본 연구는 과학 수업 딜레마 사례에 관한 초등 예비교사의 탐구 활동이 교사교육에서 어떠한 효용성을 가지는지 탐색하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 딜레마 사례에 관한 초등 예비교사의 탐구 과정의 특징은 무엇이며 탐구를 통해 그들의 교육적 의사결정이 어떻게 변화하는지 자세히 살펴봄으로써 딜레마 사례 활용 교사교육의 효과에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 교육대학교 4학년에 재학 중인 초등 예비교사 20명이 참여하였으며 모둠별 프로젝트 학습 형태로 과학 수업 딜레마 사례에 관한 탐구 활동을 7주간 수행하였다. 연구자는 사전·사후 설문지, 모둠별 KWHL 표, 모둠별 탐구보고서, 모둠별 발표 자료 및 모둠별 토론 내용을 데이터로 수집하고 분석하여 예비교사의 탐구 과정의 특징과 의사결정 변화에 영향을 주는 주요 요인을 추출하였다. 예비교사들은 딜레마 사례에서 다루고 있는 과학 주제를 탐구하면서 자신의 과학 학습 과정, 탐구 과정을 의미 있는 것으로 인식하였고 자신이 탐구를 통해 과학을 학습한 것처럼 초등학생도 유의미한 과학 탐구 활동을 할 수 있을 것으로 유추하였다. 또 예비교사들은 수업 주제와 관련하여 실제 초등학생의 사고 과정이나 배경 지식 등을 다양한 방법으로 탐구하였다. 지도서와 교육과정 등의 문서를 조사하고 현장교사나 초등학생과 면담을 통해 '실제' 학생의 사고 과정이나 수준을 파악하고자 했고 이를 교육적 의사결정에 반영하였다. 또한, 딜레마 상황의 해결 방안을 한 가지 대안으로 귀결하지 않고 여러 가지 교수 방법을 비교하며 상황에 따라 다양한 대안이 가능함을 인식하기도 하였다. 이처럼 딜레마 사례는 비구조화된 문제로서 예비교사에게 일종의 문제해결 상황을 제공하였고 예비교사의 과학적 탐구, 학생의 사고에 관한 탐구를 촉발하였으며 예비교사가 교수-학습의 복잡성을 인식하는 데 일조하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 딜레마 사례 활용 교사교육과 관련된 시사점을 논의하였다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습한 우수한 성능의 거대한 모델들이 다양하게 고안되었다. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스나 제품에 적용하기 위해서는 빠른 추론 속도와 적은 연산량이 요구되고 있으며, 이에 모델 경량화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대표적인 모델 경량화 기술인 지식증류는 교사 모델이 이미 학습한 지식을 상대적으로 작은 크기의 학생 모델에 전이시키는 방법으로 다방면에 활용 가능하여 주목받고 있지만, 당장 주어진 문제의 해결에 필요한 지식만을 배우고 동일한 관점에서만 반복적인 학습이 이루어지기 때문에 기존에 접해본 문제와 유사성이 낮은 문제에 대해서는 해결이 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 궁극적으로 해결하고자 하는 과업에 필요한 지식이 아닌, 보다 상위 개념의 지식을 학습한 교사 모델을 통해 지식을 증류하는 이질적 지식증류 방법을 제안한다. 또한, 사이킷런 라이브러리에 내장된 20 Newsgroups의 약 18,000개 문서에 대한 분류 실험을 통해, 제안 방법론에 따른 이질적 지식증류가 기존의 일반적인 지식증류에 비해 학습 효율성과 정확도의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.
경영환경이 급변함에 따라 기업 운영에 어려움을 겪으며 특히 대기업에 비해 중소기업의 경영에 최고경영자의 역할이 막중함에 따라 상대적으로 최고경영자의 역량이 경영성과에 많은 영향을 주고 있다. 이로 인해 중소기업의 경쟁력 제고를 위해서는 최고경영자의 역량이 중요하다. 한편 컨설턴트란 기업과 조직이 당면한 다양한 이슈에 대하여 객관적이고 합리적 의사 결정을 유도하여 경영활동에 직간접적으로 참여하는 주체로 정의된다. 컨설턴트가 필수적으로 갖추어야 하는 경영적 전문 지식, 문제해결 능력, 의사소통 능력, 통찰력, 리더십 등은 컨설턴트의 역량이라고 할 수 있으며, 이는 특정 기간 동안의 계약 유무를 제외하면 최고경영자가 기업의 경영과 경쟁력 제고를 위해 갖추어야 하는 역량과 동일하다. 따라서 본 연구는 선행 연구를 통하여 최고경영자의 컨설턴트 역량으로서 4가지 변수인 직무역량, 커뮤니케이션 역량, 학습역량, 혁신역량으로 구분, 해당 변수가 각각 기업의 혁신성과에 미치는 영향과 혁신성과가 기업의 경영성과에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 조사는 제조 및 서비스업의 중소기업을 대상으로 진행하였으며 분석기법은 신뢰성 및 타당성 분석, 확인적 요인분석과 구조방정식 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 최고경영자의 직무역량, 커뮤니케이션 역량, 학습역량, 혁신역량은 각각 기업의 혁신성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다, 둘째, 기업의 혁신성과는 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 중소기업 최고경영자의 역량을 컨설턴트 역량과의 공통적 요소를 도출하였으며 중소기업의 성과를 향상할 때 필요한 최고경영자의 역량 특성의 시사점을 도출하였다.
지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.
기업환경이 불확실해지고 복잡화되고 있는 상황에서 구성원들의 협력적이고 긍정적인 상호작용을 이끌어갈 리더십이 필수적이다. 즉, 구성원들이 자발적 리더십을 통해 의견을 공유하고 업무를 진행할 경우 불확실한 도전에 보다 효과적으로 대응하고, 목표하는 경영성과에 가까워진다. 따라서 본 연구에서는 최근에 이슈가 되고 있는 공유리더십의 중요성을 밝히고자 한다. 공유리더십이 팀효능감과 팀조직시민행동, 이직의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 부산 내 팀조직에서 근무하는 구성원을 대상으로 설문조사를 실시하였고 결과는 다음과 같다. 첫째, 공유리더십이 팀효능감에 미치는 영향은 각각 계획과 조직화 0.202(C.R.=2.853), 문제해결 0.463(C.R.=5.620), 지원과 배려 0.237(C.R.=3.326), 개발과 멘토링 0.366(C.R.=5.132)으로 설정된 가설과 같이 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 팀효능감이 팀조직시민행동과 이직의도에 미치는 영향은 각각 0.545(C.R.=5.895), -0.143(C.R.=-0.817)로 팀효능감은 팀조직시민행동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 팀효능감은 이직의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
현재 한국은 OECD 국가 중에서 대학병원을 비롯한 상급병원의 접근이 매우 용이하고, 환자가 대학병원의 응급실에 한 두시간 내 당도 할 수 있는 반면, 적절한 시점에 수술을 받지 못해 사망하는 소위 '필수의료' 사각지대가 많이 발생하고 있다. 특히, 외과계 필수의료(외필의)의 경우 기본적인 수술임에도 현재 대학병원에서조차 응급상황에서 외필의 수술을 집도할 의료진이 부족하는 등 전체적인 의사수는 많지만 외필의 의사수는 매우 부족한 상황이다. 이러한 인력난은 수술에 대한 낮은 보험수가 문제도 있지만, 응급상황에서 발생률이 높아지는 의료사고에 대한 형사책임의 부담감도 매우 큰 영향을 미친다. 본 글에서는 필수의료에 대한 해결책으로 융합된 스마트 외과계 필수의료(SES) 병원에서 인력난을 해결하기 위해서 형사면책을 제시하고 있다. 현재 형사면책의 필요성에 대해서는 의료계에서는 공감하지만, 국민적 합의를 이루지 못하고 있는 것은 모호한 면책범위에 대한 부분이다. 이 글에서는 의료행위 중에서 형사면책이 가능한 필수의료 행위(수술)에 대한 명확한 범주를 마련하고자 한다.
최근 금융산업에서의 디지털 전환이 가속화되며, 인터넷 활용의 취약계층인 고령 소비자의 인터넷 뱅킹 사용 수준을 제고하는 것은 중요한 과제가 되었다. 이에 본 연구는 미디어패널조사 11차년도 자료의 60대 이상 3,101명의 응답을 분석하여, 고령 소비자의 인터넷 뱅킹 사용에 대한 자기효능감에 영향을 미치는 인구통계학적, 경험적, 심리적 요인을 규명하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째 고령 소비자의 인터넷 뱅킹 사용에 대한 자기효능감에 미치는 인구통계학적 변수로 성별, 교육수준, 직업유무, 소득수준을 확인하였다. 둘째 고령 소비자의 인터넷 뱅킹 사용에 대한 자기효능감에 영향을 미치는 경험적 요인으로 인터넷 쇼핑 경험을, 심리적 요인으로 정보보안우려, 디지털 리터러시, 높은 문제해결의지를 확인하였다. 셋째, 경험적, 심리적 영향요인이 60대와 70대 이상의 연령 구분에 따라 다른 영향력을 갖는지에 대하여 조절효과 분석을 실시한 결과, 모든 변수에서 연령 구분에 따라 인터넷 뱅킹 사용에 대한 자기효능감에 미치는 영향력이 다름을 확인하였다. 본 연구의 결과는 고령층으로 구분되는 소비자 집단 내에서도 금융행동의 차이를 유발하는 특성이 있음을 경험적으로 밝혀냄으로써 고령 소비자의 비대면 금융 서비스 활용과 관련한 논의에 기여할 수 있을 것이다.
제4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 전환 등 사회적 혁신을 기반으로 모두를 위한 삶의 질을 제고할 수 있는 교육 패러다임의 전환이 필요한 시기이다. 이러한 시대 변화의 흐름을 파악하여 교육과정의 변화를 준비하여야 한다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 패러다임의 변화에 따른 미래 초·중등교육의 방향성이 논의되고 있는 시점에서, '미래교육환경의 변화에 따라 의생활교육은 어떤 혁신적 과제를 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하여 미래 교육환경의 변화의 특징과 의생활교육과정을 분석해보고, 이를 바탕으로 의생활교육과정의 방향을 탐색하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 수행하기 위해 제1차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정의 의생활교육과정 분석결과를 활용하였다. 결론적으로 미래 교육환경의 변화에 따른 의생활교육과정의 방향으로는 먼저 인재상으로 인공지능(AI)에 인간의 감성과 환경, 의생활문화를 더하는 융·복합교육인재양성, 소프트웨어 역량과 실천적 문제해결 역량을 연계하는 의생활교육, 인공지능(AI)을 활용한 패션 메이커교육과 가치 지향적인 의생활교육 등을 도출하였다. 본 연구를 통해 실제적 교육현장 적용인 의생활 교수·학습방법에 대한 후속연구가 진행되기를 기대한다.
이 연구는 초등 과학 영재가 보이는 추론 사례를 분석하여 SSI 추론 유형별 근거 활용의 특징과 의사결정의 어려움을 이해하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 코로나19 관련 쓰레기 문제에 대한 SSI 수업에 참여한 초등 과학 영재 학생 17명의 발화 내용과 학습지를 비형식적 추론의 유형 분석틀로 분석하였으며, 추론의 근거에 따라 이성적 유형, 감정적 유형, 직관적 유형의 3가지로 구분하였다. 분석 결과, 학생들은 SSI 추론의 근거 활용별로 다음의 특징을 보였다. 첫째, 이성적 유형에서 학생들은 과학적 지식과 수치·통계를 객관적 근거로 중요하게 여기고 기록하였다. 반면 객관적 근거를 기록하지 않은 학생들은 이후의 의사결정에 소극적이었다. 둘째, 감정적 유형에서 학생들이 어느 관점에 공감하여 추론하느냐에 따라 제시한 해결책도 달랐다. 이는 학생들이 공감한 대상 외의 SSI에 관한 다양한 입장을 고려하지 못하는 어려움으로도 이어졌다. 셋째, 직관적 유형에서 학생들은 다른 모둠원이 제시한 의견에 반대하면서도 그 이유를 정확한 용어로 설명하지 않았다. 이는 학생들이 문제 해결을 하지 않거나 근거를 비판적으로 검토하지 않는 어려움으로도 이어졌다. 넷째, 두 가지 유형이 결합된 사례도 나타났다. 직관적 유형은 이성적, 감정적 유형에 앞서 나타났다. 직관적 유형은 감정적 유형과 결합되었을 때 개인의 경험과 공감을 바탕으로 감정 이입을 심화시켰으며, 이성적 유형과 결합되었을 때에는 즉각적인 반응으로 그쳤다. 본 연구에서는 이러한 논의를 통해 SSI 수업에서의 교수 지식 연구가 나아가야 할 방향을 비형식적 추론 유형별 근거 활용의 특징과 의사결정의 어려움 관점에서 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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