요즈음 인터넷 사용자들의 폭발적인 증가와 함께 많은 콘텐츠가 생겨났고 그중 공간의 제약이 없고 교육의 기회가 확대되는 장점으로 인해 사이버강의, 사이버대학이 생기는 등 온라인 교육이 활성화 되고 있는 추세이다. 그러나 온라인 교육은 오프라인 교육과 달리 수강자가 출석이나 시험 일정 둥 자신이 수업에 관한 정보를 계속적으로 관리하지 않으면 출석미달, 과제 및 시험에 관한 정보부재로 인한 어려움이 생길 수 있다. 본 연구에서는 항상 지참하고 있는 휴대폰을 이용하여 사이버강의 둥의 수업 정보를 언제 어디서나 관리하여 온라인교육의 학습능률을 향상시킬 수 있는 모바일 교육시스템을 제안한다.
본 연구는 대학에서 SNS를 활용한 강의가 교수신뢰 및 학업성취도 간에 어떠한 영향을 미치는지 검증하는 탐색적 연구이다. 연구대상은 학부 내의 학부기초를 수강하는 1학년 학생들을 대상으로 SNS를 활용한 분반, 기존의 온라인 강의 지원 시스템을 활용한 분반으로 나누어 동일한 강의 내용, 강의 자료, 강의 활동으로 진행하였다. 기존 연구를 바탕으로 교수 신뢰를 친밀도, 전문성, 강의능력, 지도력 4개의 변인으로 나누고 중간 및 기말 평가 내용을 학업 성취도로 구분하여 두 집단 간의 차이를 검증하였다. 연구결과 친밀도와 기말평가가 두 집단 간 차이가 있는 것으로 나타났다.
In this study we conducted a research regarding the effect on learning immersion and perception of the learning environment by learning presence of students in the Department of aeronautical science and flight operation in the context of non-face-to-face lectures caused by COVID-19. The relationship between learning presence (cognitive presence, emotional presence, and social presence) and learning commitment showed a high correlation. The learning immersion was also found to increase when cognitive presence, emotional presence, and social presence increased in multiple regression analysis to find out the effects of cognitive presence, emotional presence, and social presence, which are sub-factors of learning presence. The advantage of non-face-to-face classes was to be the ease of learning, and the disadvantage of non-face-to-face classes was the most difficulty of the learning process in the content analysis of the non-face-to-face class environment.
본 연구는 온-오프라인 혼합 학습환경에서 중등과학교사의 학습환경 특이적인 PCK 요소 및 하위요소 탐색을 목적으로 하였다. 중등과학교사 12명을 대상으로 설문, 개별 면담, 수업 관찰 자료를 수집하여 PCK 이론적 틀을 기반으로 연역적으로 분석하고 다시 귀납적 분석을 통해 그 범주를 정교화하였다. 온-오프라인 혼합 학습환경에서 본 연구 교사들의 PCK는 요소별로 학습환경 특이성이 다르고 학습환경 특이성에 따라 PCK 요소별 하위요소가 다른 것으로 나타났다. 온라인 학습환경 특이적인 과학 교수 지향으로 '과학 개념 학습' 목표 지향과 '강의식 수업'의 과학 교수-학습 지향이 있었다. 온-오프라인 혼합 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식에는 '교육과정 재구성'이 있었으며, 온라인 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식에는 '학습 목표 선정', '교육과정 자료'가 있었다. 온라인 학습환경 특이적인 과학 교수전략에 관한 지식에는 '과학 주제 특이적 전략', '과학 교과 특이적 전략', '상호작용 전략'이 있었다. 코로나 19 이후 오프라인 학습환경 특이적인 과학 교수전략에 관한 지식에는 '과학 주제 특이적 전략', '상호작용 전략'이 있었다. 온라인 학습환경 특이적인 학생의 과학 학습에 관한 지식에는 '학습을 위한 선지식', '학습 어려움', '학습 동기 및 흥미', '학습 다양성'이 있었으며, 코로나 19 이후 오프라인 학습환경 특이적인 학생의 과학 학습에 관한 지식에는 '학습 어려움'만 있었다. 과학 학습 평가에 관한 지식은 온-오프라인 혼합 학습환경 특이적인 지식과 온라인 학습환경 특이적인 지식이 있었으며, 각각 '평가 내용'과 '평가 방법'이 있었다.
2020년 코로나 사태로 맞이하게 된 교육 패러다임의 변화에 발맞추어 본 연구는 영어 독해 수업을 기반으로 온라인 강의의 효율성을 고찰하고 이에 대한 학습자들의 의견을 분석해 봄으로써 장차의 온라인 강의의 나아갈 방향을 고찰해 보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대학생 1학년들을 대상으로 온라인 강의로 영어 독해 수업을 진행하였다. 연구 결과 온라인 강의는 학습자들의 독해 학습에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습자들의 온라인 강의 만족도는 매우 높은 것으로 나타났으며, 그 이유로는 수업 정보에 대한 재미, 주제의 다양성, 인터넷 사용의 용이성 등으로 나타났다. 온라인 강의의 개선할 점으로는 출석체크 인증 오류나 강의 동영상의 불안정한 재생과 같은 기술적인 부분이 제시되었다. 온라인 강의는 시공간의 제약 초월, 학습자 중심의 자유성 극대화, 자기 주도적 학습, 개인 맞춤형 교육이 가능하다. 대면 강의에 익숙한 교수자들은 온라인 강의가 선택 사항이 아닌 시대적 변화에 맞는 필수적인 과정임을 인지해야 하며 이를 위한 온라인 콘텐츠 개발에 주력할 필요가 있다.
본 연구는 COVID-19로 인하여 비대면 수업을 실시하게 된 대학의 강의 환경에서 토론을 전제로 개발된 상호작용적 영화심리치료 수업이 비대면 환경에서도 감성지능과 공감능력에 효과가 있는지 검증하는 데 목적이 있다. 연구대상은 COVID-19 전후, 대면수업과 비대면수업을 각각 경험한 상호작용적 영화심리치료 수업의 수강생으로, 대면수업 수강생 212명, 비대면수업 수강생 139명으로 구성되었다. 대면수업 수강생은 연구자와 수강생 간의 구조적 질문과 수강생 간의 토론을 실시하였으며, 비대면수업 수강생은 토론을 대체하기 위해 연구자와 수강생 간의 이메일을 활용한 피드백을 실시하였다. 연구 결과, 비대면수업으로 진행한 상호작용적 영화심리치료 수업은 감성지능 중 타인감성이해와 감성활용능력이 증가하였고, 공감능력 중 인지적 공감과 두 하위요인인 관점 취하기, 상상하기 모두 향상되었으며, 정서적 공감 중에서는 공감적 관심이 향상되었다. 대면수업의 효과와 비교한 결과, 타인감성이해, 인지적 공감, 관점 취하기, 상상하기, 공감적 관심이 공통적으로 향상되었고, 대면수업에서는 자기감성이해가, 비대면수업에서는 감성활용능력이 각각 향상되어 대면수업과 비대면수업의 효과에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 학생들의 피드백을 통한 질적연구에서는 교수자의 소통능력과 관심이 비대면 상호작용적 영화심리치료 수업의 효과를 높이는 데 기여하는 것으로 판단되어, 향후 비대면수업으로 전환될 수업 환경에서는 온라인과 오프라인 환경보다는 교수자와 학생 간의 소통과 교수자의 역할이 중요함을 확인하였다.
본 연구는 학습자 특성(성별 및 학교 급)에 따른 온라인 수업 유형 선호도를 파악하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 전국 17개 지역의 초·중·고등학교 학생 4,803명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후, 유효데이터인 4,524명 학생들의 성별 및 학교급을 기반한 온라인 수업 유형 선호도 패턴을 확인하기 위해 Apriori 알고리즘을 이용한 연관규칙 분석을 실시하였다. 연구결과 초등 7개, 중등 4개, 고등 5개 등 총 16개의 규칙을 도출하였으며, 학교급과 무관하게 여학생들은 메이커활동 중심 수업을, 초·중 남학생은 가상체험중심 수업을 공통적으로 선호하였다. 보다 구체적으로, 초등학교 남학생은 SW중심수업을, 여학생은 메이커활동 중심 수업을 선호하였으며, 중학생의 경우 남여 모두 가상체험중심 수업을 선호하였다. 반면 고등학생은 교과별 강의중심에 대한 선호도가 높았다. 이러한 연구결과는 학습의 주체자인 학생이 가진 온라인 수업의 요구를 설명하는 실증적 근거로서 제시될 수 있다. 또한, 본 연구는 향후 온라인 수업의 다각화를 위한 개선방향을 제시, 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 다양한 온라인 수업 활동 및 모델 설계, 온라인 수업을 지원하는 플랫폼 개발, 여학생의 이공계 진로동기 형성과정에 대한 심층적 분석이 계속되어야 할 것이다.
본 연구에서는 교원양성 대학에서 정보과학적 문제 해결력의 기본이 되는 자료구조 강의를 수강하는 학생들에게 학습 동기를 부여하고 몰입도를 증가시킬 수 있는 방안의 하나로서, 문제해결 프로그래밍 자동평가 시스템을 적용하기 위해 자료구조의 주요 토픽별 문제 은행을 개발하였다. 자료구조의 주요 토픽에 적합한 프로그래밍 평가 문제은행 70여 문항을 개발하여, 이를 온라인 자동평가 시스템에 탑재하고, 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후 결과에 따른 학습동기와 몰입도 등을 분석함으로써, 교원양성 대학에서 문제해결 프로그래밍, 자료구조 수업에서 활용할 수 있는 '학습 동기를 부여하며, 몰입하여 해결하는' 교수-학습 콘텐츠와 활용방법을 제시하였다.
최근 미국을 중심으로 MOOC(Massive Open Online Courses) 열풍이 불고 있으며 전세계적으로 확산되고 있다. MOOC는 온라인상에서 누구나 수강할 수 있게 공개된 강의를 의미한다. 우리나라에서도 KERIS(Korea Education & Research Information Service)와 각 대학을 중심으로 많은 강의를 제공하고 있다. 본 논문의 목적은 MOOC의 현황과 개선안을 제시하는 것이다. 이를 위해 먼저 MOOC의 정의와 역사, 국내외 현황을 소개한다. 또한 개선안으로서 대학의 적극적인 참여와 캠퍼스 가치 창출, MOOC 기관의 수익모델 개발과 수료율 향상, LMS(Learning Management System)의 개발과 우수 강사 확보, 강의 번역 등의 과제와 함께 최종적으로는 MOOC가 제공하는 인증 시스템의 질 확보 문제 등을 다양하게 제시하였다.
Due to the spread of COVID-19, the online lecture has become more prevalent. However, it was found that a lot of students and professors are experiencing lack of communication. This study is therefore designed to improve interactive communication between professors and students in real-time online lectures. To do so, we explore deep learning approaches for automatic recognition of students' facial expressions and classification of their understanding into 3 classes (Understand / Neutral / Not Understand). We use 'BlazeFace' model for face detection and 'ResNet-GRU' model for facial expression recognition (FER). We name this entire process 'Degree of Understanding (DoU)' algorithm. DoU algorithm can analyze a multitude of students collectively and present the result in visualized statistics. To our knowledge, this study has great significance in that this is the first study offers the statistics of understanding in lectures using FER. As a result, the algorithm achieved rapid speed of 0.098sec/frame with high accuracy of 94.3% in CPU environment, demonstrating the potential to be applied to real-time online lectures. DoU Algorithm can be extended to various fields where facial expressions play important roles in communications such as interactions with hearing impaired people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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