본 연구의 목적은 과학 교육에서 과학사 활용을 활성화 시키기 위한 방안에 대한 전문가 의견을 조사하는 것이다. 이를 위하여 과학교육학자와 과학사학자를 대상으로 2단계 조사(1차 조사 30명, 2차 조사 84명)를 실시했다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학사 활용 과학 교육에 대한 전문가 의견 조사 825과학사 활용 교육에서 과학의 본성과 관련된 의견이 많이 제시되었다. 둘째, 과학사를 학교 수업에서 활용하기 위한 다양한 교수 학습 자료의 개발을 요구했다. 셋째, 실행 중심의 과학사 활용 교사 연수를 요구했다. 넷째, 일부 영역에 대해서 과학교육학자와 과학사학자간의 의견 차이가 발견되었다. 다섯째, 동양(한국) 과학사에 대한 교육 필요성에 그리 높지 않은 동의를 나타냈다. 특정 영역에 대한 동양(한국) 과학사교수 학습 자료의 개발이 필요하다.
국민의 의견을 경청하고 공감하며, 이해시키고, 설득하는 자세와 과정이 필요하다. 특히 통합환경관리제도는 기업-전문가-정부의 협업과 소통이 매우 중요하며, 이를 통해 합리적이고 발전적인 선진 허가체계를 만들어 가는 것이다. 성공적인 제도 도입을 위해 환경부는 낮은 자세로 다양한 이해관계자 의견을 수렴하며, 보다 정교한 환경관리체계가 마련될 수 있도록 전력을 다할 것이다.
'원전 신뢰, 어떻게 회복할 것인가'를 주제로 한 해외 원자력 전문가 좌담회가 4월 28일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열렸다. 한국원자력문화재단이 주최한 이번 좌담회는 당일 열린 '30주년 한국원자력연차대회'에 참석한 해외 원자력 전문가를 초청하여 마련된 것으로, 민계홍 한국원자력산업회의 상근 부회장을 좌장으로 하여 김호성 한국원자력문화재단 이사장, Malcolm Grimston 영국 Imperial College 환경정책센터 수석 연구위원, Daniel S. Lipman 미국 원자력협회(NEI) 부회장, Mimi Limbach 태평양원자력협의회(PNC) 회장 등 원자력 수용성 관련 전문가들이 참석, 2시간에 걸쳐 의견을 나누었다. 좌담회 전문을 게재한다.
정부는 6월 8일 4대강 살리기 프로젝트의 마스터플랜을 최종 확정했다. 마스터플랜은 4대강 인근 12개 시 도를 대상으로 지역설명회, 관계부처 학회 등의 추천을 받은 전문가 그룹의 자문, 물환경학회 수자원학회 등 간련학회의 토론, 전문가와 시만이 참여한 공청회를 통해 각계의 다양한 의견을 수렴하여 최종 확정하게 되었다.
본 연구에서는 유비쿼터스 기술 환경 기반의 사회에서, 개개인의 평생학습을 효과적으로 지원할 수 있는 정책방안을 체계적으로 수립하기 위하여 관련 분야 전문가의 의견을 수렴하였다. 이를 위해 본 연구에서는 '유비쿼터스'와 '평생학습체제'에 대한 개념적 탐색을 기초로 질문문항을 개발하고 관련 분야 전문가들을 선별하여 면담을 실시하였다. 15명의 전문가를 대상으로 심층면담을 실시한 결과, 유비쿼터스 사회에서 평생학습을 활성화하기 위해서는 유비쿼터스 사회상에 대한 개념적 일치 확립, 인프라 구축과 다양한 서비스 개발, 수요에 근거한 풍부한 콘텐츠 확보가 선행되어야 하며, 정보격차 해소 등 유비쿼터스 사회의 역기능에 대한 법적, 제도적 대책 마련이 시급한 것으로 나타났다.
본 연구는 말과 노래와 놀이가 통합된 종합 예술로서의 한국 전래동요를 분석하기 위한 분석 준거를 마련하는데 그 목적을 두었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 분석 준거에 대한 전문가 의견조사를 2차에 걸쳐 실시하였다. 조사 대상 전문가들은 유아교육및 관련 전문가 30명을 대상으로 하였고, 수집된 응답들은 spss 12.0의 프로그램을 이용하여 평균과 표준편차를 계산하였다. 2회에 걸친 전문가 의견 조사를 통해 최종적으로 노랫말, 음악, 연행의 대분류 3항목, 그에 따른 하위분석 준거 중분류 11항목, 소분류 33개 항목이 분석 준거로 확정되었다.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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