본 연구는 수학교사가 수학학습 상담을 하면서 학습상담자로서의 전문성을 어떻게 키워 나가는지에 대해 자기연구(Self-study)의 방법을 활용한 사례 연구이다. 이를 위하여 수학 교사의 수학 학습 상담의 과정과 상담의 내용, 수학학습 상담자로서의 교사의 자기 성찰의 내용과 전문성 신장 과정에 대한 자기관찰을 실시하였다. 교사는 수학 학습 상담에 맞는 상담 모형을 개발하여 총 5회의 상담을 실시하였으며, 각 회기의 수학 학습 상담 과정의 내용에 대해 서술하였다. 상담 과정에서 연구자는 상담 자료 분석과 자신의 상담 내용을 토대로 자기 성찰 일지를 작성하였고, 이를 바탕으로 자신의 상담 과정을 반성하였다. 또한 상담전문가와의 면담을 통해 상담 과정에서 필요한 교사의 역할과 개선할 점에 대한 조언을 얻어 상담에서 필요한 부분을 개선해 나가는 과정을 거쳤다. 위의 두 과정을 거쳐 연구자는 수학 학습 상담자로서 자신의 강점과 약점에 대해 파악하여 강점은 강화하고 약점을 개선해 나가면서 상담에 필요한 능력을 기르고, 학생을 종합적으로 이해하는 능력을 갖추게 되었다. 자기연구 과정을 통해 교사는 스스로 변화되는 모습을 겪으며 학생과 함께 변화하고 수학 학습 상담에 필요한 실천적인 지식을 습득하였다.
독서를 통하여 높은 수준의 사고능력을 습득할 수 있으므로 독서능력은 모든 학생들이 갖추어야할 기본 능력으로 간주되고 있다. 또한 독서교육은 학생들에게 올바른 사고와 비판적 능력을 함양할 수 있다. 그러나 독서교육은 교사의 시간적 제약과 대응력의 부족으로 비중 있게 다루어지지 못했다. 이에 본 연구에서는 웹을 기반으로 하는 동료평가 시스템을 구현하여 독서교육에 활용하는 방안을 연구하였다. 학생들은 웹에서 자유롭게 독후감을 작성하고 다른 학생들이 쓴 독후감을 평가할 수 있다. 동료평가 과정은 단순히 점수화를 위한 것이 아니라 동료들의 평가와 조언을 활발하게 받아들이고 다른 사람의 글을 읽고 평가하면서 자신의 글에 대한 반성적 사고를 할 수 있다. 교사중심이 아닌 학습자중심의 활동으로 교사와 학습자 모두에게 유익을 주기 위함이다. 본 시스템을 초등학교 현장에 적용한 결과 학생들의 독서에 대한 태도와 선호도가 향상된 것으로 나타났다.
컴퓨터와 통신기술이 발전함에 따라 최근의 교육환경은 학습자 스스로 학습내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조작하는 유비쿼터스 학습방향으로 발전하고 있다. 이러한 유비쿼터스 학습에서는 학습의 효과를 높이기 위하여 전문가의 도움이나 조언 등이 절실히 필요하다. 따라서 유비쿼터스 학습에 스케폴딩과 멘토링의 방법을 접목시키면 학습효과를 극대화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 스캐폴딩과 e-멘토링을 활용한 u-SM(Ubiquitous Scaffolding and Mentoring) 교수학습모형을 설계한다. 또한 설계된 u-러닝 교수학습모형을 구현하고 적용하여 학생들의 학업성취도와 학습태도에 미치는 영향을 알아보고, u-러닝 환경에서 다양한 교수학습 방법의 적용 가능성을 검증해보았다.
본 연구는 보건의료를 전공하는 한국 대학생과 베트남 대학생을 대상으로 진로 의식을 조사하여 진로교육에 기초자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 보건의료를 전공하는 한국 대학생과 베트남 대학생을 대상으로 2020년 2월1일부터 20일까지 설문조사를 하였고, 유효한 설문지 200부를 SPSS 20.0으로 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 국가 간 진로 의식에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 국적 내 진로 의식 차이 검증에서도 한국 대학생들은 본인이 희망하는 '진로 방향이 명확'하고 '진로에 대한 본인 의지가 확고'한 반면, 베트남 대학생들은 '진로에 대한 고민을 미루어두거나 방관' 및 '주위 조언에 많은 영향을 받는' 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 대학생들이 효과적인 진로 준비를 할 수 있도록 문화 다양성을 반영한 융복합 진로 교육 프로그램을 개설하여 국제교류프로그램에 활용할 필요가 있음을 알 수 있다.
최근 몇 년간 애완동물 소유 비율이 꾸준히 증가함에 따라 효과적인 애완동물 관리 시스템의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 감정인식 SNS를 포함하는 애완동물 관리 시스템을 제안한다. 시스템은 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 애완동물의 표정을 통해 감정을 감지하고, SNS를 통해 사용자 커뮤니티와 공유된다. SNS를 통해 애완동물 주인들은 다른 사용자들과 연결되어 자신의 경험을 공유하고, 애완동물 관리에 대한 지원과 조언을 받을 수 있다. 또한, 시스템은 애완동물 건강 추적 및 예방접종 및 예약 알림 등의 기능을 포함하여 종합적인 애완동물 관리를 제공한다. 이에 더하여, 시스템은 애완동물 산책 기록을 관리하고 공유하는 기능을 추가하여 애완동물 주인들이 자신의 애완동물과 함께한 산책 기록을 다른 사용자들과 공유할 수 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 활용하여 애완동물 관리 시스템을 개선하여 애완동물과 그 주인의 복지를 향상시키는 가능성을 보여주고 있다.
본 연구 목적은 MBTI에 의해 구분되는 인간의 성격유형에 따라 금융투자자들의 위험선호의 차이 유무, Private Banker의 투자 조언의 수용, 그리고 Private Bank Service의 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 또한 MBTI의 성격유형별 주기능 사용의 차이에 기인한 개인의 특성이 위험선호에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 이를 위해 본 연구는 실험군인 고액자산가(HNWI)와 대조군인 학생의 MBTI 성격유형을 개별로 검사하고 Holt and Laury (2002)와 Weber et al. (2002)의 설문을 활용하는 실증적인 비교분석을 실시하였다. 본 연구의 결과, 첫째, Holt and Laury(2002)의 Lottery연구에서 고액자산가와 일반 대조군 그리고 MBTI의 주기능분류(ST, NF)에 따른 차이는 존재하였다. 특히 고액자산가의 경우 ST와 NF 그룹의 차이가 존재하는 것을 확인하였다. 둘째, Weber et al.(2002)의 위험 감수를 측정하는 심리측정 요인 중 Gamble(g) Recreation(r)의 특성이 고액자산가에서 위험선호도에 미치는 영향이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 개인의 일상생활에 관련한 특성 또는 금융과 관련 없는 취미생활이 개인의 위험선호도에 반영될 수 있음을 나타내는 것으로 기존의 문헌들의 연구결과를 지지한다고 할 수 있다. 셋째, MBTI의 선호지표점수에 따라 위험선호도에 차이가 존재하였다. MBTI T점수가 높을 경우 위험선호도가 낮은 것을 확인할 수 있었으며, 고액자산가그룹에는 영향이 없는 것으로 밝혀졌다. 넷째, MBTI 유형도표의 태도지표에 의해 구분된 유형들에 따라 전체 금융자산 대비 Private Banker를 이용하는 비율의 차이가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 고액자산가를 대상으로 분석한 결과 태도유형 EP의 경우 다른 그룹에 비해 이용비율수준이 낮아 MBTI로 분류된 성격유형에 따라 전체금융자산 대비 Private Banker의 이용수준에도 영향이 있음을 확인하였다.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
우리나라의 모듈러 공법은 컨테이너하우스나 경량스틸 하우스로만 인식되고 있어, 수요창출에 상당한 어려움이 있다. 실제로 모듈러빌딩 활성화에 가장 큰 장애요인은 안정된 수요에 근거한 지속적인 공장 생산이 거의 어렵다는 것이다. 본 연구는 모듈러 공법의 대표적인 미국과 영국의 모듈러 기업의 사례 조사를 통하여, 건물 유형별로 모듈러 공법의 성공요인을 우선적으로 도출하였다. 10개의 건물유형과 9개의 성공요인으로 정리하여 조사한 결과, 주거시설은 공기단축, 설계성능, 경제성 순으로 중요도가 높았으며, 교육시설의 경우에는 공기단축, 친환경성, 경제성, 융통성 순으로 나타났다. 병원시설은 공기단축, 융통성, 경제성, 친환경성이 주요 성공요인으로 나타났으며, 이러한 성공요인들이 확보될 경우 우리나라에서도 모듈러 공법의 성공 가능성은 충분히 있다고 생각된다. 주거시설의 겨우 표준화된 모듈 설계안의 반복적인 활용을 통하여, 성공요인을 확보할 수 있으며, 교육시설의 경우, 단모듈-장모듈의 타입화된 모듈의 설계안을, 병원시설의 경우 증축기술의 개발을 통한 성공요인이 확보할 수 있을 것이다. 모듈러공법의 수요창출 방안을 적용할 수 있는 잠재적인 시장의 규모는 주거시설의 경우, 연간 약 12,000호 규모의 시장이 형성 가능하며 기숙사의 경우, 2012년 1,515억 원 정도의 시장규모를 볼 때, 모듈러 공법의 시장 확보가 충분히 가능하다. 교육시설의 경우, 주거시설보다 평면의 반복정도가 더 높기 때문에 충분한 시장형성이 가능하다. 병원시설의 증축시장은 2012년 1,045억 원 정도의 규모로 모듈러 공법이 적용된 사례가 전무하지만 앞으로의 진출 가능성은 충분하다. 본 연구에서 제안한 건물 유형별 수요창출 방안은 발주자가 공법을 선정할 때, 건물 유형에 맞는 전략을 수립하는 데에 조언으로서 활용할 수 있으며, 잠재적 시장을 파악한 결과 충분한 시장 규모를 확보할 수 있을 것이라고 기대할 수 있다. 또한 모듈러 설계 및 제조업체는 본 연구에서 제안한 방안을 사업전략으로 활용함으로써 전략적으로 건물 유형에 맞는 사업 방향을 설정하여 지속적인 수요창출을 기대할 수 있을 것이라고 생각한다.
헬스케어의 패러다임이 치료 중심에서 예방 중심으로 변화함에 따라, 질병 예방과 관련된 제품 및 서비스가 국내외로 많이 등장하고 있다. 스마트 헬스케어는 만성질환자 수의 증가, 의료비 부담의 증가 등의 보건의료 문제점의 대안으로 언급되어 기업 및 정부는 산업 확산 움직임을 보여주고 있다. 기업은 웨어러블 기기, 앱 등의 형태로 제품 개발 및 출시를 하고 있고, 정부는 보건소를 중심으로 모바일 헬스케어 사업을 시행하고 있다. 본 연구는 소비자의 스마트 헬스케어 제품 및 서비스 이용에 미치는 요인을 건강정보이해능력(Health Literacy)와 건강관련 개인특성을 중심으로 탐색적 연구를 진행하고, 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 전국의 20대 이상 소비자 1,027명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고 의사결정나무 기법으로 요인을 분석하였다. 연구 결과, 응답자의 대부분(76.9%)은 사용 경험이 없는 것으로 나타났지만 건강정보이해능력 중 '대중매체 정보의 활용'의 어려움 정도에 따라 사용 경험에 차이를 보였다. 그 밖에는 신기술 활용 의향 정도, 주변인의 조언 이해, 건강검진 유무가 관련이 있는 것으로 분석되었다. 스마트 헬스케어를 통한 자가 건강관리가 가능하려면, 건강정보를 대중매체로부터 탐색하고 활용할 수 있는 소비자의 건강정보이해능력이 제고되어야하며 이를 위한 정부와 기업의 노력이 필요하다.
탄소중립의 실현을 위해서는 다양한 이해관계자의 공동협력을 기반으로 거버넌스 제도를 활용하는 것이 합리적이다. 성공적인 거버넌스 운영은 구성원들이 어떤 활동 기준을 가지고 참여하는지가 중요하며, 특히 정책 집행 과정에서 과학적 조언을 할 수 있는 전문가에게는 성공적인 합의점 도출을 위한 가이드 공유가 필요하다. 본 연구에서는 거버넌스 참여 과학기술전문가의 활동기준 제시를 위한 공통성공요인을 도출하고자 거버넌스 모형이론과 모형구조, 사례별 공통성공요인, 서울시 기후환경분야 거버넌스 사례적용 등의 조사 분석을 수행하였다. 모형이론 연구결과, 모형구조는 공통적으로 '조건-과정-결과'의 구조로 되어 있으며 구성원들의 활동시기인 '과정' 단계에서 공통성공요인을 도출할 수 있음을 확인하였다. 공통성공요인의 사례조사를 통해 중복요인은 신뢰성, 책임성, 투명성 및 네트워크로 도출되었다. 공통성공요인의 타당성을 검증하기 위해 서울시 거버넌스의 참여자 만족도 조사자료를 활용하여 분석한 결과, 결과값은 신뢰성 > 네트워크 > 투명성 > 책임성의 순으로 확인되었으며, 관련 요인들이 적절하게 도출됨을 알 수 있었다. 본 연구결과가 향후 과학기술분야 전문가의 활동요인으로 활용되어 탄소중립 정책의 수용성과 효용성을 높일 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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