유비쿼터스 네트워크 환경으로의 변화는 인터넷 기반의 학습 환경들을 스마트 러닝 환경으로 변화시켜 가고 있다. 특히, 스마트 러닝 환경은 기존의 교수자 중심 학습 환경에서 학습자 중심 환경으로 변화하는 학습 환경의 패러다임에 있으며, 최근에는 학습자에게 필요한 스마트 러닝 환경에 대한 요구가 많아지고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 네트워크 환경들을 분석을 통하여 학습자 중심에서 스마트 러닝을 위한 학습 환경을 물리적 측면과 비물리적인 측면에서 분석하였다. 또한 스마트 러닝의 환경적 특성에서 효율적으로 적용할 수 있는 학습방법을 제시하였다.
본 연구는 학습자의 능동적인 학습활동을 촉진하여 학습의 질을 제고하기 위해 설계된 ALC(Active learning classroom) 수업에 대한 학습자의 인식을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 수도권 소재 A대학 71명의 학생(ALC 수업 43명, 일반교실 수업 28명)을 대상으로 설문조사를 실시하고, 교실 구성요소 간의 관계, 교수자의 수업전문성, 교실의 사회·문화적 환경, 심리·정서적 환경에 대한 인식을 비교하였다. 주요 연구 결과로는 첫째, ALC 수업 학생들은 교수·학습과 물리적 학습환경의 관계를 보다 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, ACL 수업 학생들은 ALC 환경을 능숙하게 다루는 측면에서의 교수자의 전문성을 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 셋째, ALC 수업 학생들은 교수자와의 비형식적 관계가 보다 촉진되었다고 인식하였으나 심리·정서적 측면에서의 만족도 및 몰입은 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 새로운 학습공간 설계에 있어 교수·학습활동 운영을 위한 실제적인 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
학습의 도구로써 컴퓨터의 활용은 학습 내용뿐만 아니라 수학적 지식의 획득 과정에 있어서도 변화를 시도하고 있다. 특히 물리적인 환경에서 시 ${\cdot}$ 공간적인 제약으로 인한 구체적 조작활동을 한계성을 극복하기 위해 개발된 기하학습 소프트웨어인 GSP와 Cabri-Geometry II는 새로운 관점에서의 기하학습을 가능케 한다. 본고에서는 기하학습의 도구로써 컴퓨터의 역할과 GSP의 기능적 특성 및 초등학교 수학교수 ${\cdot}$ 학습과정에서 GSP의 활용할 수 있는 방안에 대해서 살펴본다.
도로 포장에 널리 사용되는 아스팔트는 도로가 노출되는 환경에 따라 요구되는 물리적 특성이 상이하다. 이에 따라 첨가제의 배합에 따라 아스팔트가 어떤 물리적 특성을 나타내는지 평가하고 도로의 교통, 기후 환경에 맞추어 적절한 배합을 선택하는 것이 아스팔트 도로의 수명을 확보하기 위해 필수적이다. 아스팔트의 다양한 물리적 특성 중 소성변형에 대한 저항성을 측정하기 위해서는 Dynamic shear rheometer(DSR) 테스트를 주로 사용한다. 하지만 DSR 테스트는 실험 세팅에 따라 결과가 상이하고 특정 온도 범위 내에만 측정이 가능한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 DSR 테스트의 단점을 극복하고자, Atomic force microscopy로부터 수집된 이미지를 학습하여 레올로지적 특성을 예측하고자 했다. 딥러닝 아키텍처 중 하나인 EfficientNet을 통해 이미지를 학습하였고 딥러닝 모델의 한계인 많은 데이터를 요구한다는 점을 극복하기 위해 전이학습을 이용하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델은 이종의 첨가제를 사용하였음에도 높은 정확도로 아스팔트 바인더의 레올로지적 특성을 예측하였다. 특히, 전이학습을 사용하지 않았을 때와 비교하여 빠르게 학습이 가능했다.
구성주의적 관점에서 교수-학습의 과정을 설명하고자 하는 노력들은 웹 기반 교수-학습체제 설계 과정의 중심을 학습자에게로 옮겨 놓았고 웹 환경에서도 학습자에게 인간의 면대면 의사소통과 동질의 학습환경을 제공하고자 하는 설계적 관심은 최적정 상호작용성을 구현하기 위한 처방적 전략으로 제시되고 있다. 상호작용 설계의 과정은 학습자와 체제간의 기계적, 물리적, 외현적인 교류는 물론 인지적, 정의적, 내면적 측면의 암묵적 교환을 포괄하는 측면에서 이루어져야 하고 이것은 웹 기반 교수-학습체제의 설계에도 예외없이 적용된다. 학습목표, 학습내용 및 학습자 특성과 더불어 웹 고유의 환경적 특성이 상호작용 설계에 통합되어야 한다.
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.
유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 학생들의 과학 교과에서 학생들의 흥미와 학업성취를 향상시키기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 융합인재 교육 프로그램을 개발 하였다. 최근 디지털 기술의 고도화로 인해 다양한 정보통신 기술과 지식의 융합을 교육 환경에 적용하는 스마트러닝에 대한 관심이 증가하고, 학생들은 모바일 기기의 접근성에 대한 인식이 확대되고 학교 현장에서는 모바일 기기와 교육용 프로그램을 활용한 학습이 활성화 되고 있다. Algodoo는 2D기반 시뮬레이션 프로그램으로 다양한 물리적인 효과를 태블릿과 컴퓨터로 시뮬레이션 할 수 있으며, 웹에서 다양한 물리적인 효과나 원리에 대한 학습내용을 참고 할 수 있다. 교수 학습자료는 2009 개정교육과정 초등 과학에 나온 내용을 분석 후 실생활과 관련된 주제를 선정하여 학생들의 흥미와 이해를 향상시키도록 하였다. 또한 학생들은 개별학습과 협력학습을 통해 학습할 수 있으며, 학습 후에는 학생들이 시뮬레이션을 설계 및 실행하여 평가 및 반성을 할 수 있게 하였다.
물리 이미지 및 관심은 물리 학습에 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 공과대학 신입생은 고등학교 때에 다양한 학습 환경 조건에서 대학에 입학한다. 대학 물리교육을 위하여 공과대학 신입생의 특성에 따른 물리 이미지 및 관심을 조사할 필요가 있다. 이 연구는 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지와 관심 여부를 조사하여, 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다. 연구 대상은 공과대학 1학년 공과 계열 286명, 정보기술 계열 242명, 건설환경 계열 136명 총 664명이다. 분석 내용은 공과대학 신입생의 성별과 고등학교 때 물리 이수 여부에 따른 물리 이미지 및 관심 여부를 분석한다. 분석결과 첫째, 물리 이미지는 공과대학 신입생의 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 고등학교 때 물리를 배우지 않은 학생의 물리 이미지 점수가 물리I 또는 물리I,II를 배운 학생보다 높게 나타났다. 둘째, 물리 관심 여부는 성별과 물리 이수 여부에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 성별에서는 남학생이 여학생보다 물리 관심이 높았고 고등학교 때 물리 이수 여부에서는 고등학교 때 물리를 이수하지 않은 학생이 물리를 이수한 학생보다 물리 관심이 높았다. 끝으로 공과대학 학생의 대학 물리 학습에 대한 교육적 시사점을 논의한다.
최신 기술이 적용된 HMD는 고해상도 디스플레이와 빠른 모션인식으로 멀미를 최소화하며 위치와 동작을 정확히 추적할 수 있다. 이는 가상의 삼차원 공간에 몰입할 수 있는 환경을 제공해 줄 수 있으며 이러한 특징을 활용하여 재난 시뮬레이터나 고위험 장비 학습 공간 등의 가상현실 콘텐츠가 발전하고 있다. 이러한 장점은 기초과학 교육 분야에서도 적용 가능하다. 특히 기존 2차원 자료로 설명되는 물리학의 전기장과 자기장의 개념을 삼차원 공간으로 확장하여 실시간으로 시각화한다면 학습 이해도 향상에 큰 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 삼차원 가상현실 기반의 실감형 물리 교육 환경 및 콘텐츠를 개발하고 개발된 학습 콘텐츠를 실제 학습 대상자에게 체험시켜 효과를 증명한다. 학습 대상자는 총 46명의 중학생과 대학생이며 가상현실 환경에서 삼차원으로 표현되는 전기장과 자기장을 실시간으로 경험하고 학습하였다. 설문 조사 결과 85% 이상의 긍정적인 반응을 얻을 수 있었으며 삼차원 가상공간 기반의 물리 학습이 효과적으로 적용될 수 있다는 긍정적인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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