본 연구는 핵심기본간호술 교육에서 또래교수법 프로그램의 활용이 간호학생들의 핵심기본간호술 수행력, 수행자신감, 그리고 학습만족도에 미치는 효과를 확인하기 위해 시도되었다. 2016년 3월부터 6월까지 C대학 간호학과 3학년에 재학중인 간호학생 148명(실험군 75명, 대조군 73명)이 참여하였다. 또래교수법 프로그램을 적용한 결과 실험군의 학습만족도, 유치도뇨 및 단순도뇨의 수행력과 수행자신감은 대조군보다 통계적으로 유의하게 높았으나, 경구투약의 수행력 및 수행자신감은 유의한 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 또래교수법 프로그램이 학습자의 핵심기본간호술 교육효과에 긍정적으로 작용함을 알 수 있었으며, 급변하는 국내 간호교육 현장에서 간호학생들의 핵심기본간호 능력을 향상시키기 데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 중년층에게 시공간 제약 없이 가정에서도 노년기 준비교육을 받을 수 있도록 개발된 웹기반 노년기 준비프로그램에 대한 학습효과를 평가함으로써 예비 노년층을 위한 노년기 준비교육의 효율적인 학습전략을 위한 기초자료를 제시하고자 시도하였다. 연구대상자는 대구지역에 거주하는 만 40-59세의 중년층(실험군 36명, 대조군 34명) 70명이었으며, 자료수집기간은 2008년 3월부터 11월까지로 연구변수는 노인에 대한 지식과 태도, 노년기 생활설계를 조사하였다. 자료분석은 서술통계, χ2-test, t-test, repeated measure ANOVA 분석을 이용하였으며, 일반적 특성, 연구변수에 대한 동질성 검정과 학습효과를 파악하였다. 본 연구결과, 실험군과 대조군간 측정시기에 따른 노인에 대한 지식과 태도, 노년기 생활설계에서 측정시기별, 그룹 간과 그룹 내에서 통계적으로 유의한 변화를 나타냈다. 결론적으로 본 프로그램은 중년층으로 하여금 자신의 노년기를 예측하고 준비하여 노후설계를 할 수 있도록 지지하였으며, 원하면 언제든지 노년기 준비교육이 가능하도록 유도하였다.
본 연구는 2010년 1월부터 2010년 7월까지 B. 뇌훈련 센터에 자기주도학습 능력 향상을 위하여 방문한 내담자 60명(실험군 30명, 대조군 30명)의 뇌파를 검사하여 뉴로피드백 훈련 전과 훈련 후의 뇌 기능과 자기주도학습능력 변화를 보고자 하였다. 자기주도학습 능력에 영향을 미치는 특정한 뇌 기능의 훈련 전후 결과를 시계열 선형분석으로 비교하였다. 연구의 결과로 자기조절지수, 훈련모드, 자기주도학습 능력 설문지에서 실험군의 평균이 상승해 집단 간에 유의미한 차이가 나타났다. 이는 뉴로피드백의 기술을 적용한 뇌 훈련은 자기조절지수와 자기주도학습 능력에 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있겠다.
생체신호인 뇌파를 이용하여 이러닝 학습자의 학습태도를 파악하고 그에 따른 적절한 피드백을 제공하여 학습자의 학습효율을 극대화하려는 연구의 일환으로 여대생을 대상으로 학습자의 학습태도와 뇌파를 분석하여 이들의 상관관계를 밝혀보고자 한다. 학습자가 학습에 집중하는 태도와 그렇지 않은 태도에 대해 뇌파의 파워 스펙트럼을 추출하여 학습자의 뇌파가 어떻게 반응하는지에 중점을 두어 연구하였다. 학습에 집중하는 태도의 대조군으로 산만한 태도와 눈감은 태도를 설정하여 실험을 진행하였다. 학습에 집중하는 태도에서는 집중도가 산만한 태도에 비하여 높게 나타나고 이완지표는 낮게 나타나며, 클릭과 눈굴림과 같은 산만한 태도에서는 주의지표와 잡파 비율이 높게 나왔다. 특히, 눈을 감았을 때는 알파 세타 비율이 1이하로 나타나 눈을 뜬 다른 상태와 뚜렷이 구분되었다.
본 연구에서는 간호대학생을 대상으로 교수 피드백이 제공된 성찰일지 작성이 학습동기, 학습태도 및 학업적 자기효능감에 미치는 효과를 검증하고자 하였다. 연구대상은 2018년-2019학년도 건강사정 및 실습수업을 이수한 간호대학생 190명을 대상으로 분석한 후향적 조사연구이다. 교수피드백이 적용된 성찰일지 작성 효과를 확인하기 위해 학습동기, 학업적 자기효능감은 독립표본 t 검정으로 분석하였고 학습태도는 사전점수를 공변량 처리하여 공분산분석으로 분석하였다. 연구결과, 학습동기(t=2.10, p=.037), 학습태도(t= 4.54, p=.034)에서 시행군과 대조군에 유의한 차이를 보였고 학업적 자기효능감은 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 기반으로 간호대학생의 교과목에 교수의 피드백이 제공된 성찰일지 작성을 적용한다면 학습동기, 학습태도 향상을 가져온다고 할 수 있겠다.
본 연구는 성인 학습자의 영어 패턴 연습에 대한 측정 시기별 습득 효과를 알아보고자 40대와 65세 이상의 성인 기초 영어 학습자 집단과 유사한 영어 수준에 있는 8세 아동 집단을 대조군으로 하여 패턴 연습으로 학습한 내용을 측정 시기를 달리하여 진단하였다. 먼저, 연구 참여자를 대상으로 사전 테스트 실시 후 유사한 영어 수준에 있는 학습자를 선정하여 인칭 일치와 시제의 학습 내용을 패턴 연습으로 지도 한 후 사후 테스트를 하였고, 4주 후 다시 지연 테스트를 실시하였다. 그 결과 성인 학습자의 경우 사후 테스트에서는 40대 학습자가 가장 높은 상승폭을 보여주었고, 65세 이상의 성인 학습자도 아동과 비교하면 더 우수한 습득 효과를 보여주었지만, 지연 테스트에서는 타 연령에 비해 가장 큰 하락폭이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 성인 학습자의 특성을 이해하고 약점을 보완한 교수법 연구가 필요하다.
본 연구는 간호학생 실습교육을 위해 시나리오 기반 입원관리 가상현실(Scenario-based Admission Management Virtual Reality, 이하 SAM VR) 콘텐츠를 개발한 후 효과성을 검증하기 위해 수행되었다. 연구에 사용된 SAM VR 콘텐츠는 한국간호교육평가원에서 제시한 표준실무 절차에 따라 기어 VR과 스마트폰을 활용하여 10분 분량으로 개발되었다. SAM VR 콘텐츠 활용한 실습교육을 받은 실험군 30명은 실습교육 후에 학습몰입감, 학습자신감 및 학습만족도가 통계적으로 유의하게 상승했다(p<.001). 전통적인 방식으로 실습교육을 받은 대조군은 실습교육 후에 학습자신감은 상승하였으나(p<.005) 학습몰입감과 학습만족도에는 변화가 나타나지 않았다(p>.005). SAM VR 콘텐츠는 간호학생의 학습몰임감, 학습자신감과 학습만족도에 효과적인 실습교육 콘텐츠임이 검증되었다.
이 연구는 '지구의 운동과 태양계' 학습 발달과정의 타당성을 2가지 측면에서 검증하고자 하였다: 첫 번째는 구인 타당도로서 학생들이 학습하는 동안에 본 연구의 학습 발달과정에서 설정한 가설적인 발달 경로에 따라 실제로 학생들의 발달이 나타나는가를 조사하였다. 두 번째는 결과 타당도로서 학습 발달과정에 기반한 적응적 교수활동이 대부분의 학생들에게 향상된 학습효과를 산출하는가를 조사하였다. 이를 위해 서울, 강원, 광주 지역 소재 6개 초등학교에서 5학년 학생 373명과 교사 17명이 연구에 참여하였다. 초등학교 5학년의 태양계와 별 단원에서 지구의 운동과 태양계 관련 내용을 포함하는 적응적 교수활동을 개발하고, 교수활동 사전과 사후에 순위 선다형 문항(13개)으로 구성된 검사지를 투입하여 그 결과를 비교 분석하였다. 구인 타당도를 알아보기 위해 실험군 학생들을 대상으로 사전과 사후의 수준 변화를 분석한 결과, 약 64%에 해당하는 학생들이 적응적 교수활동에 의해 가설적으로 설정한 경로를 따라 발달하는 것으로 나타났으며, 사전/사후 검사 결과를 Rasch 모델로 적용한 분석 결과도 이를 뒷받침하였다. 결과 타당도를 알아보기 위해 실험군과 대조군의 사전검사를 공변량으로 한 공변량분석(ANCOVA)을 실시한 결과, 실험군 학생들의 수준 향상이 대조군 학생들의 경우에 비해 비해 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났으며(F=30.819, p=0.000), 실험군이 대조군보다 정적(+) 수준 변화 경향이 더 뚜렷하게 나타났다. 또한, Rasch 모델을 적용하여 결과 타당도를 검증한 결과, 실험군이 대조군보다 학생 능력치 상승이 더 높게 나타났으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=11.632, p=0.001).
순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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