• 정보교육학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.55-64
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• 2019

최근 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 창조적 혁신을 이끌어내기 위한 기업가정신 교육이 강조되고 있다. 본 연구는 선행연구에서 청소년을 위한 기업가정신 교육 방법론으로 제안된 메이커교육 설계 모형을 바탕으로 구체적인 교육 프로그램을 개발함으로써 교육 현장에서의 실천을 촉진할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 중학교 3학년~고등학생을 대상으로 학습 주제군과 수준에 따라 총 2종의 프로그램과 보조 자료를 개발하였다. 최종 산출물은 학생용 교재, 교사용 가이드북, 수업용 PPT, 팀 활동용 워크시트로 구성하였다. 개발한 교육 프로그램에 대해서 중학생 14명을 대상으로 파일럿 워크숍을 실시하였으며, 전문가 3인으로부터 감수를 받아 최종 프로그램을 개발 완료하였다. 본 연구는 기업가정신 함양을 위한 메이커교육 실천에 요구되는 구체적인 프로그램을 제안함으로써 현장에서의 기업가정신 교육 착근에 기여할 수 있다는 측면에서 의의가 있다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-17
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• 2019

기후변화 대응을 공식화하고 보완하는데 있어서 교육의 중요성은 국제 및 국가별 체제, 의제, 전략 및 실행 계획에 의해 널리 인식되어왔다. 기후변화 교육은 기후변화에 대한 최신 정보와 지식에 접근하고 정책 개발을 지원하며 기후 변화 대응의 효과를 높이기 위해 지역 사회의 필요를 충족시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이 연구는 기후변화와 도시화를 교육하교학습하기 위한 적절한 방법 중 하나로 통합 도시 기후 교육 (IUCE)의 혁신적인 모델을 개발하였다. 이 연구에서는 다낭 시 캠르 지역의 IUCE 사례 연구에서 얻은 접근법, 방법론 및 주요 교훈을 제시한다. 이 연구의 결과를 통해 도시 복원력 구축에 효과적으로 기여하는 방식으로 IUCE의 개발 및 구현에 대한 여러 가지 중요한 특성을 확인할 수 있다. 이러한 특성에는 (1) 다차원 접근법, (2) 교사 중심의 기반, (3) 학교 가족 공동체 연결, 그리고 (4) 공생 원리가 포함된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권3호
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• pp.319-334
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• 2019

본 연구는 삼각함수와 관련된 과제를 통해 고등학교 학생들의 함수 개념 이해 정도를 Hitt(1998)의 층위 분석을 통해 살펴보았다. 우선 학생들의 함수 이해 정도를 층위 분석을 통해 단계를 구분한 후 이해 관점을 과정과 대상 관점으로 다시 분류하였다. 그 결과 고등학교 학생들의 함수 개념 이해의 정도 층위는 3단계에서 불완전성을 보였다. 그리고 함수의 이해의 관점은 그래프 해석에서 과정 관점이 주를 이루고 있으며 대수적 표상의 조작이 중요시되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 삼각함수를 다양한 관점으로 이해할 수 있는 교수-학습 방법에 대한 연구와 함께 문제 해결과 그에 따른 표상 체계 사이의 일관성이 유지되는 함수 개념 이해 층위 5단계에 도달할 수 있는 수업모델의 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 공학교육연구
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• 제24권4호
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• pp.21-29
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• 2021

The objective of this research is to devise a BARS evaluation system as a performance evaluation plan for non-face-to-face capstone design and to verify the validity through the expert FGI as the remote education is highlighted as a new normal standard in the post corona epoch. The conclusion of this research is as follows. First, the non-face-to-face capstone design is a competency centered subject that allows you to develop the engineering and majoring knowledge and its function and attitude, and the achievement of program outcome is the objective competency, and the researcher proposes the BARS method evaluation, one of competency evaluation method, as a new performance evaluation plan. Second, for the evaluation of PO achievement of non-face-to-face capstone design, the researcher deduced 20 behavior identification standard(anchor) of BARS evaluation system, and developed the achievement standard per 4 levels. Third, as the evaluation tool of non-face-to-face capstone design, the presentation data(PPT), presentation video, product such as trial product(model), non-face-to-face class participation video, discussion participating video, team activity report, and result report for the evidential data of BARS evaluation were appeared as proper. Finally, the BARS evaluation plan of non-face-to-face capstone design would be efficiently made through the establishment of evaluation plan, the establishment of grading standard of BARS evaluation scale, the determination of evaluation subject and online BARS evaluation site.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제19권3호
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• pp.44-60
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• 2021

목적 : 이 연구는 초등 지적장애 학생의 수업 참여도 중재에 대한 단일대상연구의 특성을 확인하는 것이다. 연구방법 : 총 5편의 논문을 선정하여 일반적 특성과 단일대상연구의 질적 수준을 알아보았다. 결과 : 연구 대상자는 12명이었으며, 중재는 모두 교실에서 진행되었다. 연구 설계는 모두 중다 간헐 기초선 설계를 사용하였다. 독립변인은 긍정적 행동지원, 장점강화활동, 자기결정교수학습모델, 자기점검법 등이었고, 종속변인은 수업참여 행동만을 측정(4편)하거나 수업참여 행동과 수업방해 행동을 함께 측정(1편)하였다. 분석 논문의 질적 수준은 모두 높은 수준으로 확인되었다. 결론 : 초등 지적장애 학생의 수업 참여도 중재 연구들은 효과적인 중재를 제공하고 질적 수준이 높아 근거 기반중재로 유용함을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.33-57
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• 2023

본 연구는 과학영재학교 재학생을 대상으로 심층면담을 실시하여 정보요구와 정보이용행태를 분석하는데 목적이 있다. 선행연구를 바탕으로 연구를 설계하고, 전국 8개의 과학영재학교 중 6개 학교에 재학 중인 10명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 진행하여 정보요구와 정보이용행태 전반을 탐색하였다. 과학영재학교 학생들의 정보요구를 교과 활동과 교과 외 활동 영역으로 확인할 수 있었고, 학생들의 주요 관심 주제인 수업 및 학습, 연구 활동에서의 정보이용행태를 ISP 모형 기반으로 살펴보았다. 정보 이용의 전 과정에서 선호정보원을 파악하고, 이를 종합하여 과학영재학교 학생들의 정보이용행태의 특이점과 시사점을 논의하였다. 본 연구는 영재학교 도서관 연구를 위한 기초자료로 사용되며, 과학 주제 분야에 심화적인 관심과 재능이 있는 학생들을 위한 서비스를 제공하기 위한 자료로도 활용할 수 있는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.321-326
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• 2021

본 논문에서는 인공지능융합교육실 구축과 관련하여 교육부 및 시·도교육청의 정보교육 추진계획을 분석하고 이를 바탕으로 적합한 구축 방향을 제언하였다. 연구를 위해 교육부, 한국교육학술정보원, 한국과학창의재단의 정보교육 추진계획, 인공지능교육 선도학교 운영계획, 학교별 인공지능교육 선도학교 운영계획의 교실 공간구축 계획여부, 1교당 예산 금액, 구축 교실 수, 자체 예산 투입 여부 등을 분석하였다. SW교육 및 인공지능 융합교육 추진을 위해 교육부에서 다양한 노력을 기울이고 있으나, 전국 초중고 학교 수에 비하면 크게 부족한 수치인 것으로 나타났다. 정부 차원에서의 정보교육실 확충을 위한 노력이 지속적으로 요구되며, 개발된 인공지능융합교육실 활용을 위해서는 구축공간 모델에 대한 교수·학습 사례가 풍부하게 제공될 필요가 있다. 또한, 구축된 공간을 적절히 사용할 수 있도록 학교 차원의 계획 및 실행이 후속되어야 하며 기자재에 대한 관리와 유지보수 계획이 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-72
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• 2023

본 연구는 정신간호학실습교육에서 간호학생의 의사소통능력과 실습스트레스가 실습만족도에 미치는 영향을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 일 대학 4학년 간호학생 237명이었고 수집된 자료는 SPSS/WIN 24.0 프로그램을 사용하여 기술통계, t-test, ANOVA, 상관분석 및 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 의사소통능력은 실습만족도(r=.285, p<.001)와 양의 상관관계를 보였고, 실습스트레스 하부 영역 중 연계 교육(r=-.13, p<.05)과 음의 상관관계, 의료진과의 갈등(r=.18, p<.01)과는 양의 상관관계가 있었다. 실습스트레스는 실습만족도(r=-.28, p<.001)와 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 정신간호학 실습만족도에 영향을 미치는 요인은 역할 모델(β=-.43, p<.001), 의사소통능력(β=.23, p<.001), 전공만족도(β=.21, p<.01), 연계 교육(β=.20, p<.05)이었으며 이 변수들의 설명력은 27.1%이었다. 간호학생의 실습만족도 향상을 위해 실습스트레스 하위요인인 역할모델, 연계교육과 의사소통능력을 고려한 교수학습법과 프로그램개발이 요구된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.139-163
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• 2024

The purpose of this study is to examine the capabilities of ChatGPT as a tool for supporting students in generating mathematical arguments that can be considered proofs. To examine this, we engaged students enrolled in a mathematics pathways course in evaluating and revising their original arguments using ChatGPT feedback. Students attempted to find and prove a method for the area of a triangle given its side lengths. Instead of directly asking students to prove a formula, we asked them to explore a method to find the area of a triangle given the lengths of its sides and justify why their methods work. Students completed these ChatGPT-embedded proving activities as class homework. To investigate the capabilities of ChatGPT as a proof tutor, we used these student homework responses as data for this study. We analyzed and compared original and revised arguments students constructed with and without ChatGPT assistance. We also analyzed student-written responses about their perspectives on mathematical proof and proving and their thoughts on using ChatGPT as a proof assistant. Our analysis shows that our participants' approaches to constructing, evaluating, and revising their arguments aligned with their perspectives on proof and proving. They saw ChatGPT's evaluations of their arguments as similar to how they usually evaluate arguments of themselves and others. Mostly, they agreed with ChatGPT's suggestions to make their original arguments more proof-like. They, therefore, revised their original arguments following ChatGPT's suggestions, focusing on improving clarity, providing additional justifications, and showing the generality of their arguments. Further investigation is needed to explore how ChatGPT can be effectively used as a tool in teaching and learning mathematical proof and proof-writing.

• Computers and Concrete
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• 제34권2호
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• pp.151-168
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• 2024

This research aimed to appraise the effectiveness of four optimization approaches - cuckoo optimization algorithm (COA), multi-verse optimization (MVO), particle swarm optimization (PSO), and teaching-learning-based optimization (TLBO) - that were enhanced with an artificial neural network (ANN) in predicting the bearing capacity of shallow foundations located on cohesionless soils. The study utilized a database of 97 laboratory experiments, with 68 experiments for training data sets and 29 for testing data sets. The ANN algorithms were optimized by adjusting various variables, such as population size and number of neurons in each hidden layer, through trial-and-error techniques. Input parameters used for analysis included width, depth, geometry, unit weight, and angle of shearing resistance. After performing sensitivity analysis, it was determined that the optimized architecture for the ANN structure was 5×5×1. The study found that all four models demonstrated exceptional prediction performance: COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP. It is worth noting that the MVO-MLP model exhibited superior accuracy in generating network outputs for predicting measured values compared to the other models. The training data sets showed R² and RMSE values of (0.07184 and 0.9819), (0.04536 and 0.9928), (0.09194 and 0.9702), and (0.04714 and 0.9923) for COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP methods respectively. Similarly, the testing data sets produced R² and RMSE values of (0.08126 and 0.07218), (0.07218 and 0.9814), (0.10827 and 0.95764), and (0.09886 and 0.96481) for COA-MLP, MVO-MLP, PSO-MLP, and TLBO-MLP methods respectively.