목적: 위 점막하 종양(gastric submucosal tumor, gastric SMT)은 최근 건강검진의 보편화로 증가하는 추세에 있다. 이에 반해 악성도에 따라 예후가 달라지고, 방사선 검사나 내시경 조직검사로 다른 종양과의 감별이 어려워 아직도 치료 방침을 결정하는데 어려움이 있다. 이에 저자들은 위 점막하 종양 환자에서 임상병리학적 특성을 분석하고, 이에 따른 복강경 수술과 개복술의 결과를 각각 비교 분석하였다. 위 점막하종양의 복강경 절제술의 학습곡선 의미를 도출하여, 위 점막하종양의 적절한 치료방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 2003년 4월부터 2008년 8월까지 본원에서 위점막하종양으로 개복 위절제술을 받은 25명과 복강경 위절제술을 시행 받은 78명의 환자들을 대상으로 하였으며, 수술 후 임상경과 및 병리학적 특징에 대하여 전향적인 자료 수집 후 후향적으로 결과를 비교 분석하였다. 결과: 환자의 평균 연령은 53.7세(22~80세)였으며 남녀비는 각각 44명, 59명으로 1 : 1.34였다. 대부분 무증상으로 내원하였으며, 주로 쐐기형 위절제술을 시행 받았다. 종양의 평균 장경은 4.33 cm (1.2~17.0 cm)였고, 주로 위상부에 위치하였으며, 평균 수술 시간은 117.3분(35~255분)이었다. 평균 출혈량은 113.9 ml (0~1,000 ml), 평균 수술 후 재원기간은 8.0일(1~69일)이었다. 술 전 내시경적 절제술이 실패하여 수술이 의뢰된 환자가 5명 있었다. 수술 후 합병증은 13명(12.6%)에서 발생하였고, 수술과 관련된 사망은 없었다. 위 점막하종양의 대부분은 간질유래성증양으로 58명(56.3%)이며, 이중 현재까지 크기가 5 cm 이상이고 복강경 위절제술을 시행한 2명이 재발되었다. 복강경 수술 군과 개복 수술 군에 따라 수술 시간 및 출혈량, 합병증에는 차이가 없었지만, 두 군 간에 환자의 증상(P<0.001), 종양의 크기 (P<0.001), 수술방법 중 쐐기형 절제술 시행(P=0.037), 술 후 연식섭취 시간(P<0.001), 술 후 퇴원 일(P=0.002)에는 차이가 있었다. 위 점막하종양의 복강경 위절제술은 26예 이상의 수술 경험이 필요하고, 이러한 학습 곡선을 극복함으로써 수술 시간, 출혈량을 줄일 수 있다. 결론: 5 cm 미만의 위 점막하종양에서는 복강경적 치료방법이 개복술보다 안전하고, 효과적인 치료방법으로 생각되며, 다양한 형태의 위 점막하종양을 복강경적 절제술로 시행 할 경우에는 학습 곡선을 먼저 극복하기 위해 노력하는 것이 권장된다.
본 연구는 G대학교 지역사회치위생학 실습 수업을 수강한 치위생학과 4학년 학생 27명을 대상으로 구강건강증진사업을 학습 내용에 적용하기 위해 목표 집단에 대한 현황조사, 사업 기획, 수행, 평가, 중간 및 결과 발표로 구성된 프로젝트 기반의 수업을 진행하였다. 수업 전 후 문제해결능력에 대한 자신감, 프로젝트 가치, 팀워크 역량, 지역사회 치과위생사 역량에 대한 비교 결과, 문제해결능력에 대한 자신감은 수업 전 35.74점, 수업 후 39.59점(p=0.001), 프로젝트 가치는 수업 전 25.11점, 수업 후 26.41점(p=0.181), 팀워크 역량은 수업 전 79.63점, 수업 후 84.07점(p=0.070), 지역사회치과위생사 역량은 수업 전 38.26점에서 수업 후 46.26점(p=0.001)으로 향상되었다. 수업 후 프로젝트의 실제성, 학습성과, 만족도를 분석한 결과, 프로젝트 실제성은 19.30점, 학습성과는 45.19점, 만족도는 19.19점으로 보통 이상의 긍정적인 결과로 나타났다. 수업 효과성의 질적 평가를 위해 각 팀별 동료평가에서 최저점과 최고점을 받은 학생 2명씩 총 8명을 대상으로 1:1 면담조사를 실시하였으며, 피면접자 모두 학습자가 자율성을 갖고 주도적으로 프로젝트를 수행함으로써 지역사회 치과위생사의 역할에 대한 이해도와 추후 배운 기술의 적용가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 현 사회에서 요구하고 있는 문제에 대한 해결력 및 자신감, 협동심과 같은 팀 워크 역량, 역할에 대한 책임감, 창의적인 사고력, 의사사통 등의 사회적 기술을 배울 수 있는 것으로 나타났다. 프로젝트 기반의 지역사회치위생학 실습 교과목은 학습자들이 지역사회에서 적용할 수 있는 주제를 선정하여 프로젝트를 주도적으로 수행함으로써 현장과 밀접한 경험을 할 수 있기 때문에 실무적인 역량을 증진시키기 위해서는 프로젝트 학습법이 적합한 것으로 생각된다. 타 치위생(학)과에서도 지역사회치위생학 실습이 현장과 밀접한 교과목으로 운영될 수 있도록 프로젝트 기반의 체계적인 학습모듈이 개발될 필요가 있다고 생각된다.
과학 학습 과정에서 유발되는 상태호기심과 상태불안은 학업 수행 및 성취에 많은 영향을 미친다. 상태호기심과 상태불안은 매 순간마다 그 수준이 변할 수 있기 때문에 학습의 전 과정에서 학생의 상태호기심과 상태불안 수준을 파악하여 지도할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 과학 학습을 과학 문제 대면, 결과 확인, 과학 개념 학습의 세 상황으로 구분하여 초등학교 5~6학년 학생을 대상으로 자신의 예상과 결과의 일치 여부에 따른 학생들의 상태호기심 및 상태불안 수준의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 문제 대면 후 결과를 확인하는 과정에서 자신의 예상과 일치한 결과에 직면한 nVOE 집단의 상태호기심 수준은 유의한 차이가 없었지만, 자신의 예상과 일치하지 않은 결과에 직면한 VOE 집단의 상태호기심은 증가하였다. VOE 집단 중 결과에 대한 이유를 바르게 추론한 VOE-R 집단의 상태호기심 수준은 유의한 변화가 없었지만 결과에 대한 이유를 바르게 추론하지 못한 VOE-FR 집단의 상태호기심은 증가하였다. 한편 문제의 결과를 확인한 후 VOE 집단과 nVOE 집단의 상태불안은 감소하였으며 VOE-R 집단 역시 상태불안이 감소하였다. 반면 VOE-FR 집단의 상태불안은 유의한 변화가 나타나지 않았다. 문제의 결과를 확인한 후 결과에 대한 과학 개념을 학습하는 과정에서 VOE 집단, nVOE 집단, VOE-FR 집단의 상태호기심은 모두 감소하였다. 한편 nVOE 집단의 상태불안 수준은 유의한 변화가 없었지만, VOE 집단, VOE-R 집단, VOE-FR 집단의 상태불안 수준은 감소하였다. 이러한 연구 결과의 교육적 함의에 대하여 논의하였다. 본 연구의 결과는 과학 학습에서 유발되는 학생의 정서적 상태에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 학교 과학교육 현장을 실행공동체적 관점에서 살펴보고 학교 차원의 전략적 실행공동체의 형성 가능성을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 전국의 14개 과학중점학교 학생 1600여명을 대상으로 SCaCoP 검사를 실시하여 과학교실 내의 실행공동체적 특징을 점검하고, 학교 교육과정의 과학교육활동 중 학생들에게 긍정적 영향을 미친 활동과 그 영향을 분석하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과학중점학교의 교육과정이 두드러지게 운영되는 과학중점과정은, 학교 내의 자연과정 및 인문과정에 비해, SCaCoP의 5개 모든 요인(학습책임감, 호혜적 인간관계, 개방적 참여, 실행, 공동의 관심사)에서 실행공동체적 특성이 높게 나타났다. 둘째, 과학중점과정 학생들은 긍정적으로 인식하는 활동으로 구성원간의 상호작용과 협력이 필수적인 공동체 활동인 '실험', '체험활동', '동아리', '과제연구', 'R&E' 등을 들었다. 셋째, 학생들은 과학중점학교의 활동이 '자기주도적 학습', '학습성과 공유', '동료와의 협력' 등에 긍정적이라고 인식할 뿐만 아니라 '교과 외 과학지식 습득', '교과 내 과학개념 이해', '과학 관련 태도 형성' 등 일반적인 과학교육의 목표들에 대해서도 긍정적이라고 응답하여 실행공동체를 활성화 하는 데 효과적인 교육활동들이 과학교육적 측면에서도 긍정적인 효과를 얻고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 과학중점학교의 특징들은 우리나라의 학교 교육 맥락에서 전략적 실행공동체의 형성과 이를 통한 과학교육 혁신의 가능성을 잘 예시한다고 하겠다.
본 연구는 소셜 빅데이터에 기반을 둔 유명인과 브랜드의 이미지 유사도가 광고효과를 예측할 수 있는 결정변수가 될 수 있는지를 파악하기 위해, 광고효과 예측모형을 생성하고 빅데이터 분석기법인 기계학습 방법을 통해 그 타당도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 SNS상의 키워드 네트워크 구조에 기반하여 유명인-브랜드 이미지 유사도를 정량화하고, 학습 데이터를 통해 이미지 유사도를 독립변수로, 광고효과 데이터를 종속변수로 하는 다중회귀모형을 반복 실시하여 광고효과 예측모형을 생성하였다. 이렇게 생성된 예측모형의 정확도를 판단하기 위해 예측 데이터에서 얻은 광고효과 예측값과 비교 기준으로서의 서베이값을 비교한 결과, 타당도를 판단하는 기준치인 75%의 분류 정확도를 보였으므로 본 광고효과 예측 모델링의 타당성은 확보된 것으로 입증되었다. 본 연구는 유명인-브랜드 이미지 유사성 구조를 소셜 네트워크 구조로 설명하고 그 효과를 기계학습을 통한 예측 모델링으로 검증하여 빅데이터 기반 모델링 연구에 새로운 방법론적 대안과 방향을 제시하였다.
4차 산업혁명의 도래로 우리 삶의 방식과 산업 구조가 IT 기반 자동화를 넘어 지능화 단계로 진화하면서 다양한 분야에서 소프트웨어 역량을 갖춘 인재를 요구하고 있다. 이러한 요구를 반영하여 최근 초중등뿐만 아니라 대학에서도 비전공자에 대한 소프트웨어 기초 교육을 강화하고 있다. 본 연구에서는 관련 연구를 통해 비전공자의 소프트웨어 교육 목표를 컴퓨팅 사고 기반의 일반적인 문제해결능력과 자신의 학문 영역에서 소프트웨어 융합 역량을 향상시키고자 함에 두고, 이러한 목표를 달성하고자 창작로봇을 이용한 비전공자의 소프트웨어 융합 교육에 대한 방안을 제안하였다. 다양한 전공의 학생들로 구성되는 핵심교양 교과목 수강생 91명을 대상으로 창작로봇 과정과 컴퓨팅 사고 및 융합 요소와의 관련성에 기초하여 수업을 설계하고 13주 동안 연구를 수행하였다. 창작로봇을 통한 소프트웨어 융합 교육의 효과를 알아보기 위해, 수업 전사전 진단 조사를 토대로 수업 후 학생들의 학습 성과, 창작로봇 활동 과정에 대한 만족도, 타 학문에 대한 인식의 변화를 관찰하였다. 연구의 결과, 학생들은 학습내용의 이해도, 다 학제적 협력학습에 대한 전반적인 만족도, 타 학문에 대한 이해도, 창작로봇 활동을 통한 문제해결능력에 대한 자기 평가 등 12개 문항에서 수업 전과 비교하여 자신의 능력이 향상되었다고 응답하였다.
본 연구의 목적은 창업교육에 있어 중요한 창의적 문제해결역량에 관한 연구를 살펴보고, 해외의 창의적 문제해결역량교육 관련 정책과 우수 대학의 교과과정 사례를 분석하여 국내의 창의적 문제해결역량교육의 문제점을 극복하기 위한 교육의 프레임워크 및 대학의 역할에 대하여 시사점을 제시하고자 하는 것이다. 이에 문제해결 역량에 관한 기존 연구들과 해외 국가 및 대학의 문제해결 교육 정책 및 교육과정 사례를 중심으로 창의적 문제해결역량교육을 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 창의적 문제해결역량교육 프레임워크는 크게 문제정의, 문제해결방법, 결과적용의 체계로 다음과 같은 구성을 포함한다. 첫째, 창의적 문제해결 교육의 첫 번째 단계인 이론기반 교육과 지속적인 지도와 멘토링의 구성이다. 둘째, 해외대학에서 교육의 주요 정책으로 내세우는 팀기반 학습법이다. 셋째, 체계적인 교육과정평가 개발이다. 넷째, 현장 연계형 및 융합형 패러다임의 구축이다. 이러한 프레임워크를 통해 국내 창의적 문제해결역량교육의 시사점을 국가, 대학, 교과과정 설계차원으로 제시하고, 창업교육과의 상호관계 및 융합의 중요성을 제시한다.
본 연구의 목적은 아동들의 수학문제해결 과정에서 나타나는 아동 간 스캐폴딩 과정을 분석하는 것이다. 연구의 참여자들은 3개 그룹 4학년 6명의 초등학생들을 대상으로 연구는 8월부터 12월까지 5개월간 심층적인 관찰과 인터뷰를 통하여 자료를 수집하여 분석하였다. 연구의 결과 첫째, 아동 간 스캐폴딩 과정에서는 교사와 같은 성인의 개입이 없는 경우 자유롭고 다양한 스캐폴딩의 형태가 관찰되었다. 둘째, 스캐폴딩 과정의 흐름은 조건, 현상, 작용/상호작용, 결과로 나타났다. 셋째, 인지적 도움은 정서적 도움이 순차적이고 독립적으로 일어나는 것이 아니라 통합적으로 일어났다. 교사들은 이 스캐폴딩의 과정에 대한 분석과 의미 도출로 학습자들의 보다 의미 있는 수학학습을 도울 수 있다.
본 연구는 가정과 교육 활동을 위한 가정실습실 공간 구축 및 활용 사례를 통해 진로 연계형 고등학교 선택 과목 확대를 위한 방안을 제시하고자 하였다. 고등학교 선택 과목 추이와 학교 실험·실습실의 교육적 효과에 대한 선행연구의 고찰, 이를 가정실습실 구축을 통한 진로 연계형 고등학교 선택 과목 사례를 서울의 일반고교 두 곳을 중심으로 제시하였다. 이를 통해 도출한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 2020년 현재 고등학교 학생들의 진로 선택 과목 중 가정 교과 관련 과목 개설은 학교마다 차이가 있었다. 본 연구의 대상 학교의 경우 실험·실습실의 활용도가 높으며, 학생들의 선호가 있으나, 과목 개설에서 입시 과목과의 연관성에 대한 안내를 통해 학생들의 선택의 암묵적 유도가 있음을 알 수 있다. 둘째, 일반계 고등학교에서 가정교과 수업 시간 축소, 개설과목 축소는 교사 충원과 연관되며, 이는 궁극적으로 교과의 위기로 이어질 수 있으나 가정 교과와 진로 진학을 연계한 활동을 통해 학생들의 가정 교과에 대해 긍정적으로 인식하여, 이는 교과 선택으로 연장되고 있음을 제시하고 있다. 이를 통해 다양한 가정 교과 관련 과목의 개설과 홍보가 적극적으로 이루어질 필요가 있을 것으로 사료된다.
Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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