본 연구는 학습자가 능동적으로 수업에 참여하여 문제를 인식하고 해결해나가는 학생중심주의 교수-학습 방법인 PBL을 적용한 윤리적 의류소비교육 프로그램을 개발하는 것이며, 이를 수업에 적용한 후 학생들의 윤리적 의류소비의식 및 문제해결능력과 자기주도학습 능력의 변화를 알아보고자 하였다. 총 4개의 학습 주제로 7차시의 윤리적 의류소비교육 프로그램을 개발하였으며 통제집단과 실험집단으로 나눠 실제 수업을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, PBL을 적용하여 윤리적 의류소비교육 프로그램(7차시의 교수-학습과정안, 읽기자료 9개, 동영상자료 3개, 개별활동지 13개, 모둠활동지 17개)을 개발하였다. 둘째, 청소년들의 윤리적 의류소비의식이 수업 전 보다 많이 향상되었다. 통제집단과 실험집단 모두 윤리적 의류소비 관여도 및 의식이 높음이 입증되었기에 학교에서의 체계적이고 지속적인 소비교육이 필요함을 확인 할 수 있었다. 셋째, PBL 기반 윤리적 의류소비교육 프로그램을 적용 후 문제해결능력과 자기주도학습 능력 변화에 관한 사후 검사를 한 결과, 학생들의 문제해결능력이 향상되었으며 자기주도학습의 인지와 행동 두 가지 요인에서 모두 유의적인 차이가 나타났다.
본 연구는 가상현실 안전교육 콘텐츠의 기획과 제작에 참고할 수 있도록 내용 구성 단계별 인터랙션 디자인 특성을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 선행연구를 토대로 VR 안전교육 콘텐츠 구성의 특성과 VR 사용자 인터페이스의 분류, 인터랙션 유형, 인터랙션 방식, 인터랙션 구성 요소들의 관계를 정리하여 인터페이스의 관계 분석 틀을 제시하였으며, VR안전교육 콘텐츠 사례 분석을 통해 비상 상황 대응절차 지식의 습득, 사고 상황 체험 학습 그리고 내용의 확인 및 평가의 세 가지 구성단계에서 각각 다음과 같은 상호작용 디자인 특징을 가지고 있음을 확인하였다. 첫째, 학습자 체험단계에서 교육 핵심 체험을 강조하기 위하여 행위 충실도를 높이고 일반적이고 반복적인 행동은 간략하게 축소하여 체험의 질을 조절하는 것이 드러났다. 둘째, 학습자가 생소한 환경에서 안전 행동 절차에 대한 정보 습득을 위하여 주요 상호작용 대상물을 쉽게 인지할 수 있도록 공간UI나 화살표나 상징을 활용한 기표, 행위를 구체적으로 지시하는 게시글 및 다감각 신호를 활용하여 사용자 체험 자유도를 낮추는 방식으로 필수 행위를 강조하고 인지적 인터랙션을 위한 비사실적 방식 인터랙션 비중이 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 체험의 확인과 평가 단계에서 사고 상황 후 신체손상 등의 부정적 경험을 은유적으로 경험하도록 하는 메타UI를 활용하고 3인칭 시점이나 반복재생의 방식으로 학습자의 체험을 객관적 시각으로 환기하는 것이 활용되었다. 또한 이러한 특성과 관련하여 인터랙션 차원에 따른 요소들의 관계를 도출하여 제시하였다.
이 연구는 중앙교육연수원에서 진로진학상담교사를 대상으로 하는 진로교육 직무연수의 현업적용도를 확인하기 위해서 수행하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 연수 이수 3개월 후 시점에서 이수자의 현업적용도 사전-사후 설문조사, 성공사례기법(SCM), 기대회수효과(ROE)를 알아보았다. 이 연구는 2018년 7월 중앙교육연수원의 직무연수를 이수한 진로진학상담교사 136명을 대상으로 실시하였으며, 현업적용도 조사 연구와 연수에 대한 질적 분석으로 수행되었다. 연수 이수자 136명 중 현업적용도 조사에 응답한 인원은 75명, 성공사례기법에 참여한 인원은 4명이다. 중앙교육연수원에서 2018년에 추진한 진로진학상담교사 대상의 직무연수 현업적용도의 평균값은 5점 만점에 4.17점으로 비교적 높은 점수로 확인되었다. 성공사례기법은 성공 사례자와 실패 사례자를 인터뷰하여 분석하였다. 직무 적용에 따른 행동 변화는 기획자 역할이 가장 컸고 교수자 역할, 진로교육자 역할, 학습자 역할 순이었다. 또한, 사례 분석은 면담자들이 현업적용에 대한 동기, 역량, 환경적 측면에서 의견을 제시하였다. 그리고 기대회수효과 측면에서 긍정적 평가가 85.3%로 매우 높았고, 순 추천 고객지수가 .85로서 참가자들은 다시 연수 참여 의지를 보일 정도로 만족도가 높았다. 이 연구 결과를 기초하여 추후 연구를 제언하면, 새로운 연수 방법과 추가적인 요인분석에 관한 연구가 필요하다.
본 논의는 복합기제를 담은 미디어 텍스트의 확장 의미에 대한 인지화용적 의미 해석 이론을 토대로 대학생을 위한 의사소통 교육 및 한국어 연계 전공 교육자의 리터러시 교육의 연계가능성에 대해 논의된 질적 연구라 할 수 있다. 쌍방향적 의사소통 전략으로 활용된 미디어 콘텐츠 표현의 내포적 의미는 학습자 개개인의 인지환경에 따라 다각적인 해석으로 수용될 것이다. 그렇다면 콘텐츠 제작자가 의도한 일반적인 미디어 콘텐츠 의미 내용은 어떻게 수용되고 있는가. 이러한 의구심이 논의의 출발점이다. 필자는 문제해결을 위해 인지의미론의 실험화용적 방법론에 기대어, 인지언어학의 관련성 모델을 적용시켜 학습자의 창의적인 인지환경과 현시적 내용을 연결시켜 그 대비점을 모색하였다. 논의 결과 학습자 스스로 인지환경과 현시적 내용을 연결시킬 수 있는 주체성과 창의적 사고를 표현할 수 있는 기본 틀을 마련할 수 있었다. 특히 적극적이며 긍정적인 학습자들은 제작된 미디어 텍스트를 문제제기할 수 있는 토론의 능력과 텍스트에 내포된 의미의 타당성을 논증하기 위해 제 3의 대안을 제시하는 등 새로운 인지환경을 구축하는 직접적인 서술적 표현도 드러났다. 추후 복합기제가 담긴 미디어 텍스트는 현대 사회에서 다양한 매체를 통해 쉽게 이뤄지는 간접적이며 설득적인 의사소통 행위이기에 미디어 텍스트 제작자와 학습자의 신뢰적인 대화의 보편적 의사소통 원리가 존재해야 할 것이다
본 연구에서는 예비유아교사가 학습자중심 교사교육을 통해 배워가는 학습경험과정과 그 학습경험이 그들에게 주는 의미를 통해 그 가치를 파악하는데 목적이 있다. 특히 유아교육 접근법 중 하나인 프로젝트 접근법 이론을 학습하고 직접 실행해 보는 학습경험을 살펴보기 위해 완전한 참여자로서 참여관찰, 개인면담 및 개인성찰일지, 활동 보고서 등의 정보를 수집하여 분석하였다. 예비유아교사들의 프로젝트 학습경험과정의 의미는 본인 관심으로 시작된 문제를 해결해 가는 중 유목적적인 실행을 통해 학습에 몰입하였으며, 자신이 경험한 학습의 기쁨을 타인과 공유하고 싶어 했다. 그리고 행위와 사고의 주체자로서 자신을 인식하며 이러한 학습경험을 토대로 자신의 학습활동에 집중할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 프로젝트 이론과 실행이 동시적으로 진행되어 프로젝트를 내면화하는 데 도움이 되었으며, 실제 상황의 경험을 통해 프로젝트의 변형 가능성을 체득하게 되었다. 종합해보면, 프로젝트 접근법은 예비교사에게 이론적 지식을 습득하게 하는 것뿐만 아니라, 학습의 주체로서의 경험을 통해 반성적 사고를 하고 실천적 지식을 형성할 수 있도록 한다는 가치를 확인할 수 있었다는 것에 의의가 있다. 따라서 예비교사를 교육하는 한 방안으로써 프로젝트 접근법에 대한 논의가 중점적으로 이루어질 필요가 있음을 시사한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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