• 아동학회지
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• 제28권5호
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• pp.253-267
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• 2007

This study examined the relationships between multiple intelligences as cognitive factors and affective factors of learning motivation and academic self-concept. The data were collected from 276 4th grade elementary school students and analyzed by correlation, multi-variate analysis, and step-wise multiple regression. Results were that (1) multiple intelligences, learning motivation, and academic self-concept had statistically significant correlations among themselves. Multi-variate analysis showed that intra-personal intelligence explained 58.6% of the linear combination of learning motivation and academic self-concept. (2) Intra-personal intelligence explained 29% to 58% of learning motivation and its sub-factors of achievement motivation, internal locus of control, self-efficacy, and self-regulation. (3) Intra-personal intelligence, logical-mathematical intelligence, musical intelligence, and inter-personal intelligence were explanatory variables for academic self-concept and its sub-factors.

• 대한가정학회지
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• 제49권8호
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• pp.85-95
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• 2011

The purpose of this study was to examine the relationship between preschool teachers' multiple intelligence and their teaching and learning plans. For this purpose, multiple intelligences test(K-MIDAS) was conducted on 80 teachers in kindergartens located in Seoul and Gyeongsangnam-do and they were asked to map out teaching and learning plans about topics. The data were analysed with descriptive statistics and Pearson's correlation using SPSS PC program(16.0 version). Major findings were as follows: Teachers had the highest levels in interpersonal intelligence, followed by musical intelligence and linguistic intelligence; interpersonal intelligence and linguistic intelligence accounted for an especially high proportion of their teaching and learning plans. The higher a preschool teacher's physical activity intelligence, the greater the proportion of physical exercise, music, and logic and mathematics in their teaching plans. It was also found that preschool teachers with higher levels linguistic intelligence made more plans on self-understanding, whereas preschool teachers with higher levels of intelligence in the observation and investigation of nature made more plans on spatial area.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.253-261
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• 2022

본 연구에서는 컴퓨터 비전공자 대상의 인공지능 교양 교육을 위한 프로젝트 학습법을 적용한 후 교육적 효과를 파악하고자 한다. 실험집단과 통제집단 각각의 학습몰입, 인공지능 효능감의 향상 정도를 파악하기 위하여 각 집단 내에서 대응표본 t-검정을 실시하였고, 수업 후 실험집단과 통제집단의 학습몰입과 인공지능 효능감에 대한 사전검사와 사후검사의 통계적 효과를 알아보기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단은 각각 수업 전과 후 학습몰입과 인공지능 효능감에서 유의미한 향상을 보였다. 인공지능 수업에서 프로젝트 학습방법을 적용한 실험군과 이론과 실습만 진행한 통제집단 간의 학습몰입은 통계적으로 유의한 차이가 없었지만, 프로젝트 학습방법을 적용한 실험집단은 이론과 실습만 진행한 통제집단에 비해 인공지능의 효능감이 유의미한 수준으로 향상되었음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.607-618
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• 2017

최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법으로 게임활용학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞추어 개발된 동작인식 게임을 활용하여 수업을 실시한 후 신체운동지능, 언어지능, 몰입, 학습성과(학업성취도, 지속의향) 간 경로분석을 실시하였다. 그 결과 신체운동지능은 몰입에 직접적인 영향을 학습성과에는 간접적인 영향을 미쳤고, 언어지능은 몰입에 직접적인 영향, 그리고 학습성과에의 간접적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이 결과를 통해, 동작인식 게임활용학습은 신체운동 역량이 높은 학습자들의 학습동기 및 성과 향상을 지원할 수 있음을 기대하게 한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권5호
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• pp.1129-1138
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• 2021

SMEs are constantly demanded of changes in the rapidly-evolving business environment, which involves the fourth industrial revolution and the COVID-19 pandemic. In this period, management consulting service becomes more in demand to provide technical and strategic solutions for management problems. This study aimed to empirically analyze the direct effects of emotional intelligence on job satisfaction and the indirect effects of such parameters as learning agility and self-efficacy on job satisfaction in management consultants. On the basis of a literature review, inter-variable association was designed in the research model. Based on an online survey of those in the Korean SME management consultants, this study collected 221 questionnaires then used structural equation modeling for statistical analysis. The results reveal that emotional intelligence significantly affected job satisfaction and, also significantly positively affected learning agility and self-efficacy. In addition, a significant indirect correlation could be found between learning agility and self-efficacy. Meanwhile, if learning agility and self-efficacy mediated job satisfaction, emotional intelligence had no significant effect on job satisfaction and fully mediated learning agility and self-efficacy. It is necessary to develop an emotional intelligence education program that can help management consultants improve their emotional intelligence with the objective of giving successful management consulting services.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제4권2호
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• pp.7-11
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• 2012

In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4308-4325
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• 2021

The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제32권1호
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• pp.23-36
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• 2018

인공지능(Artificial Intelligence)의 잠재력에 대한 기대로 여러 분야에서 이를 활용하고자 노력하고 있으며 교육 분야에서의 적용에 대한 관심 역시 높다. 교육에 있어서 인공지능 기술에 활용되는 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)으로 스스로 학습하는 방법에 대한 관심을 가지게 되었으며 이러한 방식이 교육에 어떻게 활용될 수 있을 지와 인공지능을 어떻게 수학교육에 적용할 수 있을지에 대한 관심이 대두되고 있다. 이에 정보통신기술의 발달에 따른 수학교육의 변화를 고찰해 봄으로써 수학교육의 변화가 인공지능과 어떠한 연과성이 있는지를 살펴보는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권5호
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• pp.1268-1284
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• 2020

본 연구의 목적은 간호대학생의 학습참여와 학업탄력성과의 관계에서 감성지능의 매개효과를 확인하고, 학습참여와 감성지능의 관계에서 자기조절이 조절하는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 J지역 3개교 간호대학생 277명을 대상으로 하였으며, 각 변인들 간의 관계는 회귀분석과 부트스트래핑으로 분석하였다. 연구결과, 첫째, 간호대학생의 학습참여, 감성지능, 학업탄력성 그리고 자기조절 간의 인과모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나, 변인 간의 인과관계를 타당하게 예측하였다. 둘째, 간호대학생의 학습참여가 학업탄력성에 영향을 미치는 경로에서 감성지능의 부분 매개효과를 확인하였다. 셋째, 간호대학생의 학습참여가 감성지능에 미치는 영향에서 자기조절은 조절효과를 보이는 것으로 나타났다. 끝으로, 본 연구의 의의는 간호대학생의 학업탄력성에 영향을 줄 수 있는 다양한 변인들의 영향관계를 검증하였다는 것과 학업탄력성을 증진시키기 위해서는 대상자들의 학업참여, 감성지능과 자기조절도 함께 고려한 전략이 필요하다는 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.283-292
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• 2020

4차 산업혁명의 대표적인 이미지 중 하나인 인공지능은 2016년 알파고 이후에 인공지능 인식이 매우 높아져 있다. 본 논문은 학국교육학술정보원에서 제공하는 국내 논문 중 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝'으로 검색된 국내 발표 논문에 대해서 분석하였다. 검색된 논문은 약 1만여건이며 논문 동향을 파악하기 위해 빈도분석과 토픽 모델링, 의미 연결망을 이용하였다. 추출된 논문을 분석한 결과, 2015년에 비해 2016년에는 인공지능 분야는 600%, 기계학습은 176%, 딥 러닝 분야는 316% 증가하여 알파고 이후에 인공지능 분야의 연구가 활발히 진행됨을 확인할 수 있었다. 또한, 2018년 부터는 기계학습보다 딥 러닝 분야가 더 많이 연구 발표되고 있다. 기계학습에서는 서포트 벡터 머신 모델이, 딥 러닝에서는 텐서플로우를 이용한 컨볼루션 신경망이 많이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 본 논문은 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝' 분야의 향후 연구 방향을 설정하는 도움을 제공할 수 있다.