이 연구는 비례문제 해결에 영향을 주는 인지적 변인이 무엇인지 확인하는 것을 궁극적인 목적으로 한다. 이를 위해 비례 문제를 구조화 정도에 따라 잘-구조화된 문제, 구조화된 문제, 비-구조화된 문제로 분류하고, 이론적 고찰을 통해 비례문제 해결에 영향을 주는 인지적 변인으로 사실 알고리즘 지식, 개념적 지식, 문제유형 지식, 양의 변화 인식, 메타인지를 추출하였다. 중다회귀분석 방법을 사용해 구조화 정도가 다른 문제를 해결하는데 유의하게 영향을 주는 인지적 변인이 무엇인지를 분석하였다. 분석 결과 구조화 정도가 다른 문제를 해결하는데 서로 다른 인지적 변인이 영향을 주었다. 즉 잘-구조화된 문제 해결에는 사실 알고리즘 지식과 문제유형 지식, 그리고 구조화된 문제 해결에는 개념적 지식, 문제유형지식, 양의 변화 인식, 마지막으로 비-구조화된 문제해결에는 메타조절, 개념적 지식, 양의 변화 인식, 문제유형지식이 영향을 주었다. 이처럼 문제 유형에 따라 다른 인지적 변인이 영향을 미치기 때문에, 수학수업에서는 문제 유형에 따라 다른 교수학습 방법과 다른 평가 틀을 적용할 필요가 있으며, 더불어 학생들의 비례 문제 해결 능력을 계발하기 위해서는 수학 수업에서 구조화된 문제와 비-구조화된 문제를 적극 활용할 필요가 있다는 결론을 도출할 수 있었다.
본 논문에서는, 가상대학 강의를 온라인으로 수강 할 경우에 난이도를 고려한 학생의 성적을 퍼지규칙을 이용해서 학생 자신의 취약한 과목 및 이해도를 자동으로 측정할 수 있는 알고리즘을 개발 하였다. 뿐만 아니라, 수준별 학습을 위해서 학생들이 강의실을 이동할 필요 없이 점수에 근거한 수준별 학습 평가방식 및 가상대학교에서 온라인으로 질문을 할 수 있는 쌍방향 지능형 강의 시스템을 소개한다. 컴퓨터 모의 실험결과 쌍방향 가상 수업 시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단방향 가상 수업시스템보다 훨씬 효과적인 것을 입증했다.
가상대학 강좌는 누구나 쉽게 강의를 청취할 수 있는 장점 때문에 많은 학생들에게 인기를 얻고 있다. 그러나, 가상 대학 강의에서는 본인신분을 확인 하는 과정이 매우 어렵기 때문에 본 논문에서는 가상대학 강좌를 수강할 경우에 본인 여부를 확인하기위해서 RFID 카드 방식을 이용해서 본인인증여부를 확인 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 뿐만 아니라 본 시스템은 실시간으로 신분을 확인할 수 있는 인식 알고리즘 및 쌍방향 가상 질문 시스템을 개발하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 쌍방향 가상 수업 시스템이 이해하지 못한 학생을 고려하지 않은 기존의 단방향 가상 수업시스템보다 훨씬 효과적인 것을 입증했다.
본 연구의 목적은 소프트웨어 교육에서 학습자들의 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위한 개발 중심 모형(Discovery-Design-Development: DDD)의 효과를 검증하는 것이다. 개발 중심 모형은 탐구, 설계, 구현의 3단계를 거쳐 실생활 문제를 해결하기 위한 SW를 개발하는 과정을 학습하는 수업모형이다. 이러한 개발 중심 모형의 효과를 검증하기 위해 SW 교육 수업 경험이 없는 초급 수준의 G 대학교 1학년 학생을 대상으로 실험하였다. 그 결과 개발 중심 모형을 통해 SW 개발을 경험한 학생들의 SW 교육에 대한 학습 동기는 사전-사후 간 유지되었으며 특히 자신감 영역은 유의미하게 높아졌다. 또한, 학생들은 특히 설계(Design) 단계가 CT 능력 향상에 도움이 되었으며 개발 중심 모형은 문제분해와 알고리즘의 개념 이해에 상당한 도움이 된다고 응답하였다.
본 논문에서는 레고 마인드스톰 NXT라는 로봇을 활용하여 프로그래밍을 재미있게 수업할 수 있는 방안에 대해서 모색하였다. 수업의 목표는 단편적인 지식 습득이 아닌 미로찾기라는 문제해결을 목표로 한다. 이 로봇은 컴퓨터에 설치된 NXT-G라는 GUI와 USB를 통해서 통신을 하도록 되어있다. 이 GUI는 텍스트 기반 방식이 아닌 아이콘 기반 방식 프로그래밍 도구이다. 본 논문에서는 16주를 초급 단계, 중급 단계, 고급단계로 나누어서 계획하였다. 초급 단계에서는 GUI 사용 방법과 로봇의 센서들의 작동방법을 익히는 것에 주안점을 두었다. 중급 단계에서는 저(低)난이도 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 고급 단계에서는 중(中)난이도와 고(高)난이도의 미로를 설계하여 프로그래밍하는 단계로 구성하였다. 모든 미로찾기 문제는 알고리즘 작성, 순서도 작성, 스택을 이용한 프로그래밍이라는 3가지 과정을 거치도록 구성하였다.
코로나19로 인한 온라인 학습이 확대되고 있는 상황에서 기존 메이커 교육은 학교 수업 현장에 적용하기에 한계를 지닌다. 본 연구는 초등학교의 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업을 설계하는 목적을 지닌다. 또한, 이에 대한 반응 확인과 함께 학습자의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결력 향상에 도움이 되었는지를 살펴 보고자 하였다. 이를 위해 선행연구 검토와 교육과정의 재구성을 통해 수업을 설계하였다. 면담을 통한 교수자와 학습자 반응 확인, 대응 표본 t검증을 활용한 사전-사후 분석이 이루어졌다. 연구 결과, 초등 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업은 공감하기, 메이킹 문제 정의하기, 재료 및 도구 특성 파악하기, 리믹스를 활용한 알고리즘 설계 및 코딩하기 등을 포함한 총 10단계로 구성된다. 학습자의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 대한 사전-사후 분석 결과, 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구는 초등교육 맥락에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 실제적인 메이커 활동이 온라인 환경에서도 실제적으로 적용 가능하다는 점을 확인한 의미를 지닌다.
2022 개정 교육과정을 논의하는 시기에 정보교육의 정상화에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구는 이와 같은 요구에 부응하는 일환으로 초등학교 고학년 정보 교육과정 사례에 대해 연구를 진행하였다. K광역시 B초등학교 6학년 학생 14명을 대상으로 컴퓨팅시스템, 데이터, 알고리즘과 프로그래밍, 디지털 문화까지 정보 교육과정의 핵심적인 4개 영역을 수업을 통해 다루었으며, Canva, YouTube, Entry, Padlet과 같은 클라우드 기반 애플리케이션을 수업 주제에 따라 적절하게 활용하여 학생간 협력적 수업을 진행하였다. 또한 인공지능 교육 영역을 위한 아이디어를 제시하여 교육과정을 보완하고자 하였으며, 국외의 정보교육 사례를 추가 조사하여 연구의 밀도를 높였다. 단, 현 2015교육과정의 정보교과 시수가 부족하여, 본 사례조사를 위해 프로젝트 형태로 타 교과와 조합하여 수업을 운영할 수 밖에 없었다는 점에서, 정보교과를 독립적으로 편성할 필요성을 강하게 확인하였다. 본 연구가 차후 초등학교 고학년 정보 교육과정의 안착에 작은 밑거름이 되기를 기대한다.
분수 나눗셈의 여러 맥락 중 등분제와 카테시안 곱의 역 맥락에서는 제수의 역수 곱하기 알고리즘이 자연스럽게 유도된다. 그러므로 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 통합 알고리즘으로 지도하고자 할 때 특히 이슈가 되는 것은 포함제 맥락이다. 이 논문에서는 포함제 맥락에서 $1{\div}$(제수)를 매개로 하는 방법이 지닌 잠재력 및 그 기반을 분석하고, 이 방법을 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 통합 알고리즘으로 지도하려 할 때 고려할 수 있는 한 대안으로 제안한다. 포함제 맥락에서 $1{\div}$(제수)를 매개로 하여 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 유도하는 방법은 다음과 같은 특징을 지니고 있다. 첫째, 포함제 맥락에서 맥락과의 연결성을 유지한 채로 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 유도할 수 있다. 둘째, 다른 맥락들에서와 마찬가지로, 제수와 1의 곱셈적 관계에 주목한다. 셋째, 다른 맥락들에서와 마찬가지로, 제수와 1의 곱셈적 관계를 1/제수의 분모을 징검다리로 삼는 추론과 제수의 분자를 징검다리로 삼는 두 가지 추론으로 파악한다. 이러한 특징은 이 방법이 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 공통 구조를 담고 있는 통합 알고리즘으로 다루는 데 기여할 수 있음을 시사한다. 한편, 이 방법은 양분수의 이중적 의미와 배의 합성을 그 기반으로 한다. 분수 나눗셈의 통합적 이해를 지향하는 교재 개발 및 수업 연구에서는 이 기반의 형성에 유의할 필요가 있다.
본 연구에서는 알고리즘의 수행시간 분석에 초점을 맞춘 언플러그드 방식의 교육이 초등학교 3학년 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과를 분석해보았다. 현직 초등교사 70명과 초등학교 3학년 학생 120명을 대상으로 실시한 요구분석 결과를 바탕으로, ADDIE 모형의 절차에 따라 언플러그드 교육프로그램을 개발하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 3학년 학생 24명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하였고, 같은 시간 동안 보드게임 교육을 받은 24명의 학생들과 사전 사후 비교 검사를 통해 효과를 분석하였다. 분석 결과, 알고리즘의 수행시간 분석에 초점을 맞춘 언플러그드 방식의 교육은 초등학교 3학년 학생들의 컴퓨팅 사고력에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 확인되었다.
대학에서는 매학기 개설된 수업에 대해 강의실 배정작업을 진행하고 있으며 대부분의 대학에서는 년4회(1 2학기, 여름, 겨울 계절학기) 수작업으로 반복적인 강의실 배정 작업을 수행하고 있다. 강의실 배정작업은 교수가 선호하는 강의실 또는 교과목특성(실험과목 및 대형 강의)이 반영된 강의실 등 다양한 조건에 의해 강의실을 배정하고 있으며 수작업으로 일일이 강의실을 배정 하는 데에는 상당한 시간이 소요되고 있다. 몇몇 대학에서는 강의실 배정작업을 개선하기 위해 교수 및 강의실의 특성을 고려한 강의실 자동 배정 시스템을 구축을 시도 하였으나, 많은 변수로 인해 여전히 수작업으로 강의실을 배정하고 있다. 이에 본 연구에서는 강의실 자동 배정 시스템을 구축하기 위한 방법으로 최근 3년간 기 배정된 강의실 빅 데이터 자료를 기반으로 작성된 강의실 자동 배정 알고리즘을 제시하고 실적용한 고려대학교 시스템 구축 사례를 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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