본 연구는 효과적인 SNS의 교육적 활용 방안을 제안하고자 SNS의 사용률이 높은 대학생들을 대상으로 구체적인 SNS의 교육적 활용 방법에 대한 의견과 그 이유에 대해 조사하였다. NVivo S/W를 이용하여 개방형 응답을 분석하였으며, 교육 주체별 SNS의 교육적 활용 방법을 가시화 하고자 교수자 영역과 학습자 영역, 공통 영역으로 범주화 하였다. 그 결과 공통 영역에는 의견 교류 및 토론, 정보 공유, 학습내용에 대한 질의응답, 설문조사, 친밀감 형성, 상담 등이 포함되었으며, 교수자 영역에는 공지사항 전달, 수업자료 제공, 실시간 평가(퀴즈), 출석 체크, 과제평가 및 피드백 등이 포함되었고, 학습자 영역에는 과제활동(그룹별/개인별), 공유자료를 이용한 예습 및 복습, 동영상을 이용한 자율학습, 과제에 대한 동료평가 및 피드백, 강의 평가 등이 포함되었다.
제7차 교육과정에서 과학과 교육과정의 가장 중요한 특징은 학습자의 능력을 고려한 심화·보충형 학습을 적용하고 있는 것이다. 그러나 수준별 교육께서 문제점은 개인차가 심한 학습자들에게 적합한 수업내용과 방법을 일률적으로 제시하기가 곤란하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 코스웨어를 교수·학습에 이용하고 있다. 그러나 기존의 코스웨어는 모든 학습자에게 똑같은 내용이 제시되어 학습자의 수준에 적응한 교수·학습을 기대하기 어렵다 따라서 본 연구에서는 기존의 코스웨어가 갖는 단점을 보완한 과학과 수준별 동적 교수·학습 시스템 개발을 위한 학습자 모델링을 제안한다. 본 연구에서 제안된 교수모듈은 컴포넌트 단위로 제작하여 동적 재구성이 가능하도록 하였다. 학습모듈은 ITS의 Overlay와 Bug모델을 혼합한 혼합형 모델을 적용하여 학습자 모델링을 구성하였다. 평가모듈은 문항의 난이도와 변별도에 따라 가중치를 설정하석 오류유형을 판단하였다. 이 시스템은 학습자 모델링을 통해 학습자의 수준에 따라 교수계획이 재구성되는 다양한 문제 해결 방법을 제시한다.
개정된 ICT교육지침에는 알고리즘, 자료구조, 프로그래밍 내용과 같은 컴퓨터과학 요소가 매우 강화되었다. 또한 최근 교육과학기술부는 STEAM 교육을 강조하고 있다. 여기에서 가장 중요한 문제는 "어떠한 방법으로 가르쳐야 하는가?"이다. 즉, 교수학습 콘텐츠의 개발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT 교육용 로봇을 활용한 스택과 큐 학습 방안을 제시한다. 주된 목표는 로봇이 미로라는 현실적인 구조물을 탐색할 때 스택과 큐가 어떻게 사용되는지를 보여주는 것이다. 교수학습 전략으로는 알고리즘 작성, 순서도, NXT-G 프로그래밍으로 정하였다. 단순한 미로는 왼쪽과 오른쪽 중 어느 한쪽에만 길이 있는 미로이고, 복잡한 미로는 삼거리가 포함된 미로이다. 이 두 개의 미로는 직접 개발하여 제작하였다. 마스터 로봇은 미로의 출구까지 탐색하면서 경로를 스택에 저장한 후, 이 스택을 이용하여 다시 입구까지 되돌아온다. 또한 마스터 로봇은 미로를 탐색하면서 경로를 실시간으로 슬레이브 로봇의 큐에 전달한다. 그 후 슬레이브 로봇은 큐에서 경로를 꺼내어 탐색없이 미로를 주행한다. 로봇의 미로 탐색이라는 미션을 해결하는 과정에서 학습자들은 스택과 큐의 활용 분야를 자연스럽게 이해하게 된다. 이러한 수업을 통해서 학습자들의 논리적인 사고력과 창의력이 향상되고, ICT 교육과 STEAM 교육에도 적용이 가능하리라 기대된다.
본 연구의 목적은 다양한 학습 배경을 가진 학습자가 지구과학 문제 풀이에서 활용하는 통합 사고의 유형과 특성을 파악하는 것이다. 중학교 2학년 4명을 대상으로 학습자의 과학 학습 관련 배경을 묻는 사전 설문조사지, 지구과학 교과를 중심으로 상황적 통합 영역의 문항이 포함된 검사지를 사용하여 조사했다. 검사지는 총 200문항으로, 10회에 걸쳐 시행되었다. 통합적 사고 능력을 파악하기 위한 문항은 40문항이었고 일반 문항이 160문항이었다. 학생들마다 일반 문항 정답율과 통합 문항 정답율에 있어 일관된 연관성을 드러내지 않았다. 각 연구 대상자의 통합 사고력의 유형을 파악하기 위하여 검사 문항 풀이 후, 유형별 정답률을 분석했고, 각 문항 풀이에 활용한 사고의 특징 파악을 위하여 연구 대상자를 면담하고 그 내용을 분석했다. 그 결과 문제 풀이에 사용한 통합 사고 유형을 지식 연계형, 실생활 연계형, 통합 탐구형으로 구분할 수 있었다. 과학 교수 학습에서 학생들의 특성을 고려하여 통합 사고력을 향상시킬 수 있는 다양한 방안이 연구되어야 할 것이다.
이 연구의 목적은 국내외 인공지능을 활용한 수학교육 서비스의 주요 기능과 인공지능의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 최근 5년 이내에 발행한 자료를 중심으로 출판물 및 인터넷에서 "인공지능", "人工知能", "Artificial Intelligence" "AI". "수학교육"의 키워드를 독립적으로 또는 조합하여 검색하면서 관련 논문 및 보고서 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 수학교육을 위한 인공지능 서비스는 대부분 학습자의 개인별 수학 맞춤형 학습을 지원하고, 인간 수학 교사를 지원하기 위한 보조적인 역할로 규정하며, 인지적인 측면뿐만 아니라 정의적인 측면의 기술을 고도화하고 있었다. 제언으로, 정교한 수학 계통체계의 구축을 위한 연구, 인공지능 기술을 발굴하여 수학교육에 활용하는 방안, 인공지능 활용을 위한 양질의 수학 콘텐츠를 개발, 수학교육을 위한 클라우드 기반의 종합 시스템 구축과 운영이 필요함을 주장하였다.
본 연구는 수학교실에서 지속적으로 활용할 수 있는 반구체물 분수교구를 제작·활용함으로써 학생들의 분수학습을 돕기 위한 목적으로 실행되었다. 이를 위해서 학생들과 직접 분수교구를 제작하였고, 4차시에 걸쳐 이전의 분수내용의 복습에 분수교구를 활용함으로써 본 학습 전에 분수교구의 활용방법을 익혔다. 이후 원리 탐구 학습 모형을 적용한 14차시의 수업을 통해 약분과 통분(7차시), 이분모 분수의 덧셈과 뺄셈(7차시) 학습에 분수교구를 활용하여 원리를 탐구하도록 하였다. 학생들은 분수교구를 활용하여 다양한 분수를 나타낼 수 있었고 이를 이용해서 분수연산문제를 해결할 수 있었다. 수업 후 성취도평가를 통해서 학생들이 반구체물교구-표상-수식을 연결시킬 수 있음을 알 수 있었고, 분수교구를 활용한 수업을 통해 수학에 대한 흥미와 자신감을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 2015 수학과 교육과정의 내용을 재구조화하여 새로운 교육과정을 다룰 때 학습량 적정화와 관련한 아이디어를 제공하기 위해 우리나라와 일본의 교육과정에서 차이가 있게 다루는 순환소수를 교육과정의 연계성 관점에서 살펴보고자 한다. 교육과정의 연계성은 수학 내적 연결성의 계통성과 공유성을 의미하며, 이를 바탕으로 우리나라 2015 개정 교육과정과 일본의 2017 개정 교육과정의 순환소수를 도입 시기, 내용, 다루는 방법 등을 비교하고, 두 나라의 중·고등학교 수학 교과서에서 이를 구체적으로 어떻게 다루는지 비교하였다. 연구결과, 우리나라는 무리수 개념 도입 전인 중학교 2학년에서 순환소수를 정의하고 순환소수와 유리수의 관계를 순환소수의 분수 표현으로 다루고 있었다. 반면 일본은 중학교 3학년에서 무리수를 학습한 후 순환소수의 용어를 간단히 다루고 고등학교 <수학I>에서 순환소수 개념을 다루고 <수학III> 교과목에서 극한 개념을 배울 때 유리수와 순환소수의 관계를 다루고 있었다. 이를 바탕으로 향후 교육과정 개정에서 학습량 적정화 등을 고려할 때 순환소수를 어떻게 다룰지 등에 대한 시사점을 제안하였다.
본 연구의 목적은 가정과 교육을 통해 학교폭력을 예방하기 위한 방안으로 실천적 수업모형을 적용하여 중학생 대상의 학교폭력 예방 교육 프로그램을 개발하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 ADDIE 모형을 토대로 재구성하여 분석, 설계, 개발, 평가의 과정에 따라 연구를 진행하였다. 분석 단계에서는 학교폭력 예방 프로그램 개발을 위한 기초 연구를 수행하였다. 학교폭력 발생에 영향을 주는 위험요인과 보호요인, 국내외 학교폭력 예방 프로그램에 대한 핵심 구성요소, 구성 원리, 목표 및 실제 프로그램의 적용 방법 등을 파악하고, 프로그램 적용 모형으로 Laster의 실천적 행동 수업 모형(Practical Action Teaching Model)에 대한 선행연구를 고찰하였다. 설계 단계에서는 학교폭력 예방 프로그램을 위한 개발 방향 및 구성 개요를 설정하였다. 학교폭력 예방 보호요인과 가정교과 내용과의 관련성을 고려하여 프로그램의 내용요소를 선정하고, 국내외 학교폭력 예방 프로그램의 분석을 토대로 프로그램의 설계 방향을 설정하였다. 또한, 전체 프로그램의 목적 및 영역별 목표, 영역별 실천적 문제와 학습목표를 진술하고 주요 활동 내용을 설계하였다. 개발단계에서는 실천적 행동 수업모형을 적용한 주제별 교수 학습 과정안과 학습 자료, 교사용 참고자료 및 프로그램 타당도 검증을 위한 평가도구를 개발하였다. 평가 단계에서는 가정과교육 전문가 10인을 대상으로 프로그램 타당도 검사를 설문지를 이용하여 실시하였다. 개발된 학교폭력 예방을 위한 가정과 교육 프로그램은 학교폭력 인식변화, 자아존중감 향상, 타인과 관계 맺기, 배려와 나눔의 실천, 폭력예방 실천의지 다지기의 5개 영역으로 구성하였다. 또한, 이 5개 영역 당 1~2개씩 총 7개의 실천적 문제(서로 돕고 배려하는 친구관계 형성을 위해 나는 무엇을 해야 하는가?, 긍정적인 자아개념을 형성하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?, 원만한 관계를 형성하는 의사소통을 하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?, 갈등을 평화적으로 해결하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?, 배려와 나눔의 식생활을 실천하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?, 배려와 나눔의 의생활을 실천하기 위해 나는 무엇을 해야 하는가?)로 나누어 총 24차시로 개발되었다. 실천적 문제에 따라 문제인식, 실천적 추론, 행동, 평가의 4단계를 거치는 실천적 행동 수업 모형을 적용하였으며 각 단계마다 추론을 위한 질문을 제시하였고 실천행동이 이루어질 수 있도록 다양한 활동 과제를 제시하였다. 학습 자료는 학생용 자료와 교사용 참고자료로 나누어 개발하였다. 실천적 추론활동 과정에서 수업에 대한 이해를 돕고 흥미를 증진시키기 위해 개발된 학생용 자료는 활동지, 읽기, 동영상, 그림 자료 등으로 총 80편이 개발되었다. 교사용 참고자료는 관련 이론 및 신문자료, 동영상 자료 등으로 총 35편이 개발되었다. 실천적 행동 수업 모형을 적용하여 개발한 학교폭력 예방 가정과 교육 프로그램에 대해 현장교육의 유용성, 현장에서의 실행 가능성, 학습내용과 자료의 적합성 및 충실성, 교수 학습 과정안과 학습 자료의 내용타당도 검사를 실시한 결과 평균 4.36점 이상의 긍정적인 평가 결과를 얻을 수 있었다. 이를 근거로 볼 때 본 프로그램은 학교현장에서 학교폭력 예방 교육에 효과적이며 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 문헌정보학 수업에서 문제중심학습(Problem-Based Learning) 모형을 활용할 수 있는 수업 모형을 설계하였으며, 실제 강의실 현장에서 적용한 뒤 학생들이 느끼는 교육적 효과를 분석하였다. 본 연구는 기존 연구 분석을 통하여 문제해결 방안 초안을 작성하였다. 전문가의 자문을 통해 시나리오 수정하는 단계를 거쳤다. 문제는 분석단계활동(요구분석, PBL 수업적합성 판단, 내용분석, 학습자분석, 환경분석, PBL 운영환경 결정, PBL 수업형태 결정)과 설계단계활동(문제상황설계, 학습자원설계, 문제해결과정촉진설계, 운영전략설계, 평가설계, PBL 운영환경설계)을 통해 도출되었다. 초기 설정된 시나리오를 바탕으로 1차 문제상황 수업을 진행한 뒤 학습자들의 성찰일지를 통해 문제중심학습의 결과를 일차적으로 분석하였다. 학습자들의 성찰일지를 통해 연구자는 첫번째 PBL 문제상황에서 비판적 사고력과 창의력이 증진되었음을 확인할 수 있었으며, 원활한 의사소통과 협력의 방법이 고안/활용되었음을 알 수 있었다. 첫 번째 문제 상황 수업 후 교육 효과를 분석하고 수정사항을 수렴한 연구 결과는 교과설계의 2차 수정 및 보완에 활용할 예정이다. 본 연구는 PBL 모델 개발 사례를 소개하여 향후 후속 수업적용과 연구를 기대하게 한다.
본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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