• 한국조경학회지
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• 제38권5호
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• pp.64-79
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• 2010

본 연구의 목적은 의사소통능력과 지적수준이 떨어지는 정신지체학생의 교과에 '숲을 활용한 교육'을 적용하였을 때 부적응 행동의 개선에 효과가 있는지를 밝히는 것이고, 부적응 행동의 하위영역인 위축행동, 공격성, 불안/우울, 주의집중, 정서불안정 등 각각의 부적응 행동의 개선에도 효과가 있을 뿐만 아니라 문제행동개선이 내면화되어 지속적인 효과를 얻을 수 있는지 밝히는 것이 목표이다. 이 연구는 숲을 활용한 교육의 효과를 측정하기 위해 사전-사후 검사 간의 차이를 비교하는 전후검사 통제집단 설계(pretest-posttest control-group design)를 하였으며, 연구 기간은 2009년 3월 1일~10월 30일이다. 연구 도구로는 부적응행동의 개선에 효과가 있는 '숲 활용 프로그램'과 '숲 활용 방법을 적용한 교과별 프로그램'을 제작하였다. 평가도구는 아동 청소년 행동평가척도(Korea Child Behavior Check List: K-CBCL), 코너스 단축형 평정척도(Conners' Abbreviated Symptom Questionnaire: CASQ), 자기 통제력 평정척도이며, 특수학교의 중학교과정 총7학급을 두 그룹으로 나누어 실험집단은 숲 활용 방법을 학교교육과정에 주당 21시간 이상 적용하고, 통제집단은 숲 활용 방법을 적용하지 않고 일반교육과정을 운영하였다. 연구 결과는 공분산분석으로 통계 처리하였다. '위축'의 경우 공 변량의 p값이 p=0.032이고 '불안/우울', '주의집중', '정서 불안정'의 공 변량의 p값은 p=0.000, '공격성'및 '총 문제행동'의 p값은 p=0.001이었다. 이는 숲 활용교육을 실시한 실험집단의 피험자들의 부적응행동보다 개선되었음을 의미하는 것이다. 프로그램 종결 후 자기 통제력 평정척도와 코너스 단축형 평정척도의 공변량이 모두 p=0.000이고,자기 통제력(r=0.665, p=0.000)과 코너스 단축형 평정척도(r=0.724, p=0.000)의 사전-사후 상관관계도 유의적이었으므로 문제행동개선이 내면화 되어 지속적인 효과를 얻을 수 있었다고 평가할 수 있다. 연구 결과, 특수학교 교과교육과정과의 상호작용이 가능한 숲을 활용한 교육방법을 특수학교의 독특한 교수 학습 방법 중 하나로써 제안함과 동시에, 특수학교의 바람직한 교육 환경은 식물을 비롯한 자연소재를 얻을 수 있는 숲과 같은 자연환경으로 이뤄져야 함을 제시하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.595-609
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• 2020

이 연구에서는 코로나19 상황에서 온라인 과학 수업 콘텐츠 개발에 참여한 교사들의 경험과 온라인 과학 수업에 대한 인식, 그리고 교사들이 개발한 온라인 과학 수업 콘텐츠의 특징에 대해 분석하였다. 이를 위해 온라인 과학 수업 동영상을 직접 제작한 10명의 초등 교사를 대상으로 온라인 과학 수업 동영상의 제작 과정과 어려움, 온라인 과학 수업에 대한 인식에 대해 설문 조사 및 심층 면담하였으며, 연구 참여자들이 제작한 온라인 과학 수업 동영상을 분석하여 온라인 과학수업의 특징을 조사하였다. 그 결과 온라인 과학 수업 동영상은 교사가 수업 연구, 각본 작성, 수업 동영상 촬영 및 편집의 전 과정을 구상하고 수업 및 실험과정을 직접 촬영하는 형태로 제작되었거나 전자저작물이나 디지털교과서 등에 음성을 녹음하는 형태로 제작되었다. 연구 참여자들은 제작 시간 부족, 촬영과 편집의 어려움, 오개념 전달에 대한 우려, 기존 자료에 대한 저작권 해결 문제, 외부 공개에 대한 부담 등을 어려움으로 인식하였다. 온라인 과학 수업 동영상 콘텐츠를 제작한 경험이 있는 교사였지만 온라인 과학 수업의 장점에 관해 적극적으로 대답한 연구 참여자는 없었다. 다만 온라인 수업의 특징인 반복 학습의 가능, 수업 시간과 장소의 자유로움, 교사의 수업계획이나 통제의 용이, 시각적 매체 활용으로 수업에 대한 학생의 흥미 유발 등에서 면대면 수업보다 유리함이 있을 것으로 응답했다. 반면에 연구 참여자들은 온라인 과학 수업의 단점으로 학생들의 탐구기회가 줄어들고, 의사소통이나 상호작용이 부족해지는 것을 꼽았다. 특히 이러한 단점들은 온라인 과학 수업의 질 특히 탐구 수업을 어렵게 하는 데 큰 영향을 미칠 것으로 생각했다. 온라인 과학 수업이 면대면 수업을 완전히 대체할 수 없다는 부정적인 견해를 취하는 교사들도 있었지만 여러 교사가 콘텐츠 활용형 온라인 수업 방식을 보완하는 보조적 수업 활동이 제시된다면 온라인 과학 수업과 면대면 수업을 병행하는 방식은 가능할 것으로 인식하였다. 또한 온라인 과학 수업의 도입 단계나 정리 단계에서는 면대면 과학 수업의 과정과 유사하였지만, 탐구 단계와 개념 설명 단계에서는 면대면 과학 수업과 큰 차이를 보였다. 온라인 과학 수업에서는 학생들의 흥미 유발을 위한 여러 방법이 사용되기도 하였지만, 학생의 실험 참여를 유도하지 않는 시범 실험이나 실험결과를 획일적으로 정리하였고 교과서 본문 내용과 개념을 교사가 정리하고 설명함으로써 교사 주도 개념 설명식 수업의 형태를 띠었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.11-27
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• 2024

본 연구는 학생들의 생산적인 과학 참여에 영향을 미치는 과학공감의 역할을 조사하고, 해당 과정에서 나타나는 과학공감의 주요 요소를 분석하는 것을 목표로 하였다. 초등학교 5학년 학생 12명이 본 연구에 참여하였고, 일반공감 능력을 기준으로 세 집단으로 나누어 디자인적 사고 과정을 적용한 생산적 과학 참여 수업을 진행하였다. 문제 해결의 다섯 단계 중 아이디어 생성과 프로토타입에서 소집단의 발화를 분석하여 과학공감과 과학실천 측면에서 관찰하였다. 분석결과, 디자인적 사고 과정을 효과적으로 적용한 과학 공감은 학생들의 생산적 과학 참여를 촉진하는 것으로 나타났다. 이에 세 집단의 과학공감 및 과학실천의 평균 발화 빈도가 아이디어 생성 단계에서는 증가한 후 감소하는 경향이 나타났으며, 프로토타입 단계에서는 후반부에 오히려 발화 빈도가 증가했다. 그러나 일반공감 능력이 낮은 소집단은 프로토타입 단계에서 협력적 의사소통의 결여로 과학공감과 과학실천의 발화 빈도가 감소하는 것으로 관찰되었다. 뿐만 아니라, 학습자들은 생산적인 과학 참여 상황에서 5가지 주요 과학공감 구성요소가 모두 발화로 드러났다. 높은 일반공감 능력 집단에서는 타인과의 과학공감 요소인 공감적 이해와 공감적 걱정이 높은 빈도로 나타났으나, 낮은 일반공감 능력 집단에서는 연구대상과의 과학공감 요소인 민감성, 과학적 상상, 상황적 관심이 상대적으로 더 높은 빈도로 관찰되었다. 이러한 결과는 과학 수업에서 타인뿐만 아니라 연구대상과의 과학적으로 공감하는 경험이, 일반적인 공감 능력과는 별개의 중요한 특성으로 학생들의 생산적 과학 활동을 다양한 참여를 유발하며 이를 지속하게 할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 과학공감이 학생들의 생산적 과학 참여에 다양한 방향으로 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 제시하여, 과학 수업에서 과학공감의 이론적 구조와 안정성에 대한 논의에 기여할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.