학습자 주도의 지속적 원격교육 환경을 위하여 학습자의 정확한 학습 패턴을 고려한 올바른 문제 추천 가이드에 대한 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 원격교육환경에서 수집되는 학습자의 문제패턴에 대하여 상황별 가중치를 부여하여 해당 데이터를 기반의 개별 학습자의 최적 문제추천 경로를 제시하는 방법으로 블록체인 기반 스마트 컨트랙트 기술을 연구하였다. 본 연구의 성능평가를 위하여 기존 유사 학습 환경과의 학습만족도 및 문제추천가이드의 유용성과 학습자 데이터 처리속도를 분석하였으며 본 연구를 통하여 15% 이상 학습 만족도 향상과 기존 학습 환경 대비 20% 이상의 학습데이터 처리속도향상을 확인하였다.
본 연구는 치위생과 재학생을 대상으로 학습태도, 문제해결능력, 비판적 사고성향을 확인하고 학습태도에 미치는 영향을 알아보고자하였다. 자료분석방법은 연구대상자의 일반적 특성을 빈도분석하였고, 학습태도, 비판적사고성향, 문제해결능력은 평균과 표준편차, 각 변수의 상관관계를 조사하였다. 연구대상자의 일반적 특성에 따른 학습태도, 비판적사고성향, 문제해결능력은 t-test와 ANOVA, 학습태도에 영향을 미치는 요인은 위계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과 학습태도에 영향을 미치는 변수는 학년이 영향력이 가장 높았고, 비판적사고성향의 하위요인으로 자신감과 회의성이 학습태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 치위생과 재학생 중 1학년이 학습태도 점수가 가장 높은 것으로 조사되었다. 1학년을 대상으로 한 비판적 사고성향과 문제해결능력을 효과적으로 상향할 수 있는 프로그램개발과 학습자의 특성 및 전공만족도와 대학생활 적응정도, 문제중심학습 및 프리셉터쉽 적용을 통한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
본 연구는 간호대학생의 그릿(Grit)이 자기주도 학습능력과 대학생활적응에 미치는 영향을 분석하기 위한 서술적 조사연구이다. C 지역의 간호학과 대학생 1-2학년 총 260명을 대상으로 수집된 자료는 SPSS/WIN 20.0 프로그램을 이용하여 빈도 분석, 기술 통계 방법, t-test, ANOVA, 다중회귀분석 하였다. 그 결과, 그릿의 하위 영역 중 흥미 유지 3.27점(±0.71), 노력 지속 3.35점(±0.69)이었다. 자기주도 학습능력의 하위 영역 중 학습계획 3.43점(±0.56), 학습 실행 3.52점(±0.67), 학습 평가 3.47점(0.71)이었다. 대학생활적응의 하위 영역 중 학문적 적응 3.43점(±0.66), 사회적 적응 3.36점(±0.78), 정서적 적응 3.38점(±0.72), 신체적 적응 3.35점(±0.80), 대학에 대한 애착 3.40점(±0.64)이었다. 간호대학생의 그릿이 자기주도 학습능력에 영향을 미치는 그릿의 하부 영역은 흥미 유지 (t=2.423, p<.05), 노력 지속 (t=3.761, p<.001) 으로 나타났으며, 이들 변수의 설명력은 40.2%이었다(F=23.609, p<.001). 간호대학생의 그릿이 대학생활적응에 영향을 미치는 그릿의 하부 영역은 흥미 유지(t=3.112, p<.001), 노력 지속(t=3.930, p<.001)으로 나타났으며, 이들 변수의 설명력은 43.2%이었다(F=30.608, p<.001). 이러한 결과는 간호대학생의 그릿으로 자기주도 학습능력, 대학생활적응을 강화할 수 있는 교육 프로그램 개발이 필요하다는 것을 보여주며, 더 나아가 이를 위한 연구들이 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
본 연구의 목적은 평생교육에 대한 참여 동기와 관여가 평생교육 학습자의 만족, 지속 수강 의도, 그리고 권유 의도에 미치는 영향을 실증적으로 살펴보는데 있다. 평생교육 참여 동기는 실용적, 오락적, 관계적, 목표지향적 참여 동기로 구분하고, 평생교육에 대한 관여는 상황적 관여와 지속적 관여로 구분하였다. 정량적 연구 결과, 실용적 참여 동기와 오락적 참여 동기는 평생교육에 대한 상황적 관여와, 목표지향적 참여 동기와 관계적 참여 동기는 평생교육에 대한 지속적 관여와 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 아울러, 교수 방법에 대한 만족에는 실용적 동기가, 시설 편리성에 대한 만족에는 오락적 동기가, 소통에 대한 만족에는 관계적 동기가, 콘텐츠 품질에 대한 만족에는 목표지향적 동기가 상대적으로 더 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 평생교육에 대한 상황적 관여는 콘텐츠 품질에 대한 만족에, 지속적 관여는 교수 방법에 대한 만족에 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 평생교육 지속 수강 의도에는 콘텐츠 품질에 대한 만족이, 평생교육 권유의도에는 시설편리에 대한 만족이 상대적으로 더 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 대단원 밑에 형성되는 학습단위 혹은 학습마디에 계층성이 없는 수평적 학습객체가 다수 존재하는 e-러닝 콘텐츠에 대하여, 문항반응이론에 입각한 개인 맞춤형 학습시스템을 구축하는 새로운 방안을 제안한다. 특히 제안된 학습시스템은 평가단계와 학습단계를 명백히 구분하여 제공하는 기존의 방식에서 벗어나, 학습마디의 운영중에 평가를 진행하고 그 결과에 따라 피험자의 능력을 재추정하여 이를 다음 학습마디의 운영에 적용하는 평가-학습의 다이나믹한 연계를 추구한다. 또한 적절한 대단원이 종료되는 시점에서 학습마디의 난이도 평균과 문항특성을 수정하고, 학습자 혹은 피험자들의 능력 추정치도 변경함으로써 더욱 정확한 개인 맞춤형 학습이 이루어지도록 조치한다. 이러한 구축 방안은 e-러닝 콘텐츠 학습과정을 통하여 변화하는 학습자 능력을 추정하여 가장 적절한 학습내용과 문항을 제공함으로써 학습효과를 극대화하며, 주기적으로 학습시스템 자체의 모수들을 수정함으로써 지속적인 개선 효과를 얻을 수 있다.
지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.
이 연구는 학습에 대한 참여 비유(participation metaphor, PM)의 의미를 알아 보고 과학 교수 학습에의 시사점을 탐색하기 위한 이론 연구이다. 문헌 고찰을 통하여 참여 비유가 공동체 내에서의 사회 문화적 활동에 지속적으로 참여하는 것을 학습으로 보는 관점과 맥을 같이 하며, 인지적 도제(cognitive apprenticeship)가 참여 비유와 밀접하게 관련된 수업 모형이라는 것을 살펴 보았다. 이를 토대로 참여 비유에서 주장하는 것과 같은 과학 교수 학습이 실현되기 위해서는 과학 학습자 공동체의 육성이 필요하다는 점을 제안하였다. 마지막으로 과학 학습자 공동체의 한 사례로서 어느 고등학교의 과학 클럽 활동을 간략히 소개하였으며, 앞으로의 과학 교육 연구에서 고려해야 할 점들을 진술하였다.
본 연구는 학습공동체 프로그램 활동이 대학생들의 의사소통능력과 자기주도적 학습능력 향상에 영향을 주는지 검증하는 것을 목적으로 한다. 광주에 소재한 N대학교에서 자발적이고 자율적으로 학습공동체를 조직하여 운영한 147명의 학생을 연구 대상으로 하였다. 8주 동안 진행된 학습공동체 프로그램 활동 전후 의사소통능력과 자기주도적 학습능력의 향상 여부를 검증하였다. 분석 결과 학습공동체 활동 경험은 의사소통능력과 자기주도적 학습능력 향상에 긍정적인 영향을 주었다. 특히, 모든 대상자들이 다양한 정보를 수집하고 타인의 의견을 경청하는 해석 능력과, 학습욕구를 진단하고 목표를 설정하며 학습을 위한 자원들을 스스로 파악하는 학습계획 능력이 향상되었다. 학생주도형 맞춤식 학습공동체 프로그램 개발과 활성화를 통한 지속적인 핵심역량 향상을 제안하였다.
이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.
본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 40대 이상의 영어 학습자를 대상으로 중년과 노년으로 구분하여 평생 교육에 대한 연령 집단별 태도와 인식을 조사하였다. 이를 위해 2020년 5월 20일부터 2021년 6월 30일까지 경북 지역에 소재한 평생교육기관에서 연구 참가자 80명을 대상으로 인구통계학적 특성 및 영어 학습에 대한 흥미, 필요성, 열정, 이점, 저해요인, 학습동기, 선호하는 과목과 학습방법을 설문조사하였다. 그 결과, 노년 학습자들이 중년 학습자들에 비해 보다 긍정적인 영어 학습 태도를 보였고, 학습동기와 선호하는 과목에서는 두 그룹 모두 의사소통 영역을 중요하게 여기는 것으로 나타났다. 영어 학습에 대한 저해요인으로는 영어에 대한 자신감 부족과 함께 연령에 따라 상이한 어려움이 조사되었고 선호하는 학습법에서도 차이를 보였다. 본 연구는 노년 학습자의 긍정적인 학습 태도에 따른 학습 성과의 가능성을 제시하였고 연령에 따른 세분화된 영어 프로그램 설계의 필요성을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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