• 한국교육학연구
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• 제15권1호
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• pp.107-132
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• 2009

좋은 수업이란 무엇인가? '좋은' 이라는 용어가 갖는 상대성, 복합성, 상황성 등으로 인해 좋은 수업에 대해 정의하기란 쉽지 않을 것이다. '수업'은 학교교육의 핵심적인 활동이며 '좋은' 학교 만들기의 전제이자, 학교교육 개혁의 출발점이 된다. 본 연구에서는 '좋은 수업'의 반대급부로 '지양해야 할 수업 형태'에 대한 개방형 질문지를 바탕으로 현직교사 150명, 교사와 학생의 중간 입장에 있는 예비교사 160명의 인식 차이를 통해 좋은 수업의 의미를 도출해 보고자 연구를 진행하였다. 자료분석을 위해 Nvivo 8.0을 사용하였으며, 연구결과를 살펴보면 다음과 같다: 첫째, 현직교사가 인식하는 '지양해야 할 수업 형태'는 단일수업기법적용, 지시적 수업, 비체계적인 수업진행, 교수역량부족, 성적 및 경쟁 중시 수업, 상호작용 부족, 학생수준 비고려, 비인격적 행위, 환경 열악 및 지원 부족 순으로 나타났다. 둘째, 예비교사가 인식하는 '지양해야 할 수업 형태'는 단일수업기법적용, 비체계적인 수업진행, 교수역량부족, 지시적 수업, 비인격적 행위, 성적 및 경쟁 중시 수업, 학생수준 비고려, 상호작용 부족, 환경 열악 및 지원 부족 순으로 나타났다. 셋째, '지양해야 할 수업 형태'에 대해 현직교사와 예비교사의 인식에는 큰 차이가 없었으며, 현직교사와 예비교사의 통합 빈도 순위는 단일수업기법적용, 비체계적인 수업진행, 지시적 수업, 교수역량부족으로 나타났다. 본 연구결과는 현직교사에게는 자신의 수업 전문성을 되짚어보고 학생에 대해 그리고 수업에 대한 태도를 반추해 보는 준거로, 예비교사는 앞으로 체계적인 수업을 설계하고 좋은 수업을 이끌어갈 수 있는 실제적인 지침으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권5호
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• pp.573-584
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• 2019

2011년부터 시도된 STEAM 교육은 여전히 자생적 확산은 어려운 상태이다. STEAM 교육의 확산이 자율적으로 일어나지 않는데는 STEAM 교육의 정체성 부족과 이로 인한 교사들의 혼란, 정책의 변화로 인한 현실과의 괴리가 있기 때문이다. 따라서 교사들의 경험적 지식을 활용한 현장 적용에 관련된 연구에서 벗어나 주로 전문연구자들에 의해 이루어졌던 STEAM 교육에 대한 본질을 교육 실행의 주체인 교사의 눈에서 바라보고 한계와 방향성을 모색할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 정책 경험과 현장 적용 경험이 모두 풍부한 8인의 초중고 교사로부터 STEAM 교육의 목적, 정의, 준거틀, 변화 등에 대한 설문 및 면담을 실시하였으며, 유형적 분석법을 사용하여 자료를 분석하였다. 분석 결과 STEAM 교육의 목적은 정책적인 목적보다는 교사 개인의 경험에 치중되어 있었으며, 이는 STEAM 교사의 실행 당위성을 감소시키므로, STEAM 교육의 목적을 교사가 직접 경험할 수 있는 융합적 사고력과 문제해결력에 대한 평가 방안이 제시되어야 한다. STEAM 교육의 정의에 사용된 '과학기술 기반' 과 '분야' 대한 단어의 수준 정립은 STEAM 교육의 목표가 명확해지고 꾸준하게 실행될 때 이루어질 수 있다. '과학기술 기반' 이라는 용어를 사용함으로써 교육과정을 넘어 융합 교육을 좀 더 수월하게 할 수 있도록 하였으며, '분야' 또는 '요소' 라는 용어는 정해진 기준 대신 학생들이 하는 활동의 맥락과 수준을 고려하여 상황에 맞게 변할 수 있다. 교수학습 준거틀은 STEAM 교육이 일관성을 유지시키는 가이드라인일 수 있으나 접근을 어렵게 하는 걸림돌이 될 수도 있으므로 좀 더 넓은 의미를 허용할 필요가 있다. 상황제시의 경우 학생의 흥미와 수업의 안내를 강조하고, 실생활 연계의 의미를 학생 수준에서 확대할 필요가 있으며, 창의적 설계는 산출물을 강조하는데서 벗어나 그 과정에 방점을 맞출 수 있도록 해야 하고, 감성적 체험은 현장의 적용 사례를 분석하여 의미와 정의를 수정할 필요가 있다. STEAM 교육이 교육과정에 포함되면서 확대되고는 있으나 여전히 초등에 머물고 있어 중등 교육과정의 편입이 무엇보다 중요하며 시도별 연수의 질 관리, 꾸준한 예산과 제도적 지원이 뒷받침되어야 STEAM 교육에 대한 확신이 높아지고 실행이 활성화될 것이다. 또한 이제까지 지속되는 수많은 STEAM 정책들의 피드백 과정이 보완되어야 수요자 중심의 STEAM 교육이 자리잡을 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권5호
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• pp.490-503
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• 2020

해류와 해양 순환은 지구의 에너지를 분배하는 조절자로서 중요한 역할을 하고 있다. 2015 개정 교육과정에 기반한 중등학교 과학 및 지구과학 교과서에는 한반도 주변 해류 중 북한한류의 계절변동성에 대한 오개념을 포함하고 있는 것으로 드러났다. 이를 분석하기 위하여 중학교 5종, 고등학교 6종 교과서에 제시되어 있는 북한한류와 관련된 교과내용을 수집하였으며, 중등학교 과학교사 30인을 대상으로 해류와 북한한류에 관한 설문 조사를 실시하였다. 설문 내용은 교과서에서 북한한류에 대해서 언급하고 있는지, 북한한류의 시간변동성에 대한 개념의 오류가 있는지에 관한 질문으로 구성하였고, 북한한류와 관련된 자유로운 의견을 수집하였다. 교과서에서는 북한한류의 유속이 겨울에 강하다고 제시되어 있는데, 이는 그동안 장기간의 과학계의 연구 결과와는 정반대로 배치되는 결과이다. 북한한류의 세기는 여름에 강함에도 불구하고 겨울에 강하다고 교과서에서 제시하고 있는 것에 대한 오개념의 원인과 형성 과정을 조사하였다. 교사대상 설문을 분석한 결과, 대부분의 교사들이 북한한류의 세기가 겨울에 강하다는 지식 오류를 가지고 있었다. 이는 교사들이 가지고 있는 용어에 대한 오개념에서 출발하여 교사들의 확고한 지식으로 각인되어 있었다. 이러한 오개념은 교사 자신이 중등학교 재학시절부터 획득한 지식에서 기원하였고, 교과서의 오개념은 수정되지 않은 상태로 오랫동안 교사와 학생들에게 전달되고 있었다. 이러한 상황은 향후 학생들의 오개념을 재생산하는 구조를 가질 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구는 교사 및 학생들이 가지고 있는 북한한류의 계절변동성에 관한 오개념을 단절하기 위하여 기존의 과학적 연구 결과들의 요약하였고, 교과서 수정의 필요성과 교사 전문성 신장을 위한 재교육의 필요성을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.