정보기술(IT)이 발달함에 따라 프로그래밍 학습에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 특히 2018년도부터는 소프트웨어 교육(코딩 교육)이 의무화가 되었다. 하지만 아직도 대부분의 프로그래밍 학습 방법은 교재의 내용을 확인한 다음 편집 에디터에 코딩을 한 후, 빌드 및 실행하는 과정을 거쳐 결과를 확인하는 다소 번거로운 방법을 거치고 있다. 본 연구에서는 프로그래밍 학습자가 보다 편리하게 학습할 수 있도록 전자책 뷰어가 갖추어야 할 스마트한 기능들을 제시하고 구현하고자 한다.
미래 변화에 대응하는 역량으로 디지털 리터러시가 제시되고 있다. 국내에서는 2022 교육과정 개정의 중점 사항으로 미래 변화에 대응하는 역량으로 디지털 기초 소양을 강화한다. 한편 코로나19로 원격수업이 확대되면서 LMS(Learning Management System)의 사용이 증가하였다. LMS는 디지털 기기, 소프트웨어를 활용하므로 디지털 리터러시를 함양할 수 있는 기회가 될 것이다. 본 연구에서는 학교 현장에서 활용되는 Microsoft의 Teams, Google의 Classroom, KERIS의 위두랑과 e학습터를 비교하고 디지털 리터러시 내용 요소와 LMS 기능을 관련지어 활용방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 LMS를 활용하면서 디지털 리터러시를 기를 수 있을 것으로 기대된다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.
우리나라는 인구감소와 시민들의 문화 및 복지에 대한 수요 증가로 학교시설의 복합화 사업을 통해 공공시설에 대한 기대와 수요를 충족 하려고 한다. 이에 본 연구에서는 모범사례인 화성시 '이음터'를 기반으로 학교시설 복합화의 개념을 정리하고, 교육프로그램 및 공간 특성을 분석하여 효율적인 교육프로그램을 수행할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 사례연구의 대상은 화성시의 7개의 이음터를 선정하여, 현장답사 및 시설운영자를 대상으로 현장 관찰과 인터뷰를 진행하였다. 사례분석의 결과로 교육프로그램 유형은 학습 나눔, 공동 소통, 평생 배움으로 도출하였다. 학습 나눔은 교육과 체육시설로 지역사회의 연대감과 교류를 증진 시키는 역할을 수행하며, 주민들의 높은 이용률과 활성화된 지역사회의 중심으로 자리 잡고 있음을 알 수 있었다. 공동 소통은 커뮤니티, 편의시설 유형으로 분류하였다. 커뮤니티시설로는 다목적홀과 소통홀, 편의시설로는 주차장과 카페 프로그램이 운영되고 있었다. 평생 배움은 다양한 문화시설의 프로그램을 제공하며, 화성시만의 차별화된 특화 프로그램으로 이음터 중 가장 활발히 운영되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 다원화된 사용자 계층에 따른 적합한 교육프로그램과 운영을 위한 학교와 복합화의 일체형 연계유형 연구도 필요하다.
This study analyzed the effects of 'online biology learning using E-learning system' on elementary school students' science-related attitudes. Samples of the study were composed of 95 sixth-grade students of N elementary school in Seoul, Korea. The learning was conducted for 11 times over a month. The main results of this study are as follows. First, for the paired t-test, a statistically significant difference between the pre and post scores of science-related attitudes was found. After conducting the online biology learning science related attitudes scores of students generally declined. "The boredom caused by simply watching online biology contents" is the decisive cause of the decline in science-related attitude scores analyzed through interviews. Second, in ANCOVA, according to 'levels of meta-cognition'. there was no statistically significant difference in scores of science-related attitudes. but, there was statistically significant difference in science-related attitudes according to 'adoption of scientific attitudes'. Students of high meta-cognition type showed a greater decline in scores than students of low meta-cognition type. Based on the results of this study, implications for research of online biology education and elementary science education are discussed.
본 논문에서는 동영상과 다양한 데이터들을 매쉬업하여 통합미디어컨텐츠(UMC : United Media Contnets)를 수월하게 제작하고 재생시켜주는 E.M.P.Z(Editor Media Player Zone)의 개발에 대해 기술한다. E.M.P.Z는 에디터를 사용하여 다양한 데이터를 편집하는 기능과 UMC를 재생하기 위한 플레이어 기능, 그리고 웹기반환경에서 검색 및 플레이기능 등을 제공하며, 학습을 위한 동영상강의, 스포츠중계, 광고 등의 다양한 분야에서 활용 가능하다.
본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 교과서 중심의 획일화 된 학습 방법에서 탈피하여, 학생이 중심이 되어 자기 주도적으로 학습할 수 있는 가정$\cdot$기술과의 자동차 관련 웹 기반 코스웨어를 개발하고 수업 활동에 적용해 봄으로써 그 효율성을 입증하였다. 본 연구의 내용은 다음과 같다. 먼저 나모 웹에디터 5.1을 기반으로 Java script, PHP, Mysql 등을 이용하여 프로그램을 설계하였다. 소단원을 학습 한 후 형성평가를 하며, 로그인을 하여 인증을 거친 후 단원 평가를 하며 정답과 학생답안, 그리고 맞은 수를 계산하여 이메일을 통해 제출토록 하였다. 학습효과의 검증은 실험 학급과 비교 학급은 각 34명을 대상으로 편성하였고, 개발한 코스웨어를 적용하고 그 효과를 비교하였다. 그 결과, 유의도는 P<.05 수준에서 학업 성취도가 통계적으로 차이가 있음을 나타냈다. 결과적으로 코스웨어를 활용한 수업이 학업성과를 높일 수 있음이 입증되었다.
4차 산업혁명과 ICT 기술의 중요성이 증가함에 따라 소프트웨어 중심 사회가 초래되었다. 기존 소프트웨어 교육은 학습 환경구성에 제한적이었으며, 초기에 많은 비용이 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 웹 컴파일러를 활용하는 형태의 학습 방법이 개발되었다. 웹 컴파일러는 다양한 소프트웨어 언어를 지원하며, 컴파일 결과를 사용자에게 웹을 통해 보여준다. 하지만 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능에 대한 웹 컴파일러는 아직 미비한 상황이다. 본 논문에서는 구글 인공지능 라이브러리인 텐서플로우 기반의 웹 컴파일러를 설계, 구현하였다. nodeJS 기반의 서버에 텐서플로우와 텐서플로우 서빙, 파이썬 주피터를 구현하고, meteorJS 기반의 웹 서버를 구축하여 인공지능 학습을 위한 시스템을 구현하였다. 소프트웨어 중심 사회에서 인공지능 학습을 위한 도구로써의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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