본 연구는 A대학 교수학습센터(Center for Teaching & Learning)에서 수행하고 있는 학습지원프로그램 맞춤형 학습역량 진단도구를 개발하고자 수행되었다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 선행연구 검토를 통해 3개 역량군(기초역량, 심화역량, 활용역량)과 13개 학습역량 요인으로 구성된 잠정적 학습역량 진단도구를 설정하였다. 잠정적 학습역량 진단도구의 신뢰도 및 타당도 검증을 위해 2020년 9월에 A대학교 재학생을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 수집된 설문자료를 정리하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과, 기본역량, 심화 역량, 활용역량 3개 역량군은 유지되면서 13개 학습역량이 10개로 축소되었다. 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모형의 적합도가 양호한 것으로 나타나 CTL 맞춤형 학습역량 진단도구 10개 영역, 44개 문항을 최종 확정하였다. 또한 확정된 학습역량 요인의 신뢰도(Cronbach' α)를 분석한 결과, 10개 요인 모두 .7이상으로 양호한 수준을 보였다. 본 연구를 통해 개발된 학습역량 진단도구는 CTL 학습지원프로그램의 성과평가와 신규 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 교육현장의 교수자가 직접 앱 저작도구를 이용하여 교안 및 교육 내용을 개발하여 학생들이 시간과 장소에 상관없이 효율적인 학습을 하도록 하는데 있다. 현재 스마트폰이나 태블릿을 이용한 교육에 관심이 많으나 영역 전문가인 교사와 프로그램을 개발하는 개발자 사이에 의사 교환의 어려움 등으로 인해, 만족스러운 양과 질의 컨텐츠 개발이 이루어지고 있지 않다. 따라서 교수자는 앱을 프로그래머에 의뢰하지 않고 저작도구를 이용하여 DIY(Do It Yourself) 앱을 개발함으로서 학습내용을 충분히 만족하며, 강의 진행중에서 컨텐츠 변경이 용이하며, 교수자와 학습자와의 커뮤니케이션의 효과와 학습능률을 높이고자 한다.
구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.
머신러닝이 보편화되면서 모델 학습을 돕기 위한 머신러닝 및 데이터과학 도구의 수요가 증가하고 있다. 머신 러닝을 사용하는 연구에서는 다양한 파라미터에 대한 실험이 진행되어 많은 학습 부산물이 생성 된다. 하지만 기존의 학습 부산물을 관리하는 프레임워크는 하나의 실험을 진행하는데 모든 경우의 수를 진행해 그 규모가 크다. 본 연구는 기존의 도구가 가지는 규모 문제를 개선하고, 주기적으로 메일을 사용자에게 전송해 실험과정을 보고하는 새로운 도구를 제안한다. 이러한 시스템은 학습과정에서 사용자가 의도한 파라미터의 학습이 진행되는지 추적가능하다.
인공지능 디지털 교과서 도입에 따라 수학 교육에서 공학 도구의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 공학 도구는 수학적 개념을 시각화하고, 실험과 탐구를 통해 수학적 원리를 발견할 수 있는 장점이 있다. 이미 우리나라 2015 개정 수학과 교육과정에서도 공학 도구의 활용을 언급하고 있으며, 이에 따라 수학 교과서에는 다양한 공학 도구를 활용한 교수·학습 활동이 제시되고 있다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 공학 도구의 유형과 활용 방식에 대한 체계적인 분석은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 고등학교 수학 교과서에 제시된 공학 도구의 활용 현황을 분석하였다. 이를 위해 수학 교과서에 제시된 공학 도구의 유형을 범주화하고, 각 범주별 활용 비율을 조사하였다. 또한 교과목별, 내용 영역별로 공학 도구의 활용 양상을 분석하고, 교수·학습 활동 형태에 따른 공학 도구의 활용 비율을 살펴보았다. 연구 결과, 공학 도구는 교과목과 내용 영역에 따라 다양한 유형과 비율로 활용되고 있었다. 특히, 기호-조작 그래프 작성 소프트웨어 범주의 공학 도구가 전체 활용 사례의 58%를 차지하여 가장 높은 비중을 나타냈다. 교과목별로는 해석 영역을 다루는 과목에서 기호-조작 그래프 작성 소프트웨어의 활용이 두드러졌으며, 기하 영역에서는 동적 기하 소프트웨어의 활용이 상대적으로 높게 나타났다. 교수·학습 활동 형태 측면에서는 보조도구형(49%)과 의도된 탐구유도형(37%)의 활용 비율이 높았다. 본 연구의 결과는 수학 교과서에서 공학 도구가 다양한 역할을 하고 있음을 보여주며, 향후 공학 도구를 활용한 수학 교수·학습 방법을 개선하는 데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
교육용 소프트웨어 산업이 급속히 발전하면서 온라인 게임을 플랫폼으로 하는 다양한 교육용 게임이 개발되고 있다. 현재 대부분 교육용 게임 시스템은 온라인 게임의 학습도구와 웹을 기반으로 하는 부가적 교육 학습도구로 이중화 되어 개발되고 있다. 하지만 온라인 게임의 학습 데이터 결과와 웹의 학습 데이터 결과가 일치화 되지 않아 학습자에게 올바른 학습 결과를 줄 수 없을 뿐만 아니라 게임 시스템의 학습과정에 따른 레벨 시스템을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 비동기적 데이터 처리방식을 온라인 게임 시스템과 웹의 학습과정의 분기 조건에 필요한 학습결과 데이터만을 동기화 처리하는 학습 데이터 동기화 처리 방식을 구현하였다. 이러한 학습결과 데이터 동기화 처리는 위와 같은 문제점으로 다양한 학습 콘텐츠들이 온라인화 하지 못했던 문제점을 해결하고, 향후 통합 교육용 시스템과 다중 교육용 게임 시스템으로 개발 될 때 좀 더 효과적인 학습 시스템으로 개발될 수 있는 학습 데이터 처리 방식이 될 것이다.
본 연구에서는 스마트러닝 환경에 맞는 교수 학습 도구로써 3D 콘텐츠 제작 및 활용이 가능한 3D 기반 소프트웨어를 대상으로 교수 학습 적용 방안을 모색하였다. 그리고 그 현장 적용 가능성을 탐색하기 위하여 스마트스쿨에 시범 적용을 실시하였다. 시범 적용 후 학생들을 대상으로 학습만족도 검사를 실시하였으며, 교사를 대상으로 일대일 면담을 통한 현장 적용 가능성 평가를 실시하였다. 그 결과 다양한 교과에서의 교수 매체, 동기유발 자료 제시, 개인 및 모둠별 발표 도구, 학습 부진아 및 영재 교육을 위한 교수매체로써의 활용 가능성에 대해 긍정적인 결과를 도출할 수 있었다.
감성이 기억 및 학습과 밀접하게 관련되어 있다는 최근의 연구결과와 학습의 정의적 측면에 관한 교육계의 높은 관심에도 불구하고 학습자의 감성에 기반한 교수방법이나 학습환경에 대한 체계적인 연구가 부족하다. 면대면 강의와 온라인 학습에서 감성의 역할을 이해하고 긍정적 감성을 촉진하기 위한 노력이 점차 증가하고 있으나, 학습자의 감성을 타당하고 신뢰롭게 측정하는 것은 여전히 도전적인 과제로 남아있다. 감성을 고려한 교육을 실천하기 위해서는 학습자의 기억에 의존한 자기보고식 감성측정도구의 제한점을 보완하는 것이 필요하다. 본 연구는 최근 교육학과 인접학문 영역에서 사용되고 있는 감성측정도구를 자기보고, 생리적 신호, 행동적 반응의 측면에서 조사하고 그 도구들이 교수학습 상황에서 어떻게 활용될 수 있는지를 논의하였다. 특히, 실시간으로 학습자의 감성을 편리하게 수집하여 분석할 수 있는 첨단 테크놀로지의 교육적 활용방안을 조사하였다. 이 연구는 향후 실제적인 교수학습 상황에서 감성의 역할을 규명하고 학습자의 감성 변화를 고려한 적응적 학습환경을 설계하는 데 크게 기여할 것이다.
이 논문은 공개 소프트웨어 기반의 로봇 학습시스템을 구축하기 위해 필요한 교육용 로봇, 학습관리시스템, 로봇콘텐츠 저작도구, 로봇 에이전트의 기능을 정의하고 있다. 특히 공개SW 학습관리시스템의 기능을 비교분석하여 로봇과 연계할 시스템을 제안하고 있다. 공개SW 학습관리 시스템은 지니(GeNIE)와 무들을, 화상강의 시스템은 DimDim을 추천하고, 로봇 콘텐츠 저작도구는 OPRoS기반의 로봇 콘텐츠 시뮬레이터와 연계되는 형태를 권한다.
로봇 프로그래밍 교육은 프로그래밍 교육의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로 제시되었으나 아직 활성화되지는 못하고 있다. 로봇 프로그래밍 교육의 활성화를 위해서는 교수자 측면 뿐만 아니라 학습자 측면에서 그들에게 필요한 지원 도구가 개발되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 학습자 측면을 고려한 로봇 프로그래밍 지원 도구를 설계하였다. 로봇 프로그래밍 지원 도구는 웹 기반으로 구축되며, 기본 예제 제공 및 우수 예제 선발 기능, 명령어 검색 및 자동완성 기능, 오류 위치 찾기 기능과 도움말, 질문하고 답하기 기능들을 제공하도록 설계하였다. 앞으로 설계된 내용을 바탕으로 로봇 프로그래밍 지원 도구를 개발하고 적용하여 그 효과를 검증해 볼 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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