본 연구는 수학적 모델링 활동을 수행할 수 있는 과제 개발과 이를 기반한 수업 설계의 중요성을 생각하여, 수학적 모델링에 대한 예비교사들의 내재된 인식을 바탕으로 그들이 설계한 수학적 모델링 기반 수업의 특징을 파악하는 데 목적이 있다. 그 결과 예비교사들이 개발한 수학적 모델링 과제는 주로 개념 활용 학습을 목적으로, 실생활 맥락의 소재를 활용한 적정량의 정보를 제시한 다소 구조화된 형태로, 이해, 의미, 개념과 연결이 있는 절차적 과정이 필요한 인지적 요구수준으로 개발된 경향을 보였다. 이를 바탕으로 설계한 수업은 대부분이 준비 활동, 모델 도출 활동, 모델 탐험 활동만을 유도한 경향이 있었다. 본 결과를 토대로 예비교사 교육에서의 시사점을 논의하였다.
본 연구는 탐구 맥락에서 실시된 논변활동 과정에서 학생들이 이용하는 데이터 출처에 따라 학생의 인식론적 추론과 논변의 구조가 어떻게 달라지는지 알아보기 위해 수행되었다. 이를 위해 중학교 1학년 '식물의 영양' 단원에서 1차 데이터를 이용하는 3가지 논변 과제와 2차 데이터를 이용하는 3가지 논변 과제를 개발하여 적용하였다. 연구 결과, 논변활동 과정에서 나타난 학생들의 인식론적 추론은 데이터 출처에 따라 다르게 나타났다. 1차 데이터를 이용한 논변활동에서는 대부분 현상기반추론이나 관계기반추론을 통해 설명을 구성하였지만 2차 데이터를 이용한 논변활동에서는 모든 소집단이 모형기반추론을 포함하여 설명을 구성해 나갔다. 현상기반추론이나 관계기반추론을 바탕으로 작성된 논변의 경우, 학생들은 관찰 가능한 특징만을 기술하였고 논변에서 보장이 생략되는 경우가 많았다. 반면 모형기반추론을 포함한 논변의 경우 관찰 결과를 이론 지식과 결합하여 설명을 구성해가고 논변에서 보장이 보다 잘 드러났다. 그리고 이 때, 소집단 내에서는 더욱 다양한 아이디어가 제안되었고 이에 대한 평가 맥락이 형성되면서 논변활동을 더욱 자극하였다.
수학 수업에서 교사가 학생들이 제시할 적절한 과제를 선정하는 것은 중요하며 다양한 유형의 수학적 과제를 수반하는 수학 교과서의 효율적인 활용 또한 유의미하다고 할 수 있다(NCTM, 2000). 이러한 맥락에서 수학적 과제와 관련하여 이를 수반하는 수학 교과서의 탐색 및 분석은 의미 있는 일이며, 이때 수학적 과제들을 중심으로 구현된 MiC 교과서의 탐색이 적절할 것으로 판단된다. 그리하여 본 연구에서는 MiC 교과서에서 다루고 있는 수학적 과제들을 대상으로 학생들이 다양한 유형의 수학적 과제들을 통해 겪게 되는 인지적 요구 수준에 대해 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 2006년에 출판된 MiC 교과서를 대상으로 하되, MiC 교과서의 모든 내용을 다루기에는 방대하므로 학교 안팎의 실생활 소재나 문제 상황이 보다 풍부한 '자료 분석과 확률' 영역을 선정하여 중학교급에 한정하여 다루기로 하였다. 한 마디로, 본 연구에서는 Stein 외(2009)가 제안한 과제 유형별 특징, 즉 '인지적 요구 수준(cognitive demand level)'을 기반으로 과제 유형 분석틀을 재구성하여 마련하고, 이를 토대로 MiC 교과서에서 다루고 있는 총 22개의 수학적 과제들의 수준(유형)을 살펴보고자 하였다. 끝으로, 본 연구 목적에 따라 도출된 양질의 결과를 토대로 교수 학습 자료의 개발 및 활용을 위한 제언을 덧붙이고자 한다.
본 논문에서는 맥락에 따라 개체명의 범주가 달라지는 어휘를 중심으로 교차 태깅된 개체명의 성능을 레이블과 스팬 정답률, 문장 성분과 문장 위치에 따른 정답률로 나누어 살펴 보았다. 레이블의 정확도는 KoGPT2, mBERT, KLUE-RoBERTa 순으로 정답률이 높아지는 양상을 보였다. 스팬 정답률에서는 mBERT가 KLUE-RoBERTa보다 근소하게 성능이 높았고 KoGPT2는 매우 낮은 정확도를 보였다. 다만, KoGPT2는 개체명이 문장의 끝에 위치할 때는 다른 모델과 비슷한 정도로 성능이 개선되는 결과를 보였다. 문장 종결 위치에서 인식기의 성능이 좋은 것은 실험에 사용된 말뭉치의 문장 성분이 서술어일 때 명사의 중첩이 적고 구문이 패턴화되어 있다는 특징과 KoGPT2가 decoder기반의 모델이기 때문으로 여겨지나 이에 대해서는 후속 연구가 필요하다.
대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.
이 연구는 한국사회의 행복지수 개발과 관련된 기초연구이다. '행복'은 개인의 가치관, 개인적 목표의 성취라는 측면과 함께 사회발전을 통한 국민의 행복달성이라는 국가의 정책적 당면과제로서 의미를 동시에 갖는다. 이러한 맥락에서 한 사회 구성원의 전반적인 삶의 질이나 만족감을 객관화, 계량화할 필요성이 증대되고 있다. "행복지수"는 국가운영에 중요한 정책적 기초 자료나 정보가 될 수 있지만, 그 작성에 있어서는 적지 않은 현실적인 제약 및 한계가 존재한다. 이러한 맥락에서 이 연구는 행복의 개념 정의와 함께 해외의 '행복' 측정연구 사례와 이를 기반으로 '한국의 행복지수' 작성을 위한 방향성을 제시하기 위한 목적에서 수행되었다. 구체적으로 행복측정을 위한 지표구성 및 지수작성의 다양한 방법을 검토함과 함께 '행복지수'의 산출을 위한 가능성을 알아보았다.
빅데이터 시대에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터를 분석하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 정부기관이 생산하는 공문서도 텍스트 기반의 대형 비정형데이터로 빅데이터 분석의 대상이 된다. 기관 내부의 업무효율, 지식관리, 기록관리 등의 관점에서 공문서 빅데이터를 분석하여 유용한 시사점을 도출해 나가야 할 것이다. 그러나, 현재 공공기관이 보유 중인 공문서의 상당수가 개방포맷이 아니어서 빅데이터 분석을 하려면 비트스트림에서 텍스트를 추출하는 전처리 과정이 요구된다. 또한, 문서파일 내에 맥락 메타데이터가 충분히 저장되어 있지 못하여 품질 높은 분석을 하려면 별도의 메타데이터 확보 노력이 필요하다. 결론적으로 현재의 공문서는 기계가독(machine readable) 수준이 낮아 빅데이터 분석에 비용이 많이 들게 된다. 이 연구에서는 향후 공문서가 기계가독 수준을 높이기 위해서는 공문서의 개방포맷화, 기안문 서식의 표준태그화, 자기 기술(self-descriptive) 메타데이터 확보, 문서 텍스트 태깅 등이 선행될 필요가 있다는 점을 제안한다. 첫째, 문서가 스스로를 설명하기 위해 추가되어야 하는 메타데이터 항목들을 제시하고 이 메타데이터들이 기계가독형이 되도록 문서파일에 저장하는 방법을 제안한다. 둘째, 문서 내용 분석 시 자연어 처리에만 의존하지 않고 행정 맥락에 따라 중요한 키워드를 미리 국제표준 태그로 마킹하여 기계가독형이 되도록 하는 방안을 제안한다.
음악과 사용자 인터페이스, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 관련 연구에서는 기본적으로 실제 음악보다는 음악적인 속성을 반영한 음악적 소리를 사용한 경우가 많았다. 본 연구에서는 실제음악이 가전제룸의 객관적, 주관적 사용성에 정보적, 정서적 효과를 줄 수 있는지 살펴보았다. 무음조건, 소리 조건, 음악 조건에 대하여 실험 1, 2에서 각각 김치냉장고, 에어컨 리모컨을 프로트타임으로 제작으로 실험 참가자들은 준비된 과제를 시행하였고, 과제수행 결과 및 주관적인 만족도를 통해 기술하도록 하였다. 결과 실험1, 2 모두 객관적인 과제 수행에 있어서 유의미한 향상이 나오지는 않았으나 지각된 사용서에 있어서는 무음 조건보다는 소리 조건이, 소리 조건보다는 음악조건이 더 높았다. 즉 음악의 사용자 인터페이스 적용은 과제 수행에 최소한 방해를 주지 않으면서 주관적인 만족을 향상시킬 수 있는 방안으로 결론지을 수 있다. 본 연구는 가전 제품 설계에 있어 정서적, 미적인 효과에 대한 기반을 제공하고 시각장애인을 위한 연구에 적응할 수 있을 것이다. 가전 제품의 수행 과제, 사용 맥락 및 환경, 제품에 맞는 음악의 속성 및 종류에 대한 체계적인 추후 연구가 이루어진다면 음악을 이용한 사용자 인터페이스에 대한 구체적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것이다.
이 논문은 전 지구적으로 감정 자본주의가 확대되는 현상을 이주결혼의 맥락에서 살펴보고자 하였다. 감정, 사랑, 애정, 친밀성, 돌봄이 비물질적이고, 노동이 아니며, 자연스러운(natural) 여성성에 기반을 둔 역할이며, 경제의 영역과는 분리된 것이라는 근대적 신화(myth)는 결혼 산업, 감정 및 서비스 노동, 돌봄 산업 등이 증가됨에 따라 도전을 받고 있다. 이 논문은 문헌연구를 토대로 사랑과 친밀성에 대한 개인의 욕망과 경제적 필요가 상호 결합 또는 협상되는 방식을 논의한다. 구체적으로 1) 후기 근대사회에서 어떻게 사랑과 친밀성이 자본주의와 결합하는지 이론적 논의를 검토하고, 2) 한국사회의 맥락에서 결혼이 상업적으로 거래되는 현상을 논의한 후, 3) 상업적으로 거래되는 측면이 강한 결혼이라도 그 동기나 과정을 경제적 요인으로만 환원할 수 없다는 전제에서 이주결혼에서 사랑과 경제가 상호 결합되는 측면을 분석한다. 상호 분리되고, 일견 모순적인 것으로 보이는 사랑과 경제에 대한 분석은 후기 근대 친밀성과 한국가족의 변화를 이해하는데 필수적인 과제이다. 그러나 사랑과 친밀성의 상업적 거래를 어떻게 평가할 것인가에 대한 고민은 여전히 해결되기 어렵다. 어떤 교환은 불가피하거나 혹은 필요하고, 어떤 교환은 우리 삶을 위협하는가에 대한 도덕적, 정치적 경계나 기준에 대한 논의는 향후과제로 남긴다.
본 연구는 스마트교육정책의 태동 배경을 밝히고, 스마트교육정책이 가지고 있는 정책적 특징을 분석하여 정책과제와 정책 방향을 제시하고자 하였다. 먼저 스마트교육정책은 배분 정책의 유형에 따른 특성을 가지고 있다. 둘째, 스마트교육정책은 다른 정책에 비해 정책의 유형적인 정도(tangibility)가 매우 큰 편이며, 정책 효과(impact)에 대한 검증이 필요한 단계라고 할 수 있다. 셋째 스마트교육정책은 그동안 우리나라에서 1996년부터 추진되어온 교육정보화 종합 발전 방안의 역사적, 맥락적 동질성을 계승한 정책으로 향후 정책 추진에 있어서도 이에 기반한 추진전략이 필요하다. 넷째, 스마트교육정책은급변하는 정책 환경에 발맞추어 정책 추진에 있어서도 큰 폭의 유연성을 확보하여야 할 것이다. 따라서 과학적 정책 설계와 전략적 투자가 이루어져야 하고, 정책 오류 사례 등을 관리하여 향후 정책 설계에 활용할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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