본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
교사의 과학관 학습 실행은 개인적 요소와 상황맥락적 요소들 간의 복잡한 상호작용을 바탕으로 이루어진다. 이에 CHAT를 분석 도구로 사용한 사례연구를 통해 두 교사의 과학관 학습 실행을 분석하였다. 연구 결과, 두 교사 모두 활동체계에서 주체 요소와 규칙, 공동체, 분업 요소들 간의 모순에 의해 과학관 학습 실행에 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 두 교사는 유사한 모순에 의한 어려움을 겪었으나 과학관 학습 실행의 주체인 교사의 과학관 학습에 대한 인식이나 경험, 과학관 학습 실행에 대한 열정과 동기수준에 따라 갈등에 대한 내면화와 외면화의 양상에는 차이가 있었다. 이는 현장에서 과학관 학습의 활성화를 위해서는 교사가 과학관 학습 실행에 대한 정서적, 사회적 지원을 받을 수 있는 활동체계를 조성하기 위한 노력이 필요함을 시사한다. 한편, 도구요소인 과학관 학습에 대한 연수가 교사의 과학관 학습 실행을 중재하는 데 많은 한계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 과학관 학습 관련 연수에서는 학습한 교수전략을 실제로 적용해볼 수 있는 기회와 그에 대한 적절한 피드백을 제공하고, 교사들이 활동체계의 요소들을 과학관 학습 실행에 유리하게 확장하는 것을 도울 필요가 있을 것이다.
본 논문은 기존 컴퓨팅 사고력 평가 연구를 분석하고 보완하여 형성적 관점에서 컴퓨팅 사고력을 평가하는 방안을 탐색하고, 텍스트 기반 프로그래밍 언어인 파이선을 활용한 프로그래밍 언어 학습 평가를 위한 평가 프로세스를 설계하기 위해 수행되었다. 이와 같은 목적으로 컴퓨팅 사고력 영역을 탐색하고 평가 설계에 관련된 연구를 분석하였다. 또한, 초보자가 학습하는 파이선 프로그래밍의 학습 영역을 확인하고, 파이선 학습을 통해 획득할 수 있는 컴퓨팅 사고력 영역을 규명하였다. 이들을 종합하여 컴퓨팅 사고력에 해당하는 구문을 분석하여 피드백을 제공하는 평가 방법을 설계하였다. 아울러, 순서도와 의사코드를 활용하여 아이디어를 나타내게 함으로써 반성적 사고를 통한 자기평가가 가능하게 하고, 커뮤니티를 활용한 코드공유 및 의사소통을 통해 동료피드백이 가능한 평가 프로세스를 설계하였다는 데에 본 연구의 시사점이 있다.
본 연구의 목적은 '페르마 점'을 활용하여 중학교 일선에서 영재 교육을 담당하고 있는 영재 담당 교사들을 위한 교수 학습 자료를 개발하고 그 적용 사례를 분석하는 것이다. 이를 위해 연구자는 먼저 영재 교수 학습 모형, 영재프로그램의 유형에 관한 문헌을 고찰한 후 교수 학습 자료의 소재 및 주제로 페르마 점을 선정하고 이에 대한 교수 학습 자료를 개발하였다. 개발한 자료를 현장에 적용한 후 수업에 대한 피드백을 통해 자료를 수정 보완하였으며 이를 현장에 적용하였을 때 나타나는 학생들의 수학적 사고과정을 분석하였다.
인터넷의 발전과 성장은 웹상에서의 정보의 량에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔다. 이러한 웹상에서의 정보량의 증가는 정보이용자의 요구와 필요에 맞는 정보 제공을 위한 서비스로서 웹기반의 개인화서비스에 대한 요구를 더욱 더 강조하게 되었다. 개인화서비스는 정보이용자의 요구와 필요에 의해 현실화 될 수 있으며 이러한 정보이용자의 관심사와 정보요구는 지속적으로 또한 급격하게 변화되고 있다. 웹상의 수많은 정보로부터 정보이용자의 요구와 필요를 만족 시킬 수 있기 위하여 본 논고에서는 이용자의 관심과 요구를 표현하기 위하여 이용자 프로파일 정보를 이용하였으며 이러한 이용자의 프로파일 정보는 이용자의 요구와 흥미에 대한 변화를 반영하기 위하여 지속적으로 갱신하였다. 본고에서는 정보이용자의 정보요구와 흥미의 변화를 지속적으로 이용자프로파일에 반영하기 위한 방안으로서 학습알고리즘을 제안하였다. 정보이용자의 정보에 대한 피드백을 기반으로 이용자의 정보에 대한 흥미와 요구는 본 고에서 제안한 학습알고리즘을 통하여 지속적으로 갱신 되므로서 정보이용자에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있다고 할 수 있다. 이러한 학습알고리즘은 보다 개선된 하이브리드 정보추천시스템에 적용하였다.
이러닝 콘텐츠에는 시각자료와 함께 다양한 청각자료를 포함하고 있음에도 불구하고 그동안 학습자료에서 청각정보 설계에 대한 연구는 극히 제한적으로 이루어져 왔다. 청각정보의 한 유형인 비음성 사운드가 학습자들에게 피드백 제공 및 행위유도를 즉시적으로 할 수 있다는 장점을 감안한다면 비음성 사운드의 체계적 설계가 요구된다. 이에 본 논문은 다차원척도법을 활용하여 학습자들이 이러닝 콘텐츠에 설계된 비음성 사운드를 어떠한 방식으로 인식하고 있는지를 경험적으로 탐색하는 것을 목적으로 수행되었다. 한국교육학술정보원에서 제공하는 이러닝 콘텐츠에 설계된 비음성 사운드 중 대표성이 있는 11개의 비음성 사운드가 선정되었다. A 대학교 3학년 학생 66명을 대상으로 11개의 비음성 사운드들 간의 유사 정도에 대해 응답하도록 하였고 그 결과가 다차원 공간에 표현되었다. 연구결과, 학습자들은 비음성 사운드의 길이와 비음성 사운드가 전달하는 긍정적 혹은 부정적 분위기에 따라 비음성 사운드를 구분하여 인식하고 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 초등학생을 위한 유해정보 예방 교육 시스템을 개발하고 그 효과를 검증한다. 현대의 초등학생들에게는 유해 정보에 대한 자율적인 정보 선별 능력과 통제력을 키울 수 있는 유해 정보 예방 교육이 필요하다. 그러나 학교에서는 자료 및 교수전략 부족으로 인하여 이에 대한 충분한 교육이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 시스템은 실생활 자료를 활용하여 유해 정보에 대한 3단계의 단계별 학습을 지원하는 유해 정보 예방 교육 시스템을 개발하였다. 그리고 학습자의 활동 상황 및 결과물에 대하여 피드백을 제공하고, 학습자에 대한 상담 기능을 제공하였다.. 본 유해 정보 예방 교육 시스템을 초등학교 현장에 적용한 결과 학습자들이 유해 정보 선별 능력 및 통제력이 강화된 것으로 나타났다.
본 논문은 지역과 사회 탐구 단원을 학생들이 살고 있는 지역 사회인 영월군으로 재구성하고, 이를 웹 기반으로 하는 코스웨어로 구현하여 영월 지역 사회를 조사하고 평가하는 내용을 제시한다. 본 논문에서는 학교 인터넷을 통하여 개별적으로 자기 주도적으로 학습을 하게 하고, 또 전자 메일을 통하여 보고서나 평가 답안을 교사에게 전송하게 하는 상호 작용적인 학습 활동과 피드백을 할 수 있도록 한다. 따라서 학생들이 자신이 살고 있는 영월 지역사회를 이해하는데 큰 효과를 가져왔으며, 나아가 학생들이 지역사회의 발전과 보존을 위해 노력하는 자세를 갖도록 하였다. 이러한 웹 기반 코스웨어 방법이 모든 학교에서 이루어진다면 중학교 학생들에게 자기가 살고 있는 지역 사회와 문화 학습과 인터넷을 이용한 자기 주도적 학습과 정보통신기술 활용 능력 향상에 큰 도움이 될 것이다.
앙상블 분류기는 여러 개의 분류기에서의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기에 비해 신뢰성 높은 예측 결과를 얻을 수 있는 방법으로 널리 사용되고 있다. 앙상블 분류기를 위해서는 여러 가지 방법이 사용되고 있으며 흔히 사용되는 방법으로는 부스팅이 있다. 하지만 부스팅은 단계적인 학습을 통해 이전 단계에서 잘못 분류된 샘플들을 다음 단계에서 다시 분류하는 방식으로 이전 단계로의 피드백이 불완전한 순차적인 방법이라는 한계가 있다. 이 논문에서는 단일 분류기 중 가장 성능이 좋은 것으로 알려진 SVM을 기본분류기로 사용하여 동시에 여러개의 SVM을 학습하는 문맥 감지형 SVM 앙상블알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 특징 공간을 문맥으로 나누는 클러스터링과 SVM 학습을 동시에 진행하므로 특징 공간 분할과 학습이 서로의 결과를 사용할 수 있어 기존 앙상블학습에 비해 더 나은 결과를 얻을 수 있으며 이는 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
지식 정보화 시대에서 컴퓨터는 단순한 작업을 하는 도구에서 학습에 적극 활용하는 교육 도구로 급속히 파급되었으며, 컴퓨터를 활용한 e-Learning 은 시공간을 초월한 학습, 표준화된 콘텐츠 보급과 관리, 학습자와 멘토링, 즉각적인 피드백, 역동적인 학습형태를 이루어 낼 수 있는 장점이 있어 여러 교육 분야에 활용되고 있다. <중략> 본 연구를 위하여 중학교 교사 150명과 학생 460명을 대상으로 e-Learning의 개념, e-Learning 운영, e-Learning 에 대한 설문조사를 하였다. 연구결과, 교사와 학습자간에 e-Learning 개념에 대한 인식은 유사한 것으로 나타났다. 이러한 원인으로는 e-Learning에 대해 직${\cdot}$간접적으로 경험을 해본 교사들과 학생들이 많은 것으로 분석된다. <중략> 본 연구에서 도출된 연구결과에 의하여 향후 효과적인 중학교 e-Learning 활성화를 위한 방향을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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