• 제목/요약/키워드: 잠재학습

검색결과 300건 처리시간 0.029초

과학과 수행평가에 관한 중등학생의 인식 및 자아효능감 조사 (A Study on Secondary Students' Perceptions and Self-Efficacy of the Performance Assessments in the Science Subject)

  • 홍정림;최은경
    • 한국과학교육학회지
    • /
    • 제22권2호
    • /
    • pp.230-239
    • /
    • 2002
  • 본 연구에서는 서울 지역의 중 고등학생 449명을 대상으로 수행평가에 관한 인식과 자아효능감을 분석하였다. 학생들은 평가의 목적이나 기존의 정기고사와의 차별성 등 수행평가의 특성에 대해 비교적 이해하고는 있으나, 수행평가가 자신의 과학 학습이나, 잠재적인 능력을 개발하는데는 별 도움을 주지 않는다고 응답하였다. 또한 평가의 신뢰성이나, 평가 기준의 타당성에 대해서도 만족하지 못하였다. 고등학생은 중학생에 비해 수행평가의 신뢰도와 타당도에 대해서 더 부정적(p<.01)이었다. 여학생은 수행평가의 신뢰도에 대해 남학생보다 긍정적으로 인식하였다(p<.00). 학생들의 수행평가에 대한 전체적인 자아효능감 수준은 높지 않았다. 과제의 수행과정에 대한 자아효능감 수준은 높으나, 과제 수행 결과의 정리에 대한 자아효능감은 상대적으로 낮았다. 과학과의 수행평가를 타 교과의 수행평가나 기존의 과학정기고사 보다 더 어렵게 느끼지는 않았다. 과제의 수행 과정 중 실험 절차에 대한 이해, 실험 도구의 활용에 대해서는 자아효능감이 높았으나, 실험의 목표에 대한 이해, 토론 수업에서 토론 주제에 대한 이해에 관한 자아효능감은 높지 않았다. 과제 수행결과의 정리에 있어서는, 실험 결과의 정리, 실험 결과의 토의 문제에 대한 서술에서 상대적으로 낮은 자아효능감을 나타내었다. 여학생들의 자아효능감 수준이 남학생의 자아효능감 수준보다 높았다(p<.05). 여학생의 경우는 남학새의 수행평가 점수 보다 높았으며 자아효능감과 수행평가 점수도 유의미한 상관(r=.342)이 있었다(p<.05).

그림책을 활용한 스토리텔링 가족 수업이 청소년의 회복탄력성과 부모자녀관계에 미치는 효과: 중학교 기술·가정 '관계'와 '안전'의 핵심개념을 중심으로 (The Effects of Storytelling Family Classes Using Picture Books on the Resilience and Parent-Child Relationship of Adolescents: Focusing on the Core Concepts of 'Relationship' and 'Safety' in Middle School Technology·Home Economics)

  • 주현정;최새은
    • 한국가정과교육학회지
    • /
    • 제32권1호
    • /
    • pp.167-184
    • /
    • 2020
  • 이 연구는 중학교 기술·가정 교과의 가족 단원에서 그림책을 활용한 스토리텔링 수업이 청소년의 회복탄력성과 부모자녀관계에 미치는 효과를 살펴보는 데 목적을 두었다. 이를 위해 가족 형태, 가족관계, 가족갈등, 성폭력, 가정폭력, 가족 상실에 관한 5가지 주제의 그림책을 선정하고 스토리텔링 요소와 기법을 적용한 '그림책으로 만나는 가족' 교수·학습 과정안을 개발하였다. 남녀 중학생 194명을 대상으로 기술·가정 수업시간에 적용하고, 사전·사후 검사를 통하여 수집된 자료를 분석하였다. 그 결과 청소년이 지각하는 회복탄력성 정도는 수업 후 유의미하게 증가하였으나, 사회성 영역의 하위요인 중 자아확장력에서는 수업의 효과가 나타나지 않았다. 청소년의 부모자녀관계에서는 모든 영역에서 수업의 효과가 나타났고, 아버지보다 어머니와의 관계에서 느끼는 애정적 결속 정도가 더 증가하였다. 회복탄력성의 향상과 부모자녀관계 향상을 목표로 하는 기술·가정 교과의 가족 단원에서 그림책을 통한 스토리텔링 수업은 자신의 역경을 딛고 일어서는 잠재적인 힘을 청소년 스스로 길러주게 하여 청소년 가정의 가족과의 관계까지 긍정적인 영향을 미치는 것임을 알 수 있다.

주행 안전을 위한 joint deep learning 기반의 도로 노면 파손 및 장애물 탐지 알고리즘 (Detection Algorithm of Road Damage and Obstacle Based on Joint Deep Learning for Driving Safety)

  • 심승보;정재진
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.95-111
    • /
    • 2021
  • 인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

기계학습 기반 토픽모델링을 이용한 학술지 "자원환경지질"의 연구주제 분류 및 연구동향 분석 (Topic Model Analysis of Research Themes and Trends in the Journal of Economic and Environmental Geology)

  • 김태용;박혜민;허준용;양민준
    • 자원환경지질
    • /
    • 제54권3호
    • /
    • pp.353-364
    • /
    • 2021
  • 국내 지질학의 연구 분야는 20세기 중반 이후부터 꾸준하게 발전되어왔다. 학술지 "자원환경지질"은 국내 지질학을 대표하는 역사가 긴 학술지로 지질학을 바탕으로 하는 융복합연구 논문이 게재되고 있다. 본 연구는 학술지 "자원환경지질"에 게재된 논문을 대상으로 문헌 고찰(literature review)을 수행하여 지질학의 역사와 발전에 대해 논의하고자 한다. 1968년부터 2020년까지 총 2,571편의 논문 제목, 주제어, 다국어 초록을 수집하였으며, Latent Dirichlet Allocation (LDA) 기반 토픽모델링을 실시하여 연구 주제를 분류하고 연구 동향과 주제간 연관성을 확인하였다. 학술지 "자원환경지질"은 총 8개의 연구주제('암석학 및 지구화학', '수문학 및 수리지질학', '광상학', '화산학', '토양오염 및 복원학', '기초지질 및 구조지질학', '지구물리 및 물리탐사', '점토광물')로 분류할 수 있었다. 1994년 이전에는 '광상학', '화산학', '기초지질 및 구조지질학'의 연구주제들이 활발하게 연구되었으며, 이후 '수문학 및 수리지질학', '토양오염 및 복원학', '지구물리 및 물리탐사', '점토광물'의 연구주제들이 성행하였다. 연관성분석(network analysis)결과, 학술지 "자원환경지질"은 '광상학'을 기반으로 융복합적 연구 논문들이 게재되었다는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지질학을 다루는 연구자들에게 문헌 고찰의 새로운 방법론을 제시하여 지질학의 역사에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.

오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론 (Methodology for Classifying Hierarchical Data Using Autoencoder-based Deeply Supervised Network)

  • 김윤하;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제28권3호
    • /
    • pp.185-207
    • /
    • 2022
  • 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 인해, 텍스트, 이미지 등 비정형 데이터 분석에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 그중 텍스트 분류는 학계 및 업계에서 오랜 기간 연구되어 온 분야로, 분류의 성능을 향상시키기 위해 계층형 레이블 등 데이터 자체의 특성을 활용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 하지만 계층적 분류를 위해 주로 사용되는 하향식 접근법은 상위 레벨의 오분류가 하위 레벨의 정분류 기회를 차단한다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 레이블의 계층적인 관계를 고려하면서도 상위 레벨의 분류가 하위 레벨의 분류를 차단하지 않도록 하여 분류 성능을 향상시키기 위해, 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 오토인코더의 잠재변수에 하위 레이블을 예측하는 주 분류기를 추가하고, 인코더의 은닉층에 상위 레벨의 레이블 예측하는 보조 분류기를 추가하여 End-to-End 학습을 진행한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위하여 국내 논문 데이터 총 22,512건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 모델이 기존의 지도 오토인코더 및 DNN 모델에 비해 분류 정확도와 F1-Score에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

초등과학영재 학생들의 천문분야 수업이 공간지각능력 및 과제집착력에 미치는 효과 (The Effect of Astronomical Field on Elementary Science Gifted Students on Spatial Perception Ability and Task Commitment)

  • 이용섭
    • 대한지구과학교육학회지
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.263-272
    • /
    • 2022
  • 본 연구의 목적은 초등과학영재 학생들의 공간지각능력과 과제집착력을 향상시킬 수 있는 천문분야의 프로그램을 개발하고 적용하여 효과를 알아보는 것이다. 연구의 대상은 B 대학교 영재원 부설의 초등과학영재반 심화과정 학생 22명을 대상으로 하였다. 초등학교 과학영재반의 학생을 대상으로 공간지각능력과 과제 집착력을 향상시키기 위해서 총 12차시의 교육학습 프로그램을 개발하여 적용하였고, 실험처치의 사전과 사후에서 각각 공간지각능력 검사와 과제집착력 검사를 실시하였다. 이에 대한 연구의 결과는 양적분석으로 해석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문분야 수업이 초등과학영재 학생들의 공간지각능력 향상에 긍정적인 효과가 있었다. 둘째, 천문분야 수업이 초등과학영재 학생들의 과제집착력 향상에 긍정적인 효과가 있었다. 셋째, 초등과학영재 학생들의 천문분야 수업이 과제집착력 향상보다 공간지각능력 향상에 더 효과가 있었다. 초등과학영재학생들의 선발은 지능, 창의성, 과제집착력이 우수한 학생들을 선발하였으므로 보다 나은 잠재된 영재성을 발현시키기 위해서는 개인별교육프로그램(IEP)를 개발하고 적용하는 것이다. 또한 영재교육에서 보다 심층적인 영재성을 발현시키기 위해서는 개인별 영재의 특성을 발현할 수 있는 프로그램의 개발에 관심을 가져야 할 것이다.

인공지능 수학 교육을 위한 빅데이터 프로젝트 과제 가이드라인 (Guidelines for big data projects in artificial intelligence mathematics education)

  • 이정화;한채린;임웅
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
    • /
    • 제62권2호
    • /
    • pp.289-302
    • /
    • 2023
  • 지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.

지능형 메디컬 기기 개발을 위한 KANO-QFD 모델 제안: AI 기반 탈모관리 기기 중심으로 (A Study on the Development Methodology of Intelligent Medical Devices Utilizing KANO-QFD Model)

  • 김예찬;최광은;정두희
    • 지능정보연구
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.217-242
    • /
    • 2022
  • AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

개방형 과제를 활용하는 초등 수학 수업에서 학생의 참여 분석 (An analysis of students' engagement in elementary mathematics lessons using open-ended tasks)

  • 남인혜;신보미
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
    • /
    • 제62권1호
    • /
    • pp.57-78
    • /
    • 2023
  • 학생의 수업 참여는 수업의 방향과 성과를 결정지을 뿐만 아니라 학업 성취 및 후속 학습의 지속성에 영향을 미친다. 본 연구는 학생의 수업 참여를 촉진하기 위한 방안으로 개방형 과제를 활용하는 수업이 지닌 시사점을 모색하기 위해 초등학교 5학년 중하위권 학생들을 대상으로 개방형 과제 활용 수업을 진행하여 학생들이 드러내는 수업 참여 양상을 분석하였다. 이로부터 교사의 발문에 자발적으로 답하거나 어려움을 참고 과제를 끝까지 수행하는 행동적 참여, 박수를 치거나 자리에서 일어나는 등의 즐거움을 표현하거나 자신의 감정을 적극적으로 드러내는 정서적 참여의 특징을 찾아볼 수 있었다. 또한 학생들은 자신의 생각을 말할 때 실생활 예를 들어 설명하거나 과제 해결에 사전 지식을 이용하였으며 과제를 다양한 방식으로 해결하려고 노력하는 인지적 참여 양상을 보였고, 친구의 의견을 물어 공동의 아이디어를 구성함으로써 과제를 해결하려고 노력하거나 모둠 활동에서 친구와 적극적으로 도움을 주고 받는 등의 사회적 참여 모습을 보였다. 이상은 개방형 과제를 활용하는 수업이 초등학생들의 수업 참여를 촉진하는 교수학적 방안이 될 수 있음을 시사한다. 나아가 본 연구는 효과적인 개방형 과제 활용 수업을 실행하는 데 교사의 지지와 긍정적인 피드백, 모둠 활동 및 소집단 토론으로 구성된 수업 방법, 놀이 및 게임 활동에 기반한 과제 제시 방식 등이 갖는 잠재적 중요성을 보여준다.

AI 생성예술과 게임화 요소가 통합된 미술 교육 모델 개발 : 창의적 사고 향상 (Integrating AI Generative Art and Gamification in an Art Education Model to Enhance Creative Thinking)

  • 이준;김유진
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제9권3호
    • /
    • pp.425-433
    • /
    • 2023
  • 본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.