PISA 2012 컴퓨터 기반 수학 평가는 우리나라가 참여한 최초의 대규모 컴퓨터 기반 수학 평가이며, 동적 기하 및 그래프, 스프레드시트 등의 활용을 포함한 문제 상황에서의 수학 소양을 평가했다는 점에서 의미를 갖는다. 우리나라는 컴퓨터 기반 수학 평가에서 3위라는 상위 성적을 기록했지만, 수학 수업에서의 ICT 활용도는 낮은 것으로 나타났다. 반면 1위를 한 싱가포르의 경우, AlgeTools, AlgeDisc 등의 프로그램을 개발하여 수학과 교육과정에 명시하고 교과서 및 수업에 반영하고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 ICT 기반 수학교육의 방향을 논의하기 위해 우리나라와 싱가포르의 컴퓨터 활용 현황 및 컴퓨터 기반 수학 평가 결과에 영향을 준 요인을 살펴보았다. 그 결과, 우리나라는 싱가포르와 비교하여 수업에서의 컴퓨터 사용 비율이 현저히 낮았다. 우리나라는 가정에서의 학습 관련 ICT 사용, 컴퓨터에 대한 태도, 문제해결에 대한 개방성과 끈기가 CBAM 점수에 정적 영향을 준 반면, 학교에서의 ICT 사용, 수학 수업에서의 교사의 컴퓨터 시연이 부적 영향을 주는 것으로 나타났다. 반면 싱가포르는 교사의 컴퓨터 시연이 정적 영향을 주었으며, 우리나라와 공통적으로 문제해결에 대한 개방성도 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 우리나라는 수학 수업에서 ICT 활용 비율을 높이고, 수업 방식을 개선해야 될 것으로 보이며, 관련하여 싱가포르의 수학 수업에서 교사의 컴퓨터 시연 방식에 대한 연구 등이 요구된다.
PISA2006부터 부분적으로 도입된 컴퓨터기반 평가가 PISA2015부터 전면 도입됨에 주목하고, 앞으로 4차 산업혁명시대로 나아가는 시점에서 컴퓨터기반 수학 문항 제작을 위한 가능성을 조사하여 교사교육의 현주소를 파악하는 것이 요구된다. 이를 위해 PISA의 문항을 포함하여 컴퓨터기반 평가에 관한 문헌들을 분석하였다. 본 연구에서는 수학 컴퓨터기반 문항 중 PISA의 울타리 문항을 GSP로 구현한 후 지필평가에서의 환경과 가장 다른 점인 Dragging 활동을 중점으로 그 특성인 종속성, 불변성, 경로에 대해 조사하였다. 특히 평가에서도 컴퓨터 환경의 장점인 개방형문제로의 확장이 가능함을 시사하였다.
최근 국내외 대규모 평가를 중심으로, 수학 평가가 전통적인 지필 평가에서 컴퓨터 기반 평가로 전환되고 있다. 본 연구는 평가 문항의 유형, 문항에 반영된 기술공학적 기능, 학생의 컴퓨터 사용 특성 및 컴퓨터 평가 환경에 따라 평가 매체 전환에 따른 학생의 성취도 차이가 어떻게 변화하는지 탐색하였다. 이를 위해 지필 환경과 컴퓨터 환경에서 실행된 2020 고등학교 수학의 국가수준 학업성취도 평가 결과를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 단순 매체만 전환된 경우 모드 효과는 대체로 미미하였지만, 서술형 문항의 경우 단답형이나 선택형 문항에 비해 모드 효과가 더 크게 나타났다. 둘째, 매체 전환과 기술공학적 기능의 반영이 함께 이루어진 경우, 문항에 반영된 기술공학적 기능에 따라 모드 효과에 차이가 있었다. 셋째, 컴퓨터 기반 평가 시행환경, 학생의 컴퓨터 활용 빈도와는 달리, 학생의 컴퓨터 활용 효능감에 따라 컴퓨터 기반 평가에서 통계적으로 유의한 점수 차이가 나타났다. 이와 같은 연구 결과는 향후 평가 내용과 역량에 맞춘 적절한 기술공학적 기능의 도입이 필요하며, 학생의 수학 학습 능력 외의 부수적인 능력이나 상황이 평가 결과에 영향을 미치지 않도록 세밀한 평가 설계와 환경 구비가 필요함을 시사한다.
본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템과 베이지언 추론망 기반 학습자 모델을 이용하여 개발한 이공계 수학용 이러닝 시스템을 소개하였다. 이 시스템은 컴퓨터 대수 시스템 기반 수학용 콘텐츠 저작모델의 최근 모델인 동적 클라이언트 비의존형 모델을 따른다는 점과 개별 진단평가를 위한 추론 엔진으로 베이지언 추론망을 활용한 학습자 모델을 구성한다는 점에서 기존의 이러닝 시스템과 차별화된다. 이 시스템의 컴퓨터 대수 시스템 기반 저작모듈은 웹 수식표현에 관한 선지식이 없는 교수자에게 일체의 소프트웨어 지원 없이 수치계산, 기호연산, 그래픽처리가 가능한 수학 콘텐츠를 손쉽게 저작할 수 있는 환경을 제공해 주며, 베이지언 추론망을 웹과 연동되도록 구성한 평가모듈은 각 학습자의 학습영역별 학업성취도를 확률로 제시하는 것이 가능하도록 해주어, 학습자의 수준을 이원분류표와 같은 기존의 평가 방법보다 타당하고 과학적으로 진단해 준다. 이는 궁극적으로 학습자에게 보다 정확한 보충학습 내용을 제시하고, 사용자 개개인에게 가장 적합한 심화학습 내용을 적응적으로 제공해 주는 것이 가능하게 해 준다.
본 연구에서는 과학·수학·정보 융합 교육 활성화를 위하여 한국의 융합 교육 연구를 분석하였다. 이를 통하여 한국의 융합 교육이 겪는 문제점을 도출하였으며, 과학·수학·정보 융합 교육을 활성화하기 위한 해결 과제를 도출하였다. 연구 결과, 과학·수학·정보 융합 교육의 활성화를 위해서는 과학·수학·정보 융합 교육 모형 개발과 역량 기반 교육 모델, 교수-학습 및 평가 모델 개발이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과를 활용하여 후속 연구에서는 과학·수학·정보 융합 교육을 활성화하기 위한 교육 모델 개발을 진행하여야 한다.
본 연구의 목적은 컴퓨터대수시스템(CAS)를 활용하여 개인 적응용 이산수학 학습을 가능케하는 웹기반 가상 학습용 콘텐츠를 개발하는 것이다. 중등과정과 대학과정의 이산수학에서 공통적으로 등장하는 집합, 관계, 행렬, 그래프 등의 내용 요목을 중심으로 콘텐츠를 구성하였다. 이산수학의 특성상 컴퓨터를 사용한 이산구조를 즉각적으로 처리하여 그 결과를 시각적으로 제시하는 가상 학습용 콘텐츠 제작 환경을 제시하였다. 각 단원마다 동영상 기반의 강의 콘텐츠를 제공하였으며 강의 기반의 개념을 구체화할 수 있는 Mathematica 기반의 실습하기 기능을 추가하였다. 특히 행렬 단원 학습에서 학습구조도식을 이용한 콘텐츠 설계와 이에 따른 내용 요소별 베이지언 추론망 기반의 진단학습 모듈을 추가함으로써 구체적인 피드백을 통한 개인 적응형 학습이 가능하도록 설계하였다. 개발된 행렬 학습용 콘텐츠 중심으로 10명의 이공계 대학생이 실제 사용해 본 반응을 형성평가의 일환으로 분석하여 향후 수정 방향을 도출하였다.
본 연구에서는 비 정보과 교사들의 효과적인 SW 교육 교수효능감 함양을 위하여 팀 프로젝트 기반 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 개발된 교육 내용은 융합교육 및 팀 프로젝트에 대한 이해를 바탕으로 수학, 과학, 정보 등이 융합된 다양한 프로젝트를 실습한 뒤, 직접 문제 해결을 위한 프로젝트의 설계 및 개발과 발표, 동료 평가 및 피드백의 과정으로 구성되어 있다. 이는 10주간 비 정보과 교사들에게 처치되었고, 사전-사후 t-검정 결과, 통계적으로 유의한 향상을 나타내었다. 하지만 본 연구의 실험은 단일집단을 대상으로 하였기 때문에 추후 통제집단과의 비교를 통하여 향상에 대한 통계적 비교가 필요로 된다.
기존 연구에서는 문제은행을 만들고 평가시스템을 구현하여 학습자의 성취도를 평가하고자 했다. 그러나 문항을 만들거나 이미 만들어진 문항을 가져오는 과정에서 문제은행을 구현하는 데, 시간과 노력이 많이 소요되었다. 또 종합평가 위주의 모의고시 형의 문항이 평가문항으로 제시 되다보니 소단원의 학습 주제에 대한 성취도 평가가 실시되기 어려웠다. 소단원이나 수학 원리등을 학습하는 데 있어서, 평가에 대한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문은 문항 형태(Item Form)를 이용한 문제은행을 SCORM2004의 실행환경 RTE에서 데이터 모델 인터액션으로 구현한다. 학습관리 시스템에 의하여 문항 형태의 정의에 따라 자동 생성된, 평가문항에 대한 성취도 검사에 있어서, 보다 객관적인 판단을 위하여 확신 인자 함수(Confidence Factor Function)를 사용한다. 실험을 위한 콘텐츠로 수학의 삼각 함수를 두 개의 실험 대비군에게 현장 적용을 하여 제안된 문항 생성 시스템을 이용한 교육이 유의성이 있음을 보였다.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
GPSR은 차량간 ad hoc 네트워크에서 위치기반 라우팅을 위하여 개발된 알고리즘이다. GPSR에서의 라우팅은 Greedy Forwarding을 사용하지만 차량 밀도가 높은 VANET환경에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에 제시된 기법은 밀도가 높은 환경과 밀도가 낮은 환경에서의 가중치를 설정하여 current node, next-hop node 그리고 destination node 간의 관계를 반영한 값들을 구하고 그 중에서 최소치 값을 가지는 next-hop을 선택한다. 특히 가중치를 기반으로 하면 차량이 밀집되거나 희박한 환경하에서 GPSR 보다 더 최적화된 경로를 찾아낸다. 성능평가는 수학적 모델과 네트워크 시뮬레이터인 NS를 이용하여 본 모델에 기반한 고속도로 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 볼 때, 본 논문에 제시된 기법은 시간 지연 측면에서 GPSR보다 나은 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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