본 연구는 학습자의 학습활동에 대한 평가의 측면에서 지금까지 학교현장에서 실시되고 있는 수행평가의 여러 가지 기법 중 포트폴리오 평가에 대하여 외국, 특히 뉴질랜드 초등학교에서 이루어지고 있는 전반적인 포트폴리오의 샘플 및 사례를 초등수학을 중심으로 제시함으로서 독자들에게 우리나라에서 이루어지고 있는 포트 폴리오와의 비교분석을 할 수 있는 기회를 제공함과 동시에 이를 통한 몇 가지 시사점을 주는데 있다. 본 연구를 통하여 얻은 시사점은 뉴질랜드 초등학교에서의 포트폴리오 평가는 다양한 관점에서 그리고 실생활 전반을 통하여 능동적으로 지식을 창출할 수 있는 방향으로 접근하고 있었으며 교과서적이고 인위적인 문제가 아닌 실생활의 상황 혹은 맥락을 그대로 여과 없이 다루고 있다는데 그 특정이었으며 언제나 교육과정의 각 영역을 골고루 다루면서 교육과정과의 연계성을 상대적으로 중시하고 있는 것으로 보인다.
공교육을 시작으로 스마트교육이 본격적으로 이루어지면서 학습자의 데이터가 만들어 지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 학습자들의 데이터와 교내외활동의 산출물을 통합 서버에서 관리하고 이를 활용하여 포트폴리오를 작성하고 바르게 관리하여 보다 효과적인 교육과 평가가 이루어질 수 있는 방안을 제안하였다.
이 연구는 포트폴리오 체제를 활용한 과학교육 강의가 초등 예비교사들의 과학교수 자기 효능 신념에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 청주교육대학교 2학년 83명이 이 연구에 참여하였다. 이중 5명은 남학생이다.포트폴리오 체제는 연구자에 의해서 개발되었으며, 1999년 1학기에 적용되었다. 한국 과학교수 효능신념 검사도구(K-STEBI)를 학기초와 학기말에 실시하였으며, 학생 포트폴리오의 일부 내용을 과학 교수학습 지도에 대한 자신감을 중심으로 정성적으로 분석하였다. 포트폴리오를 이용한 수업을 받은 후 학생들의 과학교수에 대한 자기 효능 신념은 향상되었으며, 이는 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 초등 과학교수에 대한 자신감과 포트폴리오에 대한 태도 역시 매우 높아졌다. 포트폴리오 체제는 예비 교사들의 과학 교수에 대한 자기 효능 신념을 증진시키는데 효과적이며, 교사 교육에서 중요하게 활용될 수 있을 것으로 보인다.
이 연구의 목적은 포트폴리오 평가를 일선 초등학교에 적용할 수 있는지를 알아보고, 지역과 성별에 따라 포트폴리오 평가가 학생들의 과학 성취도, 과학 탐구 능력, 과학 태도에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 우리나라 중부 지방의대도시와 중소도시 지역에서 각각 2개 초등학교를, 농촌 지역에서 3개 초등학교를 표집하였다. 표집한 각 학교에서 다시 5학년 2개 학급씩을 표집하였으며, 한 학급은 포트폴리오 평가를 적용한 실험집단으로, 다른 학급은 기존의 수업 방식을 그대로 적용한 비교 집단으로 선정하였다. 한 학년에 한 학급 밖에 없는 농촌 학교는 비슷한 두 학교를 선정하여 한 학교는 실험집단, 다른 학교는 비교집단으로 삼았다. 이 연구에 참여한 총 학생수는 475명이다. 사전 검사와 사후 검사로 과학 성취도 검사, 과학 탐구 능력 검사, 과학 태도 검사를 실시하였다. 일반 학교의 과학 수업에 대한 포트폴리오 평가의 적용 가능성은 비교적 높은 것으로 나타났다. 학생들의 과학 성취도, 과학 탐구 능력, 과학 태도에서는 두 집단 사이에 통계적으로 의미있는 차이가 발견되지 않았다. 다만 탐구 능력과 태도에서 지역에 따라 통계적으로 의미있는 차이가 발견되었으며, 과학 탐구 능력에서는 지역과 성별, 과학 태도에서는 집단과 지역 사이에 상호작용 효과가 발견되었다. 또한 과학 태도의 하위 영역 중에서 과학교육에 대한 인식, 과학 직업에 대한 인식, 과학 활동에 대한 흥미, 비판성 등에서 통계적으로 의미있는 차이가 발견되었다. 결론적으로 포트폴리오 평가는 일반 초등학교 과학 수업에서 적용이 가능하며, 기존 교수 학습 방법과 비교하여 과학 성취도 및 과학 탐구 능력에서 비슷한 효과가 있음을 알 수 있다. 그러나 과학 태도의 하위 영역 중에서 과학 학습과 관련된 부분에서 의미있는 진전을 보이는 점으로 미루어 포트폴리오 평가를 장기적으로 실시하면 과학 성취도나 과학 탐구 능력에도 긍정적인 효과가 있을 것으로 생각된다.
최근 교사의 전문성 중 가장 핵심이 되는 수업 전문성이 강조되고 있다. 특히 2012년 수학교육선진화 방안 발표 후 수학 교사의 수업 능력의 중요성이 강조되었다. 수학 교사의 수업능력 향상을 위해서는 예비수학교사 시기에서부터 교육 경험이 필요하다. 예비수학교사의 수업 능력 개발 및 강화를 위해서는 교육적 실행과 관련하여 자신의 실천을 체계적으로 반성하고 개선해 나아가는 경험이 필요하다. 즉, 반성적 사고와 실천적 지식의 함양을 위한 수업 실습에 관한 이론과 실천 양면의 체계적인 실행과 지도가 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 예비수학교사의 수업능력 향상을 위해 실행 가능한 교수-학습 포트폴리오의 구성요소 및 적용절차를 개발하였다. 또한 수업능력 향상을 위한 교수-학습 포트폴리오 작성 후 설문조사를 통하여 예비수학교사의 수업능력 향상에 효과적이었으며, 수학교사 교육을 위한 발전적인 시사점을 얻을 수 있었다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
새로운 가능성의 탐험(Exploration)과 기존 확실성의 활용(Exploitation)간 균형은 조직 학습뿐 아니라 전략, 혁신, 연구개발의 중요한 문제다. 기술의 융복합화 트렌드 속에 기업들은 지속적 경쟁 우위를 위해 기술 지식 자산을 가급적 다양하게 보유하려는 동시에 특정 분야에 깊은 기술 역량을 가지려 한다. 기업들은 기술 포트폴리오 전략 고민하지만, 기술 속성에 대한 고려는 제한적이다. 첨단 기술의 대표인 나노기술은 기존의 제품 및 사업 중심 기술과 달리 다양한 분야에 활용되는 일반목적기술 또는 플랫폼 기술 속성을 가지고 있다. 본 연구는 다국적 기업들이 플랫폼 기술로서 나노기술에 대해 탐험과 활용, 즉 다각화와 특정 기술 우위 관점의 포트폴리오 전략이 혁신 및 재무 성과에 어떤 영향을 미치는지를 패널 데이터 기반으로 다중 회귀 분석을 하였다. 본 연구의 실증 분석결과는 기존의 제품 기술들과 달리, 플랫폼 기술로서의 나노기술은 다각화와 특정 기술 우위가 증가할수록 혁신 성과와 재무 성과에 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 나노기술의 포트폴리오 형태, 즉 다각화와 전문성 기반의 특정 기술 우위 중에, 다각화된 나노기술 포트폴리오가 특정 기술에 우위를 갖는 경우보다 혁신 성과와 재무 성과를 향상시키는 데 더 많은 기여를 하고 있다는 결과를 얻었다. 이는 기업들이 자원의 제약하에서 일반목적기술의 경우 포트폴리오 전략에 어떻게 추구하는 것이 효율적인지를 시사한다.
상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.
P대학에서는 수학 기초학력 부진학생들의 문제해결력 향상과 학업성취도 고양을 위하여, 기초수학및연습 교과목을 개설하고 있다. 이 교과목은 미적분학의 선수과목으로 운영되며, 수준별 학급을 편성하여 다양한 학습 자료를 활용한 발표 중심의 수업을 진행하고 있다. 본 논문에서는 한국공학인증 지원을 위해 기초수학및연습 교과목의 강의 포트폴리오를 제출한 30개 학급에서 수강한 1,106명의 취득 성적과 및 강의평가 결과를 분석하였다. 아울러, 각 담당교수가 제출한 강의 포트폴리오의 강의개선 보고서를 기반으로 기초수학및연습 교과목의 수준별 학급 운영에 대한 유의점과 그 개선방안을 찾아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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