현 사회는 치열한 국제 경쟁 속에서 부가가치가 높은 아이디어를 창출해 낼 수 있는 문제해결능력을 갖춘 인재를 필요로 하고 있다. 프로그래밍은 문제해결능력 신장에 효과적이지만 초등학생에게 지도하기 위해서는 동기를 유발할 수 있는 전략이 동반되어야 한다. 본 연구에서는 초등학생의 프로그래밍에 대한 동기 및 문제해결능력 향상을 위해 문제중심학습과 스토리텔링을 결합한 프로그래밍 학습 모형과 학습지원시스템을 개발하고 현장에 적용하였다. 8주간의 실험 처치 후 프로그래밍에 학습동기 및 문제해결능력 모두에서 실험집단이 비교집단에 비해 유의미한 결과를 얻었다.
코로나-19 상황이 지속 되면서 유아들은 유아 교육 기관에 가지 못하고 집에서 부모와 보내는 시간이 늘어나고 있다. 부모들은 자녀들에게 한글 단어 학습이나 놀이 활동을 가르치기 위해 집에서 많은 시간을 보내야 하는 상황에 직면해 있다. 이는 부모에게 많은 심리적 부담과 스트레스로 작용이 되고 있다. 본 연구에서는 부모의 심리적 부담을 덜어 주기 위해 블록 코딩기법의 인공지능 블록을 이용하여 한글 단어 교육과 놀이 활동을 지원할 수 있는 학습 보조 시스템의 설계 및 구현을 제안하였다. 제안된 시스템의 활용은 자녀의 학습 지도에 대한 부모의 부담을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라 실제 유아 교육 현장에서도 적극 활용이 될 수 있어 많은 학습효과를 기대할 수 있다.
본 사례연구의 목적은 일본의 사례를 분석하여 대학의 평생직업 능력개발 모델을 제시함으로써 평생학습의 보편화를 위해 일과 학습을 구분 짓는 시각에서 벗어나 일과 학습이 순환되고 병행하여 이루어지는 시스템 구축을 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 일본의 경우 경제사회가 고도 성장기에서 현재에 이르기까지 세계를 선도하는 기술력과 그 기술력을 지탱하는 인재에 의해서 발전을 이룩해 왔다. 세계화 속에서 지금까지 축적해 온 기술과 인재를 활용하면서 한층 더 경제성장을 이룩하기 위해서는 성장이 예상되는 분야의 인재육성 경제 전체의 성장으로 연결할 필요가 있다. 그리하여 일본의 대학은 "생애학습 진흥을 위한 시책 추진체재 등의 정비에 관한 법률"이 제정된 후 본격적으로 직업능력개발에 참가하여 교육기본법에 생애학습의 이념을 새롭게 규정하여 평생 직업능력개발에 적극적인 참여를 유도하였다. 따라서, 본 논문에서는 일본의 재챌린지를 위한 학습지원 사업과 시즈오카대학의 위탁업무 코스에 대한 사례를 기반으로 대학을 활용한 평생 직업능력 개발 연구 자료를 이용하여 현장실습의 대한 실습능력을 강화시키고 현장실습을 활성화 시킬 수 있는 방법을 연구하였다.
정보통신기술의 급격한 발달은 새로운 정보와 지식의 양을 급속하게 증가시켜 지식기반사회로의 체제를 굳건히 만들고 있다. 지식기반사회에서 전통적 교수-학습 방법은 더 이상 학습자의 문제해결에 도움을 주기 어렵다. 이런 이유 때문에 전통적 교수-학습 방법을 대신할 수 있는 지식기반사회의 적합한 수업모형인 문제중심학습이 대두되고 있다. 본 논문에서는 e-러닝과 PBL(문제기반학습)을 결합시킨 수업모형인 온라인 기반의 e-PBL을 제안한다. 이는 전통적인 교수-학습 방법의 문제점을 극복할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 초등학교 정보소양교육 분야에서 활용할 수 있는 e-PBL 수업모형, 수업문제를 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용하여 타당성과 효과성을 검증하였다. 또한 e-PBL을 지원하기 위한 e-PAS 시스템을 구축하여 학업성취도 및 자기주도적 학습능력을 향상시키고 학습만족도를 신장시켰다.
각 나라의 대표적 표본을 추출하여 시행되는 국제비교연구의 결과를 한 국가의 교육 시스템 안에 적용하고자 할 때에 여러 요인들로 인해 적절하지 않을 수 있다는 생각에서 시작한 본 연구는, 학업성취를 설명하는 구조방정식 모형을 국제연구자료와 국내 자료에 각각 적용하여 비교함으로 국제연구자료를 통해 얻은 결과를 국내에 바로 적용할 수 있는지 확인해보고자 하는 목적을 가지고 진행되었다. 구체적으로 학생의 과학에 대한 태도, 교사의 학습 지원, 학교생활 변인이 학업성취도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에 사용된 데이터는 TIMSS 2019 한국 7학년 학생 5,554명의 데이터와 NAEA 2019 중학교 3학년 학생 6,365명의 데이터를 대상으로 하였다. 연구 결과, 첫째, 학교생활은 두 데이터 모두에서 과학성취도에 유의한 영향을 미치지 않았으며, NAEA 2019에서는 과학에 대한 태도를 완전 매개하여 과학 성취도에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 교사의 학습 지원은 TIMSS에서 과학 성취에 유의한 영향을 나타내었고, 과학에 대한 태도를 매개한 경우에도 유의한 영향을 나타냈다. 반면 NAEA에서는 과학에 대한 태도를 완전 매개한 경우에만 과학 성취에 유의한 영향을 나타내었다. 셋째, 과학 태도는 두 데이터 모두에서 과학 성취에 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 두 연구에서 성별은 학교생활, 학업성취도, 과학에 대한 태도, 교사의 학습 지원에 영향을 미치는 양상이 다르게 나타났으며, 다섯째, 책 보유량 또한 양상이 다르게 나타났다. 본 연구는 학생의 과학에 대한 태도, 교사의 학습 지원, 학교생활과 학업성취도의 구조적 관계를 규명하였으며, 국내연구와 국제연구를 비교한 결과 차이가 나타났는데, 이와 같은 결과는 국제연구의 결과를 통해 국내 현장을 해석하고자 할 때 유의해야 할 필요성이 있다는 것을 보여준다.
본 연구는 사회복지분야에서의 효과적인 이러닝 구축과 개발을 위한 사례연구이다. K-이러닝센터에서 2006년도부터 1, 2학기 2007년도 1학기 운영된 [사회복지개론]과목과 관련된 전체 운영참여자(교수, 학생, 이러닝 전문가, 학습관리시스템운영자, 사례이러닝 운영자)가 자료수집에 참여하였다. 사회복지 영역에서의 e-Learning 커스터마이징화를 위하여 질적, 양적 실증연구를 진행하였다는데 본 연구의 의의가 있다. 분석결과, 사회복지개론 이러닝을 설계하기 위해서는 체계적 준비과정, 현장중심 학습내용, 시간 효율적인 학습관리, 학습자들 간의 상호작용을 통한 학습효과증진, 과제를 통한 과정평가 중심의 평가방법, 기술적 지원과 교육 등의 필요성이 제기되었다. 이를 위한 구체적인 전략으로 상호작용 학습모형 개발, 커스터마 이징화된 모형개발, 운영과정의 표준화와 체계화, 교수자들의 정보교환, 과제중심 과정평가체계구축, 운영 참여자의 협력적 작업시스템 기회의 정규화 등이 제시되었다.
사회의 변화에 따라 교육현장도 급격하게 발전하고 있다. 1996년 9월 1일 교수학습사이트인 에듀넷 시스템을 개발 보급한 이래 교수학습지원센터, 사이버가정학습 시스템을 비롯하여 진단처방시스템, 화상강의 및 상담시스템, 학력관리시스템을 지속하여 개발하였으나 상호 연계성이 부족하여 교육수요자들에게 큰 호응을 얻지 못하였다. 이는 여러 가지 원인이 있으나 새로운 변화를 예측하거나 비전을 제시하기보다 그 때마다 새로 구축하여 연속성이나 지속성을 고려하지 못한 결과이다. 스마트교육에 적합한 시스템은 독립된 시스템을 단순한 통합로그인에 의한 시스템보다 가장 기본이 되는 데이터베이스시스템에 빅데이터 개념을 도입, 다양한 데이터를 유용한 정보로 분석 가공하여 교육수요자에게 제공한 시스템으로 통합이 이루어 져야하며, 클라우드 컴퓨팅 시스템이 단순한 파일을 관리하고 응용프로그램을 제공하는 시스템이 아니라 다양한 형태의 콘텐츠와 데이터를 관리하고 제공할 수 있는 형태로 구축하여야 한다.
인터넷의 발달로 e-Learning에 대한 수요가 증대되고 있다. 그런데 대부분의 e-Learning 시스템은 규모가 너무 커 중소형 규모의 교육환경에 적합하지 못할 뿐만 아니라 정작 교육현장에 적용하기에 불편한 점이 많다. 본 논문에서는 중소형 교육환경에 적용 가능한 LMS(Loaming Management System)를 설계하고 구현한다. 교육현장의 학습자와 관리자의 요구를 철저히 분석하여 데이터베이스 설계 과정에 반영함으로써 실제교육환경에서 필요한 기능을 효율적으로 제공하고 있으며 향후의 새로운 요구와 변경을 효과적으로 지원하기 위하여 확장 가능성도 충분히 고려하였다.
여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.
중소기업 현장에서 운용되고 있는 재고, 제품 관리 시스템을 기반으로, 숙련공의 경험적 지식(암묵지)를 형식지화 할 수 있는 방법을 제시하기 위해 기존 자료를 기반으로 하는 데이터 수집 및 가공 설계 파이프라인을 제시. 또한 해당 데이터를 기반으로 GA, AI기술 적용을 도모하여 기존의 업무지원시스템(Warehouse Management System, WMS / Manufacturing Execution System, MES)에서 제시할 수 없었던 "업무 지식의 자동화된 승계"의 기초를 마련하는 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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