본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서는 최근 관심이 급격히 증대되고 있는 암모니아 연료에 대해 연소기술 중심의 기술 동향과 개발 방향에 대해 살펴보았다. 암모니아 연료의 필요성 및 수소 캐리어로서의 청정 암모니아 전주기 가치 사슬에 대해 소개하였으며, 암모니아 연소 특성에 대한 기초 개념과 화염 안정성 및 저NOx 연소기술 측면에서 암모니아 연소기술의 개발 방향을 제시하였다. 마지막으로는 암모니아 연소기술 동향에 대해 발전 및 산업 부문별로 그 특징을 살펴보고, 이에 관한 향후 연구 개발 방향을 도출하였다. 본 논문을 통해 암모니아 연료에 대한 기초적인 지식과 향후 개발 방향 및 의미에 대해 전달하고자 한다.
이 연구의 목적은 실제 수업을 통해 이루어진 교수 상황과 면담을 통하여 제7차 화학I 교육과정이 화학 교사들에게 어떻게 인식되고 있는지 알아보기 위한 것이다. 이 연구를 위하여 화학I 교과를 가르쳐 본 경험을 가지고 있는 4명의 화학 교사를 선정하였다. 연구 결과, 화학 교사들은 제7차 교육과정 화학I 의 목표를 바르게 인식하고 있었으나, 실제 수업에서는 화학II 교과에 제시하는 개념들까지도 다루는 설명식 수업을 하고 있었다. 교사들은 그 이유가 대학수학능력시험 때문이라고 생각하였다. 그러나 기출문제를 분석한 결과, 화학I 교과를 벗어난 내용은 거의 없었다. 이를 통해 화학교사들은 제7차 화학I 교육과정의 목적을 피상적인 지식으로만 알고 있을 뿐 내면화하지 못하고 있으며, 평가에 대한 잘못된 인식이 7차 교육과정의 화학I 교과의 정신을 발현하는데 방해한다는 것을 알 수 있었다.
이 연구는 통합과학 수업 중 실시하는 수행평가의 특성과 교사의 PCK와의 관련성을 분석하였다. 이를 위해서 4명의 통합과학 교사의 수행평가 수업을 관찰하였고, 녹화하였으며, 관찰한 수업에 관해 면담을 하였고, 질문지를 통해 교사의 PCK를 조사하고 분석하였다. 연구결과 각 교사의 평가의 특징은 수행의 과정 및 결과 평가, 학생의 이해 상태파악, 피드백, 교실내의 상호작용의 정도, 평가기준의 사용을 중심으로 차이를 보였다. 특히 학생이 평가에 적극적으로 참여할 수 있는 기회와 학습의 지원을 위해 평가가 사용되는 정도에서 두드러진 차이를 보였다. 또한, 교사의 과학교수지향과 PCK 그리고 수행평가의 실천이 일정한 관계를 가짐을 알 수 있었다. 교사의 통합과학 교육의 목표가 학문적 목적과 과학소양의 목적을 모두 가지는 경우 PCK가 개념학습과 경험학습을 중심으로 정교하게 드러났으며, 평가의 실천 역시 그와 일관되게 다양하고 복합적이었다. 한편, 소양교육을 강조하는 경우 PCK는 경험 중심 학습을 바탕으로 하는 수업 활동을 강조하였고, 평가의 실천에서는 학습을 위한 수행 활동과 평가활동의 구분이 모호하였다. 이와는 대조적으로 교과 내 학문적 목표를 강조한 경우는 전통적 수업 전략 및 평가 지식이 드러났고, 평가의 실천에 있어서는 총괄평가를 강조하였다. 이러한 연구결과를 토대로 최근 강조되는 학습을 위한 평가를 효율적으로 실시할 수 있는 교사의 역량 신장을 위한 연수의 내용으로 평가에 학생을 적극적으로 참여시킬 수 있는 전략, 수행 과제에 적절한 구체적인 평가 기준의 사용, 학생이 수행평가 과제를 수행하는 과정에서 발생하는 학습의 질적평가 전략, 직관적 평가의 역량 개발이 포함되어야 한다는 시사점을 제시하였다. 추가 연구 주제도 제안하였다.
본 연구에서는 과학교사의 적응적 실행에 대한 인식을 중요도와 실행도 측면에서 알아보고자 하였다. 이를 위해 중등 과학교사를 대상으로 적응적 실행 설문지를 개발하여 128명의 설문 응답 결과를 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 과학교사들은 적응적 실행의 17개 항목에 대해 모두 중요하다고 응답하였다. 특히 '예시의 추가', '개념의 수준/범위 조절', '학생 참여 격려'에 관한 항목은 중요도와 실행도가 모두 높게 나타났다. 둘째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석 결과, 중요도는 높으나 실행도가 낮아서 집중 개선이 필요한 항목들은 '학생들의 주도적인 학습을 격려'하고 '개인차에 대한 모니터링과 대응'에 대한 것이었다. 이 항목들이 중요도가 높음에도 불구하고 실행도가 낮은 이유에 대해 과학교사들은 시간 부족과 획일적인 교육과정을 지적하였다. 셋째, 적응적 실행 항목에 대한 중요도-실행도 분석에서 과잉 영역인 4영역에 위치한 항목들로는 '속도 조절', '활동 조율', '비유/은유 사용'에 대한 것이었다. 특히 '비유/은유 사용'은 유일하게 중요도보다 실행도가 높게 나온 항목으로 과학교사들이 현재도 충분히 사용하고 있으며 과잉 사용으로 인한 문제점이 발생하지 않는지 재고할 필요가 나타났다. 넷째, 중요도와 실행도의 차이가 나타나는 이유에 대한 응답을 분석한 결과, 교사 요인으로는 교사의 지식이나 능력 부족, 계획대로 실행하는 성향 등이 언급되었으며, 학생 요인으로는 과다한 학생 수, 학생의 수준 차이, 입시 위주 수업을 선호하는 경향 등이 나타났다. 환경 요인으로는 획일적 교육과정과 실험 여건, 평가체제, 외부의 요구 등이 다양하게 언급되었다. 마지막으로 본 연구결과가 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.
최근 지식기반 경쟁시대가 도래함에 따라, 우리나라를 포함한 주요 선진국은 R&D 투자를 확대하고, R&D사업의 성과확산 정책을 추진하고 있다. 이를 위해 미국의 NASA, DoD 등의 기관은 정량화된 성관관리 지표로서, 기술성숙도(TRL)를 정의하고, 이를 기준으로 판단하는 기술성숙도 평가체계(TRA)를 도입하여 활용하고 있으며, 이러한 도구는 특히 실용화를 목적으로 하는 R&D사업에 매우 효과적인 것으로 평가되고 있다. 이와 같은 개념은 실용화를 목적으로 하는 국내 국가 건설교통 R&D사업에 적용했을 때, 현재 연구내용의 학술적 성과에 치중되어있는 평가체계의 단점을 극복하고 실용화 달성의 취지를 크게 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 따라서 본 연구에서는 TRL 및 TRA 개념과 국내 국가 건설교통 R&D사업의 특성 및 현행 평가 관리체계를 분석하여 실용화 목적 달성을 위한 건설교통 R&D 사업의 TRL TRA 수행 모델을 제시하였다.
메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 수 있는 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 기술수용모델은 지난 20여 년 동안 경영정보시스템 연구에서 여러 가지 주제로 다루어지고 있으며, 지금도 여전히 계속 연구되어 오고 있다. 최근 정보통신기술과 지식정보사회의 융합은 정치, 경제 및 다양한 분야에 빠른 영향을 미치고 있다. 이러한 산업의 변화는 벤처기업 창업에 도움이 될 것이다. 따라서 기술수용모델을 기반으로 스마트폰 사용자들의 행동의도에 관한 연구들을 메타분석을 실시하였다. 또한, 본 연구는 2005년 이후 국내 학술지에 게재된 연구 중 기술수용모델의 개념간에 인과관계를 설정한 총 50편의 연구논문을 대상으로 하였다. 메타분석의 결과, 인지된 유용성에서 행위의도의 경로에 효과크기는 0.48을 보였으며, 인지된 사용 용이성에서 행위의도의 경로에 효과크기는 0.46으로 나타났다. 그리고 인지된 사용 용이성에서 인지된 유용성의 경로에 효과크기는 0.46으로 나타났다. 또한, 태도에서 행위의도의 경로에 효과크기는 0.61을 보였다. 분석결과를 바탕으로 선행연구와 비교분석을 통해 차이점을 논의하였다.
한 도메인 내에서 다양한 데이터베이스의 데이터를 공유하고 표준화하기 위해 MDR(Metadata Registry)을 이용하여 정보를 통합할 수 있다. 그러나 MDR을 구축하는 조직간 데이터요소 표현의 불일치 때문에 MDR간 광역적인 정보를 통합하는데 어려움이 있다. 또한 웹과 같은 다양한 데이터베이스가 존재하는 환경에서 통합된 정보를 검색하고자 하는 사용자는 각각의 데이터베이스 스키마 정보를 확보하기엔 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 MDR과 온톨로지(Ontology)를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 제안한다. MDR간 데이터요소의 관계를 사상시키고 표현의 불일치를 해결하기 위해 MDR의 표준성기능과 온톨로지의 개념과 관계기능을 결합한 정보 통합 모델을 정의하고 에이전트 기술을 적용한 계층적이고 독립적인 정보 통합 아키텍처를 제안한다. 온톨로지는 사용자의 질의에서 개념을 추출하기 위한 의미망(semantic network)의 역할과 MDR간의 데이터요소 관계를 설정하기 위한 기능으로 적용되었다. MDR과 지식베이스(Knowledge Base)는 데이터요소간 표현 불일치를 해결하기 위해 적용하였다. 이러한 핵심요소를 고려하여 제안된 아키텍처를 사용하여 MDR과 온톨로지를 결합한 3계층 정보 통합 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 다양한 배경을 가진 대학 신입생들이 단기간에 미적분학의 주요 개념을 이해할 수 있도록 돕고, 현실에서 접하는 복잡한 문제들에 대한 문제해결력도 기르면서, 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있는 미적분학 교수 학습에 대하여 논한다. 구체적인 방안으로, 본 연구진은 '파이썬(Python) 기반의 코딩(coding)교육을 적용한 대학 미적분학의 교수 학습' 콘텐츠를 개발하고 실제 수업 현장에 적용하여 유의미한 성과를 거둔 사례를 보고한다. 즉, 파이썬 언어 기반의 코딩교육을 적용한 미적분학 I, II의 구체적인 교수 학습 설계, 실천 계획안 그리고 평가라는 전 과정이 실제로 진행된 사례와 그에 활용된 자료들을 정리하여 공유한다. 개발된 교안과 코드 및 사이버 실습실은 언제 어디서나 무료로 활용할 수 있으며, 교수자와 학생은 공유된 콘텐츠와 학생활동 기록을 참고하며, 자유롭게 미적분학을 교수 학습하고, 주어진 코드를 활용하여 실습하면서 미적분학의 직관적인 이해를 높임과 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있도록 하였다. 또한 교수자는 학생들의 질의 응답 참여, 보고서 발표, 팀워크 등이 포함된 플립드러닝(flipped learning)과 과정중심의 모든 데이터를 기반하여 평가함으로써 학생들의 미적분학 지식에 대한 상향평준화를 돕게 된다. 본 연구에서 제시한 대학 미적분학의 교수 학습 사례는 학생들이 미적분학 개념과 컴퓨팅 사고력을 동시에 신장시켜 사회가 필요로 하는 인재로 성장할 수 있도록 도울 수 있는 가능성을 보여주는 대학 수학 교육의 교수 학습 모델이 될 것으로 본다.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문 문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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