, therefore, action strategies from feminist perspectives were suggested in some aspects of health care delivery sectors, nursing education and research sectors, and administrative sectors.
현재 철도신호 시스템/제품(Generic Product)에 대한 안전성 확보가 최우선시 되면서 그에 대한 정량적인 척도로 안전무결성 요구사항(SIR) 만족에 대한 검증은 필수사항으로 요구되고 있다. 안전무결성 요구사항(SIR) 검증은 시스템 안전성 분석을 기반으로 수행되지만 아직까지는 국내에서 수행한 경험이 없기 때문에 시스템 안전성 분석을 위한 기본 데이터의 확보율이 현저하게 떨어졌다. 따라서 지금까지는 정성적인 시스템/제품 안전성 분석에 의존할 수밖에 없었다. 정성적 분석은 리스크 매트릭스, 리스크 그래프와 같은 방법으로 사고의 폭은 넓지만 결과의 신뢰성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서 정성적 분석의 단점을 보완하기 위해서는 시스템/제품에 대한 정량적인 안전성 분석이 병행되어져야 한다. 본 논문에서는 정성적 분석의 단점을 극복하기 위해 정량적인 안전성 분석방법을 제시하고 신뢰성이 향상된 안전무결성 요구사항(SIR)의 검증방안을 제시한다. 검증 결과, Vital 데이터 처리장치에 대한 위험고장 발생 빈도는 $1.172279{\times}10^{-9}$으로 산출되었으며, 이 수치는 요구된 안전무결성 목표보다 상회하는 것으로 검증되었다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
Forecasting have qualitative and quantitative methods. Quantitative one analyze macro-economic factors such as the rate of exchange, oil price, interest rate and also predict the micro-economic factors such as sales and demands. Applying various statistical methods depends on the type of data. when data has seasonality and trend, Time Series analysis is proper but when it has casual relation, Regression analysis is good for this. Time Series and Regression can be used together. This study investigate artificial neural networks which is predictive technique for casual relation and try to compare the accuracy of forecasting between regression analysis and artificial neural network.
To examine the taxonomic position and affinities of Isopyrum mandshuricum (Ranunculaceae) and related taxa, genetic analysis were carried out on the basis of isozyme patterns and ITS sequences. Molecular data, both isozyme patterns and ITS sequences suggest that I. mandshuricum is closely related to Enemion raddeanum than to Semiaquilegia adoxoides. The estimation of genetic identities by isozyme analysis reveals that I. manshuricum is genetically distant from E. raddeanum. The phylogenetic tree based on molecular data is rather congruent with the phenogram based on quantitative morphological characteristics, but not consistent with one based on qualitative morphological characteristics. Incongruencies between molecular and qualitative morphological data provide clues to re-evaluate several morphological features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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