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'수업을 보는 눈'으로서 교사의 전문적 시각에 대한 기존 연구의 특징과 쟁점 분석 (Analyzing Studies on Teacher Professional Vision: A Literature Review)

  • 윤혜경;박지선;송영진;김미정;정용재
    • 한국과학교육학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.765-780
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 교사의 전문적 시각에 대한 기존 연구 분석을 통해 다양한 연구자들의 이론적 관점, 연구 방법, 연구 결과를 비교, 종합하고 이로부터 과학교사의 전문적 시각과 관련된 후속 연구에 대해 시사점을 얻고자 하는 것이다. 1997년부터 2017년에 발표된 논문 중 초록에 'professional vision'과 'teacher'를 포함한 논문을 ERIC, Educational Source, Web of Science 데이터 베이스를 활용하여 검색하였다. 최종 분석 대상은 21개 논문이며 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연구자들은 전문적 시각을 교사의 지식과 구분되는 새로운 교사 전문성 구인이라고 보고 있었다. 교사의 전문적 시각을 특정한 순간이나 특정한 상황에서 활성화 되는 지식 또는 능력으로 보고 있으며, 여러 지식이 구조화되고 통합되어 나타나는 것이라고 보고 있다. 둘째, 전문적 시각의 분석틀은 대개 선택적 주목과 추론의 두 과정을 포함하고 있었다. 선택적 주목의 경우에는 수업의 여러 측면이나 바람직한 교수 학습 요소들을 하위 범주로 하고 있었으며, 추론의 경우에는 위계가 있는 수준이나 독립적 추론 능력 요소들을 하위 범주로 하는 연구들이 있었다. 셋째, 연구 방법 측면에서는 초등교사보다는 중등교사를 대상으로 하는 연구가 더 많았고, 수학과 과학을 비롯하여 다양한 교과 영역으로 확장되고 있었다. 대부분의 연구가 수업 비디오를 활용하고 있으며, 연구 참여자의 수업을 활용한 연구보다 연구 비참여자의 수업 비디오를 활용하고 있는 경우가 많았다. 전문적 시각의 측정 혹은 분석은 전문가와의 응답 일치 여부로 정량적으로 점수화하는 경우와 토론과 면담의 정성적 자료를 활용하여 특징이나 수준을 범주화하는 경우로 대별되었다. 넷째, 연구의 목적과 결과를 살펴본 결과, 대부분은 전문적 시각에 대한 실태조사 연구였으며, 전문적 시각을 조사하는 도구를 개발하거나 전문적 시각 향상 방안을 제안하고 그 효과성을 보는 연구도 있었다. 여러 연구에서 예비 교사 보다는 현직 교사의 전문적 시각이 높다고 보고하고 있으며, 전문적 시각을 증진시키기 위해서는 수업 비디오를 활용한 교사교육 프로그램이 효과적이라고 보고하고 있다.

영화 추천 시스템의 초기 사용자 문제를 위한 장르 선호 기반의 클러스터링 기법 (Clustering Method based on Genre Interest for Cold-Start Problem in Movie Recommendation)

  • 유띳로따낙;누르지드;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.57-77
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    • 2013
  • 소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.