• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.223-232
• /
• 2023

일학습병행은 산업현장과 학교 교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서는 일학습병행에 참여하고 있는 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고 있는 전문가들의 인지구조 분석을 통해 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요 요인을 도출하고 학습기업의 평가지표를 제시하여 일학습병행의 질적 내실화를 도모하는 기초 자료로 활용될 것이다.

• 과학교육연구지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.225-236
• /
• 2010

본 연구의 목적은 고등학교 1학년 과학과정의 사이버가정학습 콘텐츠 중 지구과학영역에 대한 콘텐츠 분석 및 평가를 하는 것이다. 이를 위해 한국교육학술정보원(2008)의 '초 중등교육 e-러닝 품질관리 가이드라인(Ver.2.0)'에서 제시한 '사이버가정학습 콘텐츠 품질관리도구'를 적용하였다. 사이버가정학습 콘텐츠 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습 안내는 학생들이 한 차시에 학습하게 될 내용들을 간략히 소개하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 선수학습에서는 진단평가가 이루어지지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 본 학습에서는 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 선택하여 학습할 수 있었고, 본 학습시간은 10분 내외로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 셋째, 평가에서는 학습자가 오답에 대한 피드백은 이루어지지 않고, 틀린 문항 수만 제시되어 있었다. 그리고 학습 정리는 그 차시에 배운 중요한 내용에 대해서는 다시 요약 정리하여 제시하고 있다. 사이버가정학습 콘텐츠 평가에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 교수설계 평가영역에서는 학습자가 읽기에 불편한 많은 텍스트 자료를 제시하여 내용들을 설명하였다. 또한 학습자의 학습경험, 학습내용, 학습 환경을 고려한 체계적인 구성들이 미흡하였다. 그리고 학습내용 평가영역에서는 콘텐츠 에러로 학습내용이 나타나지 않았고, 각 차시마다 학습 분량이 너무 많은 것으로 나타났다. 둘째, 교수 학습전략 평가영역에서 자기주도적 학습전략은 학습자의 자유로운 정보 탐색 및 스스로 학습할 수 있는 환경이 제대로 갖추어져 있지 않았다. 그리고 상호작용 평가영역에서는 단순 클릭으로 학습이 진행되었다. 셋째, 평가에 대한 평가영역에서 학습목표, 학습내용 및 평가내용에 대해 일관성이 없는 것으로 평가되었다. 또한 콘텐츠는 수준별 콘텐츠로 구성이 되어 있지 않은 것으로 나타났다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.43-50
• /
• 2000

전통적인 형성 평가 방법을 이용하여 웹 기반 학습 프로그램을 평가하는 것은 시간과 비용적인 면에서 비효율적일 뿐만 아니라 웹에서 활용 가능한 자료 수집 방법들도 이용하고 있지 못하다는 문제가 제기되고 있다. 웹 기반 학습 프로그램에 적용 가능한 형성 평가 방법을 개발하기 위해서는 웹 기반 학습 프로그램 개발 모형에 기초하여 각 세부 단계별로 형성 평가 방법을 달리 적용해야 한다. 따라서 본 연구에서는 분석, 설계, 개발, 평가의 각 단계마다 참여 대상, 자료 수집 도구, 수집 내용별로 형성평가 방법을 달리하여 분류하였다. 이 형성 평가 방법을 통해 프로그램의 효과성을 높이고 질을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.61-68
• /
• 2007

우리나라 초 중등교육의 대표적인 이러닝이라 할 수 있는 사이버가정학습체제는 2005년 16개 시 도 교육청에서 실시하는 국가 단위의 학습체제이다. 따라서 매년 효과성 검증을 통하여 보다 발전적인 방향으로의 변화를 지속하고 있다. 효과성과 밀접한 관련을 갖는 수요자의 만족도는 효과성 검증에서 필수적이고 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버가정학습체제의 최종 수요자라 할 수 있는 학습자들의 사이버가정학습에 대한 만족도 평가 준거의 개발을 통해 보다 객관적이고 정량적인 형태로 학습자들의 만족도를 분석하는데 기여하고자 하였다. 따라서 학습자 만족도 평가 준거를 개발하고 문항 양호도와 특성 분석을 통해 준거의 타당화 작업을 진행하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.595-602
• /
• 2022

본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.119-137
• /
• 2021

본 연구는 청소년의 바람직한 식생활 형성을 위해 온·오프라인을 연계할 수 있는 '블렌디드 러닝'의 수업 방식을 활용하여 중학교 기술·가정① '청소년기 영양과 식행동' 단원으로 교수·학습과정안을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 교수·학습과정안은 한국교육과정평가원의 '분석-설계-개발-평가 및 수정'모형을 적용하였다. 블렌디드 러닝에 적합한 교과서 내용을 분석하고, 차시별 주제, 교수전략, 매체 및 평가도구를 선정하여 교수·학습과정안을 설계하였으며 이를 활용하여 교수·학습과정안, 활동지, 평가도구를 개발하였다. 또한, 개발된 교수·학습과정안은 전문가 검증을 받아 수정·보완하였다. 본 연구의 결과를 살펴보면, 블렌디드 러닝을 적용한 '청소년기 영양과 식행동' 단원의 교수·학습과정안은 현시점에 부합성이 있는 것으로 나타났으며 블렌디드 러닝을 적용한 온라인 수업에서는 학생들이 모둠 및 발표 활동을 제시하여 학습자들의 참여도 및 흥미가 저하되지 않도록 구성되었다. 그리고 개발된 교수·학습과정안은 수업 의도에 맞게 패들렛, 띵커벨과 같은 원격수업 도구를 사용하여 온라인 환경에서도 원활하게 수업이 진행되도록 개발되었음을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 블렌디드 러닝을 활용한 교수·학습과정안이 온라인 수업에서 청소년기인 학생들의 올바른 식생활을 실천할 수 있는 수업으로 활용될 수 있고, 더불어 다양한 수업환경을 띠는 블렌디드 러닝 수업에서도 효과적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.322-328
• /
• 2018

본 연구의 목적은 구글 클래스룸(GC)을 기반으로 문제중심학습(PBL)의 평가를 조사하는 것입니다. GC는 쉽고 자유로운 온라인 학습으로 최근 교육과 훈련에 중요한 역할을 하고 있다. 학생들은 아이디어와 자원을 공유하고, 도메인 전체에 걸쳐 지식을 적극적으로 전달하고 PBL의 주어진 문제에 대한 해결책을 연구하면서 점점 더 자기 주도적인 학습에 독립적이 된다. 학생들은 과제 페이지에서 제출일을 확인하고 클릭 한 번으로 과제를 시작할 수 있고 선생님은 과제 완료 여부를 빠르게 확인할 수 있으며 GC에서 점수를 바로 매길 수 있다. 본 연구에서는 GC를 기반으로 한 PBL의 평가를 설계하였다. 학생들은 주어진 자료를 읽고 과목의 목적을 파악하여 학습 문제를 조사한다. 그 후에 그들은 주제를 토론하고 보고서를 작성하여 연구 논문, 책, 인터넷 자료를 가지고 그것들을 공부한다. 연구 결과는 GC에 기반을 둔 PBL이 함께 학습하는 데 효과적이라는 것을 보여 주었다. 학생들은 PBL학습 환경에서 긍정적인 태도를 보였다. 이 연구는 GC에서 PBL평가의 개발이 가능하다는 것을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.69-76
• /
• 2008

인터넷은 시간과 공간에 제약받지 않으면서 인간이 원하는 일을 처리할 수 있게 해주는 필수적인 매체로 자리잡고 있다. 교육 분야 역시 정보통신 기술 발달의 영향을 많이 받고 있으며 CAI, 원격강의, e-러닝 등 새로운 분야들이 끊임없이 출현하고 있다. 교육 분야의 발전과는 달리, 학습 평가방법에 있어서는 다양한 시도가 이루어지지 못하고 지필시험에 대한 정답률에 전적으로 의존하고 있으며 학습활동과정 및 학습자 수준 등에 대한 부분은 반영되지 못하였다. 학습 평가는 학생의 학습능력 수준을 파악할 수 있고 그에 맞는 교수법을 사용하거나 새로운 학습 프로그램을 개발하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 행동주의 학습이론의 평가방식에 의존하고 있는 기존 학습평가 시스템의 한계점을 개선하기 위하여 구성주의를 도입하여 학습활동을 평가점수에 반영할 수 있는 웹기반 학습평가시스템을 구축한다. 이를 통하여 학습자의 학습 이해도 뿐만 아니라 학습 관심도에 대한 분석 평가를 할 수 있다. 본 연구에서는 전통적인 행동주의 학습이론 평가방식과 함께 구성주의 학습이론 평가를 도입하기 위하여 교사에 의해 학습평가요소 및 반영비율을 설정하는 기능을 구현하고 이를 최종 평가점수에 반영되도록 하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.30-41
• /
• 2011

This study performs the subjective evaluations of LED illumination conditions according to three types of color temperatures (7,000[K], 5,000[K], 3,000[K]) after employing LED illumination system in the classroom, Since the objective of this study is to develop an artificial lighting conditions like day light comfortable to students in the classroom, the learning effect based on three types of LED illumination conditions are analyzed. Three factors (learning intention, learning environment, learning motivation) are extracted by ANOVA and there are preference differences of LED illumination conditions between learning intention and learning environment factors. Especially, preference differences of LED illumination conditions are existed about calculation, reading and fatigue reduction. The test results of this study can be applied to obtaining high achievement of learning based on the lighting conditions.

• 전자통신동향분석
• /
• 제34권1호
• /
• pp.98-110
• /
• 2019

Machine learning has been applied to medical imaging and has shown an excellent recognition rate. Recently, there has been much interest in preventive medicine. If data are accessible, machine learning packages can be used easily in digital healthcare fields. However, it is necessary to prepare the data in advance, and model evaluation and tuning are required to construct a reliable model. On average, these processes take more than 80% of the total effort required. In this study, we describe the basic concepts of machine learning, pre-processing and visualization of datasets, feature engineering for reliable models, model evaluation and tuning, and the latest trends in popular machine learning frameworks. Finally, we survey a explainable machine learning analysis tool and will discuss the future direction of machine learning.