신앙교육은 그리스도의 삶을 추구하는 '삶의 방향전환'에 초점을 맞추고 있다. 이것은 성서 지식을 축적하는 것이 아니라 성서의 메시지가 삶으로 구현되어야 가능하다. 그러나 오늘날 신앙교육은 성서 메시지가 삶으로 구현되게 하지 못하고 있다. 이것은 신앙교육이 성서의 경험과 인간 삶의 경험과 만나도록 안내하는 대신 성서 내용 자체를 알게 하는 데 주력한 결과라 할 수 있다. 교회교육은 삶의 변화와 실천보다 개인의 내면 신앙을 강조하며 사후 천국을 준비하고, 개교회 교인을 위한 훈련과 양적 성장을 위해 대부분 할애되었다. 그 결과 코로나19 시대에 개신교인들은 개교회의 안위만을 신경 쓰는 성숙하지 못한 모습을 보이고 말았고, 개신교에 대한 사회적 신뢰는 상실되고 말았다. 따라서 신앙교육은 성서의 메시지가 삶으로 구현되기 위해, 성서의 경험과 학습자의 경험이 만나 하나님 앞에 삶으로 응답하도록 도와야 한다. 이러한 신앙교육을 교회교육 현장에 어떻게 준비해야 하는지 모색하고자 필자는 독일 개신교 루터파 바이에른 노회가 편찬한 "경험과 관련된 종교 수업 준비(Religionsunterricht Vorbereiten)" 과정을 살펴보고, 한국교회에 적용하기 위한 과제들을 제시하고자 한다. 경험과 관련된 종교 수업 준비는 다섯 과정으로 이루어진다. 개인적인 만남, 신학적 방향 설정, 교수학적 방향 설정, 교수학적 결정들, 진행계획 정리이다. 이 과정의 주요 목적은 성서의 신앙인들이 자기 삶의 경험을 신앙의 관점에서 어떻게 해석하고 문제를 극복하고자 하였는지 '바라보는 관점'을 학습하는 것이다. 경험과 관련된 신앙교육은 성서 교수법 중 하나가 아니라 신앙교육의 본질을 다루고 있다. 교육의 장이 현실 세계에서 가상세계까지 확장해가는 사회 변화 속에 있지만, 신앙교육의 본질적인 성격은 바뀔 수 없다. 그러므로 한국교회에 경험과 관련된 신앙교육에 관한 연구와 적용은 성서의 메시지가 그리스도인의 삶에 구현될 수 있도록 도울 수 있을 것이다.
그동안 문화재교육은 국가의 요구와 개인의 필요로 인해 양적으로 많은 성장을 이루었다. 그러나 문화재교육의 질적 성장은 그에 뒤따르지 못했다. 문화재교육은 목표조차 제대로 설정되어 있지 못하였고, 그 결과 문화재교육은 그 정체성마저 흔들렸다. 지금의 문화재교육에서 가장 시급한 것은 먼저 문화재 교육의 목표를 설정하는 것이다. 본 연구는 현행 문화재교육의 목표를 분석하고, 문제점을 찾아낸 후 교육적으로 유의미하면서 국가의 요구와 개인의 필요를 충족시킬 수 있는 새로운 문화재교육 목표를 설정하고자 하였다. 현행 문화재교육 목표의 문제점은 문화재교육 관련자들이 교육목표의 개념을 정확하게 이해하지 못하고 있으며, 문화재교육 목표가 교육의 실제 내용을 제대로 담고 있지 못하다는 것이다. 또 문화재교육의 목표가 학습자의 다양한 역량과 흥미를 고려하고 있지 못하며, 시대 변화와도 맞지 않는다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 'U.V.E.C. 문화재교육'이란 새로운 문화재교육을 제시하였다. U.V.E.C. 문화재교육은 문화재를 이해(Understand)하고, 문화재의 가치를 인식(Value)하고, 문화재를 향유(Enjoy)하고, 문화를 창조(Create)하는 교육이다. U.V.E.C. 문화재교육의 목표는 명확하고 실천적인 형식과 내용으로, 학습자 중심으로, 변용이 가능하도록 유연하게 설정하고자 하였다. 이런 방향을 바탕으로 총괄목표, 세부목표, 실천목표라는 단계별 목표를 설정하고 각 단계별 문화재교육 목표의 구체적 사례를 제시하였다. U.V.E.C. 문화재교육 목표는 교육으로서의 일반성과 문화재를 내용으로 하는 특수성을 고려하여 행동목표의 영역 다양성과 진술 명확성, 문제해결목표와 표현결과의 학습자 주도성과 개방성을 모두 포함하였다. U.V.E.C. 문화재교육 목표는 교수자에게는 명확하고 구체적인 목표를 제시해주어 교육의 효율성을 높이게 하고, 학습자에게는 흥미로우면서도 다양한 역량을 개발할 수 있게 할 것으로 생각된다. 아울러 U.V.E.C. 문화재교육 목표는 이제까지 제대로 연구된 적이 없는 문화재교육의 목표 설정에도 많은 영향을 줄 것으로 예상한다. 본 연구 이후에 U.V.E.C. 문화재교육의 내용과 방법에 대한 체계적이고 구체적인 연구가 지속적으로 이루어진다면 문화재교육 전반이 변화될 것이며 문화재교육은 새로운 학문의 한 영역으로 자리매김하게 될 것이다.
연구 목적 : 본 연구의 목적은 기독교교육 현장에서 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능을 활용한 교육의 올바른 방향성 설정을 위한 기초를 제공하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 이론 및 문헌 연구로 인공지능의 역사적 발달과정을 통해 인공지능의 특징을 분석했고, 교육의 관점에서 인공지능을 활용한 융합적 교육과 현재 우리나라의 정책적 방향성을 분석했다. 이를 통해 인공지능 시대의 기독교교육의 방향성을 고찰했다. 특히 연속성(continuity)과 변화(change)의 관점으로서 시대가 변해도 기독교교육이 본질적인 연속성을 가지고 지켜나가야 하는 교육목적과 시대상을 반영해 변화되어야 할 교육과정 및 교수학습방법에 대해서 고찰했다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론으로서 인공지능 시대 인공지능을 활용한 교육이라 할지라도 기독교교육의 근본적인 목적을 상실해서는 안 될 것이다. 인공지능을 활용한 교육은 하나님께서 허락하신 사명을 높일 수 있는 도구로서의 역할을 감당하게 해야 할 것이다. 그렇기에 기독교교육은 성경에 근거한 하나님 중심의 교육으로서 창의-융합적 그리스도인 양육을 목적으로 해야 할 것이다. 이를 위해 온라인과 오프라인 학습공간이 융합된 인공지능 기반의 하이브리드 교육환경과 메타버스 교육환경을 적극적으로 활용한 교육환경을 학습자들에게 제공해 줄 수 있어야 할 것이다. 또한 학습자들의 학습 몰입도 및 효과성을 높이기 위해 앞선 교육환경을 적극적으로 반영한 인공 지능 기반 에듀테크를 활용할 수 있어야 할 것이다. 그리고 마지막으로 생동력있는 지식을 가진 그리스도인을 양육하기 위해서 학습자의 적극적인 참여와 협업, 탐구와 성찰의 과정을 통해 지식과 삶의 일치를 추구하는 구성주의 인식론을 근거 이론으로 하는 다양한 교수학습방법의 적용이 필요할 것이다. 이런 접근은 삶의 경험과 지식의 일치를 통해 믿음과 배움의 전체적인 융합을 촉진시킬 수 있을 것이다.
연구 목적 : 본 연구는 간호대학생을 대상으로 사례기반학습 및 코티칭을 적용한 간호 임상실습 교육모형을 개발하고, 개발된 모형의 타당성 확보를 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 간호 임상실습 교육모형의 타당성 검증을 위해 전주시 소재 J대학교 2021학년도 2학기'건강 반응과 간호 VI(지각·인지) 실습'과목에 적용하고 모형에 대한 교수자 반응평가를 실시하였고, 학습자 반응평가를 위해 임상 수행 자신감, 교수학습 모형에 대한 설문조사와 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였다. 선행문헌 고찰과 사례 연구를 통해 사례기반학습 단계와 코티칭 요소를 도출한 후 전문가 검토를 받아 초기 모형을 구안하였고, 구안한 모형은 간호교육 전문가에게 내적 타당화를 검토받은 후 수정·보완하였다. 외적 타당화 검증을 위해 임상실습 교과에 모형을 적용한 후 실시한 학습자 반응평가 결과 임상 수행 자신감은 4.22점, 교수학습 모형 만족도는 4.68점으로 높게 나타났다. 포커스그룹 인터뷰 결과를 종합하면, 사전학습의 중요성과 실제 사례를 기반으로 선정한 사례를 학습하면서 전문용어, 전문지식 등을 습득함으로써 실습 현장에 대한 두려움이 없어지고 익숙함을 느꼈고, 다양한 사례를 학습하며 실습 현장에서 학습하였던 지식을 정리하는 시간을 통해 비판적 사고를 할 수 있었다고 하였다. 또 코티칭을 통하여 현장지도자와 지도교수가 함께 사례를 통해 이론과 실무적인 측면을 동시에 교수함으로써 실무와 더 가까워진 실습교육을 경험한 것으로 나타났다. 결론 및 제언 : 본 연구를 통하여 개발한 사례기반학습 및 코티칭을 적용한 간호 임상실습 교육모형은 이론과 실무 간의 차이를 줄여주고 간호 대학생의 임상수행 능력을 향상시킬 수 있는 효과적인 교수학습모형이 될 것으로 기대한다.
The principal objective of the present study was to survey the demands of an education program for evaluations of the efficacy of health functional foods. A questionnaire was developed and sent to 2,225 members of the Biofood Network Center. A total of 101 (4.6%) individuals responded, 54.5% of the respondents were male and 45.5% were female; the respondents' occupations (in order of prevalence) were as follows: company worker (48.5%)>researcher (27.7%)>student (13.9%)>professor (5.0%)>pharmacist (2%), and dietitian (2%). The businesses in which the respondents worked were (again in order of prevalence) as follows: research & development (64.4%)>marketing (11.9%)>consultation and education (5.9%)>manufacturing and others (17.9%). 41.6% of the respondents reported experience in businesses relevant to KFDA approval for functional ingredients and health functional foods. The results showed that 63.4% of the respondents had previously been educated about functional foods; the types of education program reported were (in order of prevalence): 'overview and acts of health functional food' (n=49)>'standards and specification for health functional food' (n=41)>'efficacy evaluation-human study' (n=24)>'safety evaluation' (n=21)>'efficacy evaluation-in vivo study' (n=13)>and 'others' (n=10). Respondents preferred off-line education programs (62.4%) to on-line programs (22.8%). The preferred duration of an educational program was '$2{\sim}3$ days: total $14{\sim}24$ hours' (30.7%); thus, short-term programs were favored. The primary requirements of a program, from the perspective of the learner, were as follows (scored on a 7-point scale); 'efficacy evaluation and case study-human study' (5.80 points)>'standards and specification for health functional food' (5.72 points)>safety evaluation' (5.7 points)>'overview and acts of health functional food' (5.67 points) and 'efficacy evaluation methods of health functional food by efficacy (intensive)' (5.67 points). Preference for functionality was as follows; 'body weight & body fat' (21.8%), 'immune function' (18.8%) > 'blood glucose' (10.9%). In summary, the educational demand for 'efficacy evaluation and case study' was highest among the curriculum options provided, and with regard to functionality, 'body weight & body fat', 'immune function' and 'skin care' were considered most important by respondents. These results differed among respondents with different jobs and duties, and this suggests that customized education programs for health functional food should be developed.
이 연구는 대학의 평생교육원 프로그램을 수강하는 학습자들을 대상으로 운영, 학습동기, 만족도를 중심으로 알아보고자 한 것이다. 연구방법은 인터뷰로 이루어졌다. 그 결과를 보면 다음과 같다. 먼저 운영 측면에서는; 첫째, 대학평생교육원 직원들의 친절에 대한 인식이 개학 초기에 더 강화되어야 할 필요가 있다. 둘째, 대학평생교육원 운영에 있어서 수강생들에게 주차료와 같은 지원이 확대되어야 한다. 셋째, 평생교육원 휴게시설도 보완되어야 한다. 참여 동기 측면에서는; 첫째, 보완적 학습을 하고자 하는 학습자들이 가장 많다는 것을 알 수 있다. 이들은 대부분 자신의 인생을 되돌아보고 앞으로 나아갈 방향에 대한 나름대로 준비를 하는 사람들이다. 둘째, 인간의 수명이 길어지면서 삶을 위한 경제적 준비 또한 지속적으로 필요로 하게 되었다. 그리하여 모든 학습은 경제적 수입을 위한 준비과정으로 인식하는 경향이 있다는 점이다. 셋째, 평생교육에 참여하는 사람들은 대부분의 성인들은 건강에 대한 관심이 매우 높다는 것이다. 따라서 건강관련 프로그램을 확대하여 참여 동기를 높일 필요도 있다. 만족도 측면에서는; 첫째, 개인의 목적에 따라 다르게 나타난다. 취미나 관계형성이 목적인 사람은 만족도가 높고, 경제활동이 목적인 사람은 만족도가 낮게 나타났다. 둘째, 강사의 수업과정에 대한 고려도 필요하다. 즉, 평생학습자들은 성인들이므로 작은 불만은 드러내지 않는 경향이 많다. 따라서 강사들에게 수업진행을 위한 사전교육이 요구된다고 하겠다. 다음으로 평생교육원의 운영의 개선방향 측면에 주는 시사점을 보면; 첫째, 타 대학과 중복되는 프로그램을 과감하게 줄이고, 새로운 프로그램 개발을 위한 연구를 해야 한다. 이를 위해서는 수요자 요구 조사 등을 지속적으로 할 필요가 있다. 둘째, 학습자들의 이동거리를 감안하여 적절한 프로그램 운영 장소를 적극 발굴해야 한다. 기존의 대학시설 중심으로 프로그램을 운영하여야 한다는 인식에서 벗어나야 한다. 셋째, 대학의 평생교육은 대학생들을 포함하는 교육으로 나아가야 한다.
최근 많은 대학 수업이 교수자 중심의 수업에서 학습자 중심의 수업으로 변해가고 있고, 특히 4차 산업혁명시대에 적합한 인재를 양성하기 위해 대학은 대학 교육의 방향성을 새로 정립시키고자 노력하고 있다. 이를 위해 대학에서는 학생들에게 필요한 다양한 역량을 제시하고 각 역량별 효율적인 교육 방안에 대한 연구에 집중하고 있다. 그 가운데 창의력은 대학에서 학생들이 지녀야 할 무엇보다 중요한 역량으로 꼽힌다. 탁상적인 수업에서 벗어나 다양한 전공자들이 모여서 창의적인 팀 활동을 진행하면서 결과 도출을 하는 창의적 문제해결 기반 교과목을 개발하는 것은시대적 요구에 적합한 인재를 양성할 수 있는 유의미한 교과라고 판단된다. 따라서 본 연구는 창의적 문제해결 기반교과목을 개발하고 수업 진행 결과를 분석하는데 있다. 본 창의력 문제해결 기반 수업은 단계별 아이디어 개발을 위한 Action Learnin 수업으로 진행되는데, 창의력 아이디어 개발을 위한 이론강의를 시작으로 하여 이후에 Action Learnin 5단계로 구성된다. 본 수업에 활용된 액션 러닝의 과제는 형성된 그룹의 친밀도를 높이고, 그룹의 집단표현력을 높이기 위해 세라믹으로 표현하기와 공익광고 포스터 만들기, 개인의 아이디어를 병합하여 하나로 압축하는 능력을 기르기 위한 생활 속의 아이디어, 학교에 대한 관심도를 높이거나 지역사회를 이해하기 위한 학교 주변의 환경개선 프로그램, 마지막으로 다양한 주제로 UCC 만들기 등으로 구성되었다. 수업 전반에 실시되는 이론강의에서는 창의적인 문제해결을 위한 과학적 사고 (Scientific Thinking)에 대해 수업을 진행하였고, 이후에 순차적으로 설정된 그룹형 action learning 수업을 실시하였다. 본 Action Learnin 과정은, 개인 및 그룹형 Action Learnin을 시작으로 사회 연계형 Action Learnin으로 넓혀지면서 단계별로 점차 난이도를 높혀가며 심화학습이 되도록 유도하였다. 또한, 본 수업을 진행하면서 다각적인 창의력 수업을 최적화하였고, 창의적 문제해결 형 대학 강의의 다양한 활용예시를 소개함으로써 향후 본 교과목 학습활동을 활성화하는 데 도움을 주었다.
본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.