본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.
본 실험은 교육을 목적으로 설계된 게임이 그 종류에 따라 사용자의 반응에 차이를 미치는가를 살펴보기 위한 것으로 이를 위해 본 연구는 게임의 다양한 분류 중에서 특히 내러티브와 플랫폼의 존재 여부에 주목하여, 그 특성을 중심으로 사용자의 게임에 관한 평가를 분석하는데 초점을 두고 있다. 이를 위해 두 개의 실험집단을 구성하여 각 집단이 온라인 게임, PSP 게임, 모바일 게임으로 각 플랫폼에서 상용화되어 있는 교육용 게임을 일정 시간 경험하여 보도록 하되, 한 집단에는 내러티브가 제공되고, 다른 집단에는 내러티브가 제공되지 않도록 하여 각 집단 및 플랫폼간의 차이를 비교분석하였다.
본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.
온라인 마켓을 통한 교육용 영상콘텐츠의 유통은 안정적인 시장을 형성하고 있지만, 오프라인 교육의 효과를 전적으로 대체하기는 어려운 것으로 나타났다. IT 기술의 발전에 따른 가상현실 시장인 VR(Virtual Reality)이 주목 받고 있으며 이를 접목한 다양한 콘텐츠가 대중에게 서비스 되고 있다. 본 연구에서는 온라인에서 교육적인 효과를 향상시킬 수 있는 교육용 VR 영상 플랫폼 제공 방안을 제안한다.
C 언어는 AVR사의 ATmega128을 기반으로 하는 교육용 로봇 팔의 주 프로그래밍 언어다. C 언어는 교육용 로봇 팔을 제어하고 프로그램 학습하기 원하는 중학교 또는 고등학생들에게는 매우 어렵고 복잡하였다. 더구나, 통합개발환경, 디버딩 및 테스팅 환경도 제공하지 못하였다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육용 로봇을 위한 자바 기반의 통합 개발 플랫폼을 제안하였다. 이 플랫폼은 교육용 로봇 팔을 위한 최신의 초소형 자바 가상 머신(NanoVM), 이클립스 플러그인을 사용한 통합개발환경, 실제 로봇을 연결하지 않아도 테스트 및 디버깅을 할 수 있는 3차원 시뮬레이터를 포함하고 있다. 이러한 자바 개발환경은 어린 학생들이 매우 용이한 교육용 로봇 팔 학습환경을 제공하게 되었다.
최근 대학교는 코로나로 인하여 교육에 언택트를 접목시킬 것과, 학생들에게 필요한 전문지식을 단기간에 효율적으로 습득시킬 것을 요구받고 있다. 이를 위해 학교들은 온라인 교육 플랫폼을 구성함과 동시에, 고효율 교육방법으로서 모듈형 교육과정을 개발하고 있다. 하지만 모듈형 교육과정은 기존 교육과정과 다른 부분이 있어 기존에 활용하던 온라인 교육 플랫폼으로는 모듈형 교육과정을 온전히 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 다양한 국내외 온라인 교육 플랫폼을 조사하여 교육에 필요한 기능들을 정리하였다. 또한 다수의 동영상, 퀴즈, 실습, 과제, 그리고 프로젝트로 구성된 모듈형 교육과정을 가정하고 이를 활용하기 위한 기능들을 도출하였다. 이를 기반으로 모듈형 교육과정용 플랫폼의 기능별 구성, 구성요소별 연결 방식, 활용 시나리오를 제안하고, 온라인 기반 모듈형 교육과정 플랫폼을 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 생각되며, 향후 모듈형 교육과정을 제공하기 위한 기반을 구성할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 인공지능과 빅데이터 클라우드 등 다양한 4차 산업혁명시대의 기술과 교육을 융합한 에듀테크를 기초로 하여 에듀테크에 대한 교사의 학습 방향을 제시하며 전체적인 클라우드의 개념 및 분류체계, 교육의 활용을 제시하였고 클라우드 기반 교육용 소셜 플랫폼과 R. M. Gagne(1985)의 9가지 이론을 토대로 정보교과 추상화 단원의 학습 지도안을 설계 후 성취도 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 기술의 발전성과 교육현장에서의 개인정보 교육 및 정보보안 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축과 빅데이터 확보 및 분석하여 개인에게 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 또한 사용자 편의성 극대화 서비스 및 UX 간결이 요구된다. 본 논문을 토대로 에듀테크의 일부분인 클라우드 기반 소셜러닝의 다양하고 체계적인 선행연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.
본 연구에서 연구진은 메타버스와 디지털 교육과 관련된 전문가들의 경험과 직관을 바탕으로 델파이조사 방법론을 적용하여 교육용 메타버스 개발을 위한 제언을 제시하였다. 델파이 조사에 참여한 전문가는 1차, 17명, 2차, 16명이며, 자료수집은 2022년 1월 중에 진행되었고, 1차는 1월 5일에서 1월 10일까지, 2차는 1월 12일부터 1월 17일까지 전자우편으로 발송되고 회송되었다. 면담자료는 개방형 질문이었던 1차 조사에 대해 내용 분석(content analysis)방법을 사용하여 분석하였고, 1차 조사 결과 7개의 질문(미래 교육에 있어서 메타버스 교육 플랫폼의 필요성, 메타버스에서 미래 인재에게 필요한 역량을 향상시키는 교육 방법, 메타버스 플랫폼을 활용한 교육 시에 발생할 수 있는 문제점, 교육용 메타버스 플랫폼이 갖춰야 할 기능, 교육용 메타버스 플랫폼 활용 시 필요한 인프라 및 환경, 학습공간으로서 메타버스의 효율적인 활용 방법, 교육용 메타버스 플랫폼에서 진행하면 효율적일 교과 및 교육 콘텐츠)에 대해 120개의 하위 항목이 도출되었다. 2차 조사는 7개 질문에 대한 하위 항목들에 대해 5점 척도의 동의 정도를 표시하여 각 항목에 대한 응답자들의 평균을 구해 7개 영역의 하위요인들의 순위를 매겼다. 연구 결과를 토대로 교육용 메타버스 구축을 위한 제언을 기술하였고, 마지막으로 연구의 한계점과 후속 연구의 제안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 메타버스를 활용한 교육 경험이 있는 초, 중, 고 교사들의 경험을 바탕으로 질적 연구방법 중 하나인 포커스 그룹 인터뷰 방법론을 적용하여 교육용 메타버스 개발을 위한 제언을 제시하고자 함이다. 포커스 그룹에 참여한 교사는 총 10명이며, 자료수집은 2022년 1월부터 2월까지 2개월 간 실시하였고, 1차, 2차의 두 차례의 포커스 그룹을 구성하여 면담을 진행하였다. 면담자료는 내용 분석(content analysis) 방법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 6개의 주제질문(메타버스 플랫폼 상에서 교육을 하는 것의 필요성, 메타버스를 소프트웨어의 하나로서 교육적인 도구로 사용할 때의 이점, 메타버스를 활용해서 학생들과 함께 진행하기에 적합한 수업, 메타버스 플랫폼을 활용해서 학생 교육 시 발생할 수 있는 문제점, 교육용 메타버스에서 꼭 필요한 기능, 교육용 메타버스 플랫폼을 구축하는 데 있어 정책적 제언)에 대해 17개의 하부주제가 도출되었다. 연구 결과를 토대로 교육용 메타버스 구축을 위한 제언을 기술하였고, 마지막으로 연구의 한계점과 후속 연구의 제안을 제시하였다.
본 논문에서는 SDR SW 플랫폼을 기반으로 활용 분야에 적용될 수 있는 4종 S/W를 제안한다. SDR SW 플랫폼은 openAPI로 제공되어 확장성과 활용성 및 유연성 측면에 장점이 있다. 웹 서비스를 기반으로 구현한 4종 SW는 교육용, 경계용, 감시용, 교통용으로 각 S/W의 목적성에 따라 사용하는 파형과 밴드를 설정하여 운용하도록 구성하였고, 운용시에 발생한 데이터를 그래프, 도표 등의 시각적으로 사용자에게 정보를 제공한다. 교육용 S/W는 다중대역, 다중파형 설정 및 다양한 정보 제공, 경계용 S/W는 실외 특정 구역 감시, 감시용 S/W는 실내 침입자 탐지, 교통용 S/W는 실시간 차량 현황과 과속 탐지 등 각 S/W에 따라 특정 활용 목적에 기능을 구생하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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