본 연구는 요양보호사 교육원에서 교육을 받고 있는 교육생들의 학습동기가 학습몰입에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 조사 대상자는 B시의 요양보호사 교육원의 교육생 230명이었다. 연구도구는 학습동기 척도와 몰입 상태 척도를 사용하였다. 학습동기가 학습몰입에 미치는 영향을 알아 본 결과 내재적, 외재적 학습동기가 학습몰입과 상관관계를 가지고 있었다. 또한, 학습과제에 대한 몰입은 학습동기가 증가될수록 높아지는 성향을 나타내었다. 그러나 외재적 학습동기보다 내재적 학습동기가 학습몰입과 더 높은 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 따라서, 요양보호사 교육생들의 몰입정도는 내재적 동기에 가장 많은 영향을 받고, 외재적 동기에도 영향을 일부 받는 것으로 나타났다. 성공적인 요양보호사 인력 양성을 위하여 요양보호사 교육에 대한 다각적인 측면의 연구가 필요한 것으로 보인다.
고차원의 데이터를 저차원으로 차원축소 하는 것은 일반적인 문제에서 항상 나타난다. 이때, 고차원에서 데이터 간의 인접한 관계를 유지하면서 저차원으로 변형시켜주는 방법으로 LLE(Locally Linear Embedding)이 제안되었다. 이 방법은 비록 최적의 해를 찾아주지만, 학습되지 않은 데이터가 주어지면 다시 전체 데이터를 상대로 처리를 하여야 한다. 이 논문에서는, 주어진 학습데이터 만을 상대로 LLE의 관계를 수행할 수 있는 다층퍼셉트론을 학습시켜, 학습되지 않은 데이터가 입력되는 경우 다층퍼셉트론의 출력으로 LLE 처리를 하는 방법을 제안한다.
본 연구는 보건 계열 방사선과 학생들을 대상으로 스마트러닝 강의에 대한 학습법을 진행한 후에 스마트러닝 강의에 대한 설문조사를 토대로 학생들에게 학습효능감 및 학습만족도의 관계를 실증적으로 분석하여 학습 성과향상을 위한 시사점을 제시하고 실질적인 교육을 활성화할 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 2016년 3월부터 6월까지 총 120명을 설문하여 응답자 수 102명(남자: 65명 여: 37명)의 설문지가 회수되었다. 자료 수집방법은 자가보고형 질문지 방식으로 진행하였으며, 자기주도적 학습능력은 5점 만점에 평균 $3.46{\pm}0.50$, 학업적 자기효능감은 6점 만점에 평균 $3.60{\pm}0.89$, 학습만족도는 5점 만점에 평균 $3.62{\pm}0.62$으로 나타났다. 자기주도적 학습능력은 학업적 자기효능감(r=0.639, p<0.01)과 학습만족도(r=0.435, p<0.01)와 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 그리고 학업적 자기효능감은 학습만족도와 통계적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=0.513, p<0.01). 스마트러닝을 통한 학습법을 진행하는 경우 자기주도적 학습능력, 학업적 자기 효능감, 학습 만족도에서 유의한 결과를 보여 주고 있으며, 스마트러닝을 통한 학습법의 인식과 필요성에 대해 긍정적인 반응이 나타났으며, 스마트러닝 학습법을 통한 학습만족도와 학업적 자기효능감의 유의한 상관관계를 통해 방사선과에서도 쌍방향 커뮤니케이션을 통한 강의법의 적용이 필요하다고 사료된다.
Pharmacogenomics는 개인의 유전적 성향과 약물에 대한 반응간의 관계에 대해 연구하는 학문이다. 이를 위해 DNA microarray 데이터를 비롯한 대량의 생물학 데이터가 구축되고 있으며 이러한 대규모 데이터를 분석하기 위해서 기계학습과 데이터 마이닝의 여러 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 pharmacogenomics를 위한 생물학 데이터의 효율적인 분석 수단으로 베이지안망(Bayesian network)을 제시한다. 배이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 확률그래프모델(probabilistic graphical model)로 유전자 발현과 약물 반응 사이의 확률적 의존 관계를 분석하는데 적합하다. NC160 cell lines dataset으로부터 학습된 베이지안 유전자망(Bayesian genetic network)이 나타내는 관계는 생물학적 실험을 통해 검증된 실제 관계들을 다수 포함하며, 이는 배이지안 유전자망 분석을 통해 개략적인 유전자-유전자, 약물-약물, 유전자-약물 관계를 효율적으로 파악할 수 있음을 나타낸다.
본 연구는 자연대학과 공과대학 신입생들의 학습유형을 살펴보고, 학습유형과 대학수학교과의 학업성취도 간 관계를 탐색하여 학습자의 학습유형에 보다 적합한 대학수학교과 수업에 대한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위하여, Kolb의 LSI에 대한 신뢰도분석을 한 후 수도권 중규모 대학교의 자연대학과 공과대학 신입생 282명을 대상으로 LSI를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 학습자 유형은 수렴형, 동화형, 조절형, 확산형의 순으로 나타났다. 둘째, 추상적개념화(AC)와 학업성취도 간에는 정적상관관계가, 구체적경험(CE)과는 부적상관관계가 나타났다. 셋째, 수렴형이 조절형과 확산형보다 학업성취도가 높았다. 넷째, 학습유형과 학업성취 도간 상관관계에 있어서 연구대상자의 특성에 따라 차이가 있었다. 연구결과를 바탕으로, 수학의 학문적 특성과 학습자의 학습유형을 고려하는 맞춤형의 다양한 교수-학습전략의 필요성과 함께, 4단계의 학습사이클을 개별 학습자가 효과적으로 개발할 수 있도록 하는 수업방법이 필요함을 제안하였다.
본 연구는 직장인 성인 학습자의 학습 가치 지각 수준과 학습성과 간의 영향 관계를 확인하고, 이들 두 변수간의 관계에서 관리자 지원과 일-가정 향상의 조절 효과를 검증하는 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 3개의 가설을 도출하고 도출된 가설은 실증분석을 통해 검증하였다. 가설검증을 위해 기혼 직장인 중 평생학습 프로그램을 수강하고 있거나 재직자 특별전형학과 재학생을 대상으로 337부의 설문지를 배포하여 불성실한 설문지를 제외하고 총309부가 최종분석에 사용되었다. 가설 검증 결과 학습 가치는 학습성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습가치와 학습성과 간의 긍정의 영향 관계에서 관리자 지원, 일-가정 향상, 가정-일 향상이 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 즉, 지각된 관리자 지원수준이 높을수록, 일-가정 향상과 가정-일 향상 수준이 높을수록, 학습 가치가 학습성과에 미치는 영향이 커진다는 것이다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 실무적 시사점 및 미래연구를 방향을 제시하였다.
본 연구는 대학생을 대상으로 학습민첩성과 폐기학습, 학습몰입 관계에서 성별에 따른 조건부 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 265명 대학생에게 수집한 데이터를 바탕으로 Process v3.5 for SPSS를 활용하여 연구모델의 조건부 효과 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 대학생의 학습민첩성은 폐기학습과 학습몰입에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생의 학습민첩성이 학습몰입에 미치는 효과는 성별에 따라 유의한 영향을 미쳤으나, 조절된 효과는 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 대학생의 학습민첩성과 학습몰입 간 관계에서 성별에 따른 폐기학습의 조절된 매개효과는 유의한 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 대학교육의 시사점을 제시하였다.
본 연구는 성인대학생의 사회적지지, 대학교육서비스품질, 학습몰입의 관계에서 학습동기의 매개효과를 검증하여 성인대학생의 학습효과 향상과 학습촉진 강화를 위한 학습체계 구축에 기초자료를 제공하고자 하였다. 이를 위하여 대구광역시와 경상북도에 위치한 2~3년제와 4년제 대학교에 재학 중인 성인대학생 573명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적지지와 학습몰입의 관계에서 학습동기는 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 대학교육서비스품질과 학습몰입의 관계에서 학습동기는 완전 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과는 성인대학생의 학습몰입을 높이기 위해서는 다양한 지지체계 구축과 교육서비스 향상을 위한 지속적인 개발과 노력이 필요하다는 것을 시사한다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.
웹 관련 기술의 발전과 더불어 정보시스템의 개발에서 기계가 자동 처리할 수 있는 데이터의 기술 방법으로 온톨로지의 사용이 보편화되고 있다. 온톨로지는 특정 영역의 개념과 그들간의 관계를 단순 명료하게 기술한다. 지식 발견을 위한 도메인 온톨로지 구축은 도메인의 이해, 데이터의 이해, 테스크의 이해, 온톨로지 학습, 온톨로지 평가, 정제 등 다단계를 통해 완성되나 전문성이 요구된다. 본 논문에서는 학습 기반 도메인 온톨로지 구축방법을 제안하고 건강데이터를 위한 온톨로지 구축에서 응용하였다. 제안된 학습 기반 온톨로지 구축 방법은 건강데이터의 세부 영역별 개념과 관계를 밝히는데 유용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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