본 연구는 스마트러닝 기반의 핵심역량 제고를 위한 대학 비교과 교육과정을 개발하고 참여자의 역량변화와 교육효과를 분석하고자 하였다. 서울 소재의 S대와 K대 재학생이 연합하여 총 10개의 팀을 구성하여 스마트기기와 앱을 활용한 일일캠프 형식으로 진행하였다. 참여 학생들의 역량분석결과 소통역량, 자기주도역량, 창의성역량이 유의미하게 증가하였다. 또 프로그램의 교육적 효과를 분석하기 위하여 초점집단 인터뷰를 진행한 결과, 학생들은 '소통', '자기주도', '협동학습', '문제해결', '도구 활용'의 영역에서 발전적인 변화가 있다고 하였으며, 스마트기기와 앱의 교육적 활용이 프로그램에 몰입하고 흥미를 더하는데 도움이 된다고 응답했다. 본 연구를 통하여 비교과 교육과정 개발에 대한 새로운 모형과 시사점을 제시하고자 하였고, 향후 보다 다양한 스마트러닝 기반의 비교과 교육과정 개발을 통해 경쟁력 있는 인재 양성을 위한 대학 교육발전에 단초가 되기를 기대해 본다.
본 연구의 목적은 고등 수학교육에 있어서 스마트 러닝의 특징적 적용을 통해 교육환경의 확장과 학습자 역량의 확장을 시도하고 그 효과성을 분석하는 것이다. 본 연구는 2017년 G대학에서 1학년 학생들의 공학인증 과목 중 하나인 미적분학I을 수강하는 화공생명학과 학생들 118명을 실험집단과 비교집단으로 분리하여 스마트러닝의 효과성을 검증하였다. 즉 수업에서 공학도구를 활용한 다양한 학습활동과 SNS를 통한 교수자와 학습자 간의 활발한 상호작용이 시각적 이해와 수학적 개념형성, 그리고 학습성과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과에 따르면 실험집단에서 긍정적인 학업성취를 보였으며 학습자들의 만족도가 높았다. 본 연구는 고등 수학교육에서 스마트러닝의 가능성을 확인하였으며 향후 질 높은 스마트러닝을 실현하기 위한 전략을 제안한다.
지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.
자동화된 스마트 그리드의 등장은 이러한 문제에 대응을 위한 필수적인 장치가 되고 있으며 스마트 그리드 기반 사회로의 진전을 가져오고 있다. 스마트 그리드는 전기 공급 업체와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 새로운 패러다임이다. 스마트 그리드는 전력 그리드를 보다 안정적이고 신뢰할 수 있으며 효율적이고 안전하게 만들기 위한 엔지니어의 이니셔티브로 인해 등장했다. 스마트 그리드는 전력 소비자가 전력 사용에서 더 큰 역할을 할 수 있는 기회를 창출하고 전력을 현명하고 효율적으로 사용하도록 동기를 부여한다. 이에 본 연구에서는 기계 학습을 통한 전력 수요 관리에 중점을 둔다. 기계 학습을 사용한 수요 예측과 관련하여 현재 다양한 기계 학습 모델이 소개되어 적용되고 있는 데 이에 관한 체계적인 접근이 요구되고 있다. 특히 GP 학습 모델의 경우에 일반 소비 예측 및 데이터의 가시화와 관련해서 다른 학습 모델보다 장점이 있지만, 스마트 미터 데이터의 예측과 관련해서는 데이터 독립성에 강한 영향을 받는다.
The purpose of this study is to explore how pre-service elementary teachers perceive and use smart learning environments. For this purpose, 23 pre-service elementary teachers who took theory and practice in a science education course were asked to develop lesson materials using smart tools and make a self-report questionnaire. These data were categorized in an instructional, exploratory, and interactive approach, depending on how they guided students to access knowledge and information. As a result of the study, pre-service teachers perceived the smart tools as the exploratory and interactive learning tools to be used for students to actively search for and interact with data and knowledge. But in developing lesson materials, they usually used the smart tools for resource sharing and communication in the instructional manner. In conclusion, the gap between their perception of smart tools and lesson materials, and the educational implications will be discussed.
본 연구의 목적은 대학교육의 스마트러닝에 대한 인식 및 활용방안을 살펴보는 것이다. 이를 위해 A지역 대학생 345명을 대상으로 스마트 기기 이용현황, 스마트러닝에 대한 인식, 활용 요구에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 첫째, 대학생들의 스마트 기기를 포함한 미디어 기기 일일 평균 사용시간은 4시간 이상이 가장 많았고, 스마트기기 사용 용도는 SNS 사용, 게임 및 오락, 일정관리 등이었다. 둘째, 대학생들이 인식하는 대학교육에서 스마트러닝의 장점은 학습 및 과제해결부담 감소가 가장 많았고, 장애요인은 수업몰입의 어려움이었다. 셋째, 대학 스마트러닝에 대한 요구는 스마트러닝을 위한 교육, 강의실 구축에 대한 의견이 가장 많았다. 본 연구를 통해 향후 스마트러닝을 대학교육에 활용할 수 있는 방안과 기초자료를 제공하고자 하였다.
최근 정보통신기술의 발전으로 스마트한 기술들이 확산되면서 이전과 다른 방법으로 소통하고 콘텐츠를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 보다 다양한 학습방법을 가능하게 함으로써 교육산업에 큰 변화를 가져오고 있다. 한국은 e-러닝에 이어 스마트러닝 선도국으로 도약하기 위해 2011년 스마트교육 추진 정책 수립을 시작으로 공교육에 스마트러닝 도입을 적극 추진해왔다. 그러나 아직까지 스마트러닝의 추진 성과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 현 시점에서 공교육의 스마트러닝 추진 문제점을 파악하고 개선안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 스마트러닝이 공교육에 정착하기 위한 성공전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공교육과 스마트러닝 환경을 종합적으로 검토하고, SWOT 분석과 AHP 기법을 통해 전략 요인과 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 국내 공교육 환경에 스마트러닝을 성공적으로 정착시키기 위해서는 약점을 보완하여 위협을 극복하는 WT전략에 초점을 맞춰야 하는 것으로 나타났다. 세부 요인으로는 미흡한 스마트러닝 관련 교사 연수 제도(W2), 제도차원 교육환경기반 및 추진역량(S4), 스마트러닝 추진에 대한 제한적 정부지원(T4) 순으로 나타났다. 특히 정부의 제도적 기반이 우선적으로 검토되어야 한다는 시사점이 도출되었다. 이 연구는 향후 스마트러닝 추진을 위한 정책과 지원제도 수립 과정에 전략적 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
최근에 사용자 스마트 폰의 위치정보를 활용한 다양한 종류의 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 시대적 동향을 기반으로 우리는 위치정보 기술의 한 분야인 지오펜싱 기술을 활용한 새로운 형태의 학습 지원 시스템의 설계를 하였다. 본 시스템은 학습자가 스마트 폰을 휴대한 채로 가상울타리 영역으로 설정한 강의실 안으로 진입을 하는 경우 학습자의 스마트 폰의 위치정보를 이용하여 강의실의 위치를 식별하고 학습자의 스마트 폰으로 필요한 학습콘텐츠를 자동으로 제공을 한다. 우리의 시스템은 학습 콘텐츠들을 메시지나 모바일 쿠폰의 형태와 유사한 형태로 제공을 하고 있으며, 학습자들은 이러한 모바일 서비스 환경에 매우 익숙하다. 따라서 본 시스템으로 제공되는 학습콘텐츠의 이용은 학습자의 학습 효과를 향상하는데 도움을 줄 있을 것으로 기대된다.
정보통신기술의 급격한 발전에 의해 교육은 스마트러닝으로 접어들고 있다. 학습자는 종이책을 내려놓고 다양한 스마트 디바이스를 활용한 학습을 하고 있으며, 이 순간에도 수없이 많은 플랫폼에 각각 들어맞는 학습 시스템이 등장하고 있다. 플랫폼 종속적인 시스템이 이기종 플랫폼에 적용되기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하며, 시스템이 보유하고 있는 학습 콘텐츠의 양이 많아질수록 이러한 현상은 더욱 심화된다. 불필요한 자원의 낭비를 줄이고 학습 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서 이기종 플랫폼을 지원하는 러닝 시스템의 연구가 필요하다. 이를 실현하기 위해서는 기존에 존재하는 수많은 학습 콘텐츠를 불필요한 중복 없이 통합할 수 있는 데이터베이스 모델의 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 학습 콘텐츠를 통합할 수 있는 데이터베이스의 대안으로 온톨로지 기반의 메타데이터 모델을 제안하고, 이를 활용해 이기종 플랫폼을 지원하는 스마트러닝 시스템을 설계하고 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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