본 연구는 학습정서, 학습스타일이 예비유아교사의 학습공동체함여 역량에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위하여 유아교육관련 학과에 재학중인 학생 234명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사결과 수집된 변인은 예비유아교의 학습공동체 참여역량, 예비유아교사가 학업수행할 때 경험하는 정서(긍정정서, 부정정서), 그리고, 학습스타일 (학습태도, 학습동기, 교육내용, 교수방법)로 나타났다. 연구 결과, 먼저 예비교사의 학습공동체참여역량은 예비교사들의 학습스타일 중 분석적 학습태도, 학습동기, 교수방법에 있어 토론 및 토론유형을 선호하는 정도, 실험 및 실습 유형을 선호하는 정도와 유의한 상관을 나타내었으며, 학습정서의 하위범주인 긍정정서와 부정정서와도 유의한 상관이 있었다. 회귀분석결과, 예비교사들의 학습정서의 하위범주인 부정정서, 학습스타일 중 학습동기, 교수방법유형 중 실험 및 실습유형을 선호하는 정도, 분석적인 학습태도, 그리고 교육내용 중 전공학문을 지향하며 그 중요성에 가치를 두는 정도는 예비교사의 학습공동체참여역량에 유의미한 것으로 나타났다. 본 연구결과는 예비교사를 양성하는 교육현장이 단순히 전공관련 지식을 전달하는 데 그치는 것이 아니라, 학습자들로 하여금 학습공동체참여역량을 갖출 수 있는 경험을 제공하기 위한 노력을 할 수 있어야 함을 시사하고 있다.
Students' engagement is important for meaningful learning and it has multifaceted aspects for their science learning. This study investigated elementary students' perceptions of science learning engagement. The subjects of this study were 341 4th to 6th elementary students. The survey questionnaires were 5-Likert scale questions and free response questions on science learning engagement. The results showed that elementary students' perceptions of behavioral engagement were higher than emotional and cognitive engagement. Keyword network analysis with NetMiner program showed that the frequent key words of science learning engagement were 'experiment', 'listening', and 'teachers' explanation', which were mostly the behavioral types of engagement. The degree centrality and eigenvector centrality of these key words appeared high. 'Interest', which is emotional engagement, were also one of the frequent key words, but the centralities of this word were relatively low. The Frequent key words of science learning disengagement were mostly related with off-tasks, not doing expected behaviors and negative emotions about science and science learning. Educational implications on science learning engagement were discussed.
인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.
본 연구는 외국인 학부생들을 대상으로 한국어 말하기 수업을 플립러닝으로 설계하여 적용하고, 말하기 관련 정서적 요인에 미치는 영향과, 한국어 말하기 효능감을 높이기 위해 필요한 경험이 무엇인지에 대한 그들의 인식을 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 신입생 대상 '창의적 말하기' 과목을 플립러닝으로 재설계하여 한 학기 동안 운영하였다. 말하기 관련 정서 요인에 대한 효과를 분석하기 위해 26명의 외국인 유학생들을 대상으로 말하기 효능감, 말하기에 대한 부정적 인식과 신체 증상, 그리고 청중 의식에 대하여 사전-사후 검사를 하고 그 차이에 대한 대응표본 t검증을 실시하였다. 또한 '말하기에 대한 자신감 향상을 위해 필요한 경험'에 대한 인식을 조사하고 내용분석을 실시하였다. 분석결과, 플립러닝 후 학생들의 말하기 효능감은 유의미하게 향상되었다. 이는 플립러닝이 외국인 학부생의 한국어 말하기에 대한 긍정적 정서를 높이는 데에 효과가 있음을 의미한다. 또한 유학생들은 한국어로 말하기 연습을 하고, 한국인 동료와 같이 학습함으로써 한국어 말하기 자신감을 높일 수 있다고 인식하고 있었다. 이런 결과를 바탕으로 몇 가지 논의와 제언을 제시하였다.
인터넷의 발전으로 사용자들은 자신의 경험이나 의견을 공유한다. 영화평과 같은 비정형 문서의 전체적인 감정이나 장르 등의 정보를 고려하지 않고 연관된 키워드를 사용하기 때문에 적절한 감정 상황에 따른 감성 정확도를 저해한다. 따라서 사용자들이 작성한 비정형 문서가 속한 장르나 전반적인 감정 등의 정보를 기반으로 감성을 예측하는 시스템을 제안한다. 먼저, 비정형 문서로부터 기쁨, 화남, 공포, 슬픔 등의 감정 집합과 연관된 대표 키워드를 추출하고, 감정 특징단어들의 정규화된 가중치와 비정형 문서의 정보를 훈련 집합으로 CNN과 LSTM을 조합한 시스템에 훈련한다. 최종적으로 영화 정보와 형태소 분석기와 n-gram을 통해 추출한 정제된 단어들과 이모티콘, 이모지 등을 테스트함으로써 감정을 이용한 감성 예측 정확도와 F-measure 측면에서 향상됨을 보였다. 제안한 예측시스템은 슬픈 영화에서 슬픈 단어의 사용과 공포 영화에서 무서운 단어 등의 사용으로 인해 부정으로 판단하는 오류를 피함으로써, 감성을 상황에 따라 적절하게 예측할 수 있다.
다양한 정보통신기술의 발달로 인하여 기존 이러닝 등의 2차원적 학습 콘텐츠 한계를 극복할 수 있는 한 가지 방안으로 3차원적 가상현실 활용 가능성에 대한 모색이 이루어지고 있다. 특히 가상현실에서의 화면 구성은 학습에 직 간접적으로 영향을 미치는 감성을 유발할 수 있는 가능성을 지닌다. 하지만 화면의 어떠한 측면이 감성을 유발하는지에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구는 감성을 유발할 수 있는 가상현실 학습 환경에서의 화면 구성 요소에 대한 사용자 인식을 분석하는 목적을 지닌다. 대표적인 가상현실 학습 환경 플랫폼 주요 화면에 대한 사용자의 인식을 확인하기 위해 다차원척도(Multi Dimensional Scaling, MDS)분석법을 활용하였다. 연구 결과, 사용자는 화면에서의 공간의 깊이 차원과 아바타 등의 움직임에 해당하는 역동성 차원에서 감성을 유발할 수 있다는 점을 확인하였다. 본 연구는 가상현실에서의 화면 요소중 감성을 유발할 수 있는 기술적 변인을 탐색해 보는데 의의를 지닌다.
Objectives : The purpose of this study was to identify the effects of emotional competence, learning organization and nursing organizational culture on performance among clinical nurses. Methods : This study was conducted over a six-month period, with 170 nurses from general hospitals with 400 beds in three regions of Korea. Data were gathered from August 25th to September 10th, 2016, using a self-report questionnaire, and analyzed using the IBM SPSS 19.0 program. Results : The significant predictors of nursing performance were self-awareness (${\beta}=.32$), a master's degree or higher (${\beta}=.20$), relationship management (${\beta}=.26$), personal mastery(${\beta}=.23$), and 5~10 years in a clinical career (${\beta}=.16$). These variables explained 47.3% of the variance in nursing performance. Conclusions : To improve nursing performance, interventions that can enhance nurses' emotional competence and the need for program development to enhance their learning organization, as well as related variables, including academic credentials and clinical career, should be considered.
In this study, a brain-basrd model for science teaching and learning was developed based on the natural processes which human acquire knowledge about a natural object or on event, the major domains of science educational objectives of the national curriculum, and the human brain's organizational patterns and functions. In the model, each educational objective domain is related to the brain regions as follows: The affective domain is related to the limbic system, especially amygdala of human brain which is involved in emotions, the psychomotor domain is related to the occipital lobes of human brain which perform visual processing, temporal lobes which perform functions of language generating and understandng, and parietal lobes which receive and process sensory information and execute motor activities of body, and the cognitive domain is related to the frontal and prefrontal lobes which are involved in think-ing, planning, judging, and problem solving. The model is a kind of procedural model which proceed fiom affective domain to psychomotor domain, and to cognitive domain of science educational objective system, and emphasize the order of each step and authentic assessment at each step. The model has both properties of circularity and network of activities. At classrooms, the model can be used as various forms according to subjects and student characteristics. STS themes can be appropriately covered by the model.
As the environmental problems are recognized as daily problems in our lives, not as issues of those who are engaged in specific professional fields, the interest in environmental education is increasing gradually. The environmental education is the one that studies the environment and its problems and seeks the solutions for them. This paper deals with how the Korean subject will include environmental education. The environmental problems are already dealt with in the Korean textbooks according to the 6th curriculum for the Korean subject. A noticeable fact is that those textbooks connect the skills for language skills with environmental education. That is, the textbooks try to improve 4 language skills (speaking, listening, reading, and writing) with the Korean data related to environment, which can be the most practical means. This tendency will be also reflected in the 7th curriculum for the Korean subject, and the means will be taken by which environmental education will be able to be implemented more effectively through a variety of learning activities. In case of speaking and listening, learning activities such as speaking of, listening to, or discussing the contents concerning environmental problems can be recommended. In case of reading and literature, learning activities such as reading articles or works concerning environmental problems. Through these learning activities the Korean education will be able to achieve the goal in the fields of knowledge, information, and autonomy or attitudes which are the goals of environmental education. If the contents of the Korean curriculum are described in detail, it can be known that the Korean subject have someting to do with knowledge, skills, and recognition more deeply. In the methods In obtain information and knowledge, it will be desirable to recognize knowledge and information indirectly through various reading data rather than to recognize knowledge and information directly. Or it will be desirable to increase the sensitivity about environmental problems through literary works. For this environmental education in the above, we need to utilize discussion or presentation-oriented leaching and learning in the Korean education. Also we need to approach environmental problems by using various teaching media. We need to emphasize the education in the affective domain, especially through expression of emotions. guidance of reactions, internalization, personification, and so on.
Khan, Rafiul Hasan;Lee, Youngsuk;Lee, Suk-Hwan;Kwon, Oh-Jun;Kwon, Ki-Ryong
한국멀티미디어학회논문지
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제22권5호
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pp.558-572
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2019
Anthropomorphism is the attribution of human traits, emotions, or intentions to non-human entities. Anthropomorphic animal face masking is the process by which human characteristics are plotted on the animal kind. In this research, we are proposing a compact system which finds the resemblance between a human face and animal face using Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and later applies morphism between them. The whole process is done by firstly finding which animal most resembles the particular human face through a DCNN based animal face classification. And secondly, doing triangulation based morphing between the particular human face and the most resembled animal face. Compared to the conventional manual Control Point Selection system using an animator, we are proposing a Viola-Jones algorithm based Control Point selection process which detects facial features for the human face and takes the Control Points automatically. To initiate our approach, we built our own dataset containing ten thousand animal faces and a fourteen layer DCNN. The simulation results firstly demonstrate that the accuracy of our proposed DCNN architecture outperforms the related methods for the animal face classification. Secondly, the proposed morphing method manages to complete the morphing process with less deformation and without any human assistance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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