본 연구에서는 제 6차 교육과정에서 사용되고 있는 고등학교 화학I교과서의 내용이 그 교과서를 배우는 학생들에게 인지요구도 측면에서 적절한가를 알아보고, 학생들이 이해하기 어렵게 서술된 부분에 대해서 교과내용을 학생들의 인지수준에 맞게 재구성하는 학습전략을 제시하고자 하였다. 교과서 내용을 이해하는데 필요한 인지요구도를 알아보기 위하여 영국에서 개발된 교과내용 분류틀(CAT)을 사용하여 3종의 교과서 내용을 분석하였고, 학생들의 인지수준과 논리유형별 형성정도를 알아보기 위하여 논리적 사고력 검사지(GALT 축소본)를 사용하여 서울지역 고등학교 2학년 학생 821명을 대상으로 조사하였다. 학생들의 인지수준 조사결과는 학교별로 차이가 있었으나 평균적으로 형식적 조작 수준 46.3%, 과도기 43.0%, 구체적조작 수준 10.7%로 나타났다. 교과서의 인지요구도 수준 분석 결과는 출판사별로 대동소이하였으며, 대부분의 개념들이 초기 형식적 조작 수준으로 나타났다. 후기 형식적 조작 수준을 요구하는 개념으로는 `원자량과 분자량', '화학반응에서의 양적 관계', '원소의 주기적 성질' 등이었다. 이러한 연구 결과는 현장 교사들에게 어떤 개념들이 학생들에게 어려운가를 알 수 있게 해주고 학습전략을 구상하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 아울러 교과내용의 인지요구도를 낮추기 위해 본 연구의 결과를 이용하여 교과서의 내용을 재구성하는 과정을 제시하여 누구나 본 연구의 결과를 활용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 문제 해결 전략에서 시각적 조직화와 협동학습의 효과를 조사하였다. 고등학교에서 세학급 (N=127)을 선정하여 시각적 조직화를 이용한 문제 해결 전략을 개별적으로 사용하는 집단(SV), 협동학습 환경에서 사용하는 집단(SVC ), 그리고 통제집단으로 배치하였다. 수업 처치 후 객관식 문제 해결력, 전략 수행 능력, 화학 학습에 대한 불안, 수업참여도, 학습 동기를 조사하였다. 연구 결과 객관식 문제 해결력에서는 집단간 차이가 유의미하지 않았으나, 전략 수행 능력에서는 수업 처치의 주효과가 나타났다. SV 집단과 SVC 집단의 점수가 통제 집단보다 높았으며, 특히 하위 영역 중 문제 이해와 관련 법칙 회상에서 높은 점수를 보였다. 수업 참여도와 학습 동기 검사에서도 SV 집단과 SVC 집단의 점수가 통제 집단보다 유의미하게 높았다. 그러나 시각적 조직화를 이용한 문제 해결 전략이 학생들의 화학 학습에 대한 불안을 유의미하게 감소시키지는 못했다.
본 연구는 고등학교 공통과학 학습을 위한 멀티미디어 자료를 구축하는데그 목적을 두었다.공통과학 교육과정을 기초로 하여 문자 자료, 도표, 그림, 사진, 애니메이션, 동영상 및 음성 자료 등을 HTML 사용하여 멀티미디어 학습 자료를 개발하였다. 멀티미디어 학습 자료의 구성은 내용, 용어사전, 과학이야기, 영상자료, 그리고 질문의 다섯 분야로 나뉜다. 개발된 멀티미디어 자료는 공주대학교 과학교육연구소 홈페이지 (http://science.kongju.ac.kr)에 올려놓았으며, 또한 CR-ROM으로 제공된다.
현대사회는 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 초연결, 초지능, 초융합 사회로 변화되고 있다. 최근 교육부는 많은 변화가 요구되고 있는 교육분야, 교육정책 방안으로 SW(소프트웨어)교육에 AI(인공지능) 교육까지 추가되야 한다고 제안하고 2024년까지 첨단 기술을 활용한 지능형 과학실을 구축한다고 밝혔다. 이에 본 논문에서는 정부의 교육정책 방안이 원활하게 진행될 수 있고 융합 교육 분야에서 활용될 수 있는 "미래 지능형 과학실 활용을 위한 화학원소기호 이미지 기계학습 AI·SW교육 프로그램"을 제안하고자 한다.
최근, 한국에서는 사람들이 미세먼지로 많은 고통을 받고 있으며, 특히, 초미세먼지(PM2.5)의 경우에는 생성될 때, 화학적인 2차 반응에 의하여 생성되는 것으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 R에서 제공하는 기계학습 프로그램을 이용하여 초미세먼지를 예측하기 위한 실험을 진행하였다. R소프트웨어는 빅데이터 및 통계 분석을 위해서 많이 사용되고 있는 프로그램이다. 최근에는 인공지능의 기계학습을 위한 기능도 제공하고 있는데, 데이터 예측을 할 때, 사용하면 매우 유용하다.
이 연구에서는 거꾸로 교실을 교사 주도성이 강한 국내 대학의 일반화학실험 강좌에 적용하고, 이를 통해 거꾸로 교실을 적용한 대학 실험 강좌에 대한 효과와 가능성을 탐색하였다. 이를 위하여 수도권 소재의 사범대학 과학교육과에 재학 중인 30명의 학생들을 15명씩 거꾸로 교실 수업 집단과 전통적 수업 집단의 두 그룹으로 각각 무선배치 하였다. 그런 다음, 동영상 자료와 함께 대학에서 적용 가능한 일반화학실험 수업 안을 개발 및 적용하였고, 모든 수업을 마친 후에는 일반화학실험 강좌에 대한 학생들의 인식을 살펴보기 위한 설문 조사를 실시하였다. 일반화학실험 수업에 대한 전반적인 인식 분석 결과, 수업 활동의 유용성, 성공적 학습을 위한 각 활동 요소 별 중요도, 학습 수준, 추후 수강 의향 등의 측면에서 거꾸로 교실 수업 집단의 학생들이 전통적 수업 집단의 학생들 보다 긍정적인 인식을 나타냈음을 알 수 있었다. 실험 수행이나 보고서 작성 등과 같은 일반화학 실험 활동과 실험 내용의 이해 측면에서 학생들의 인식을 분석해 본 결과, 거꾸로 교실 수업 집단의 평균 점수가 전통적인 수업집단의 평균 점수 보다 높았고, 이와 같은 결과의 주된 원인은 담당 강사가 사전 학습 활동으로 제공한 동영상 자료 때문인 것으로 나타났다. 또한 수업 중 상호작용과 자기 주도적 학습 측면에서 학생들의 인식을 분석한 결과, 거꾸로 교실 수업 집단의 평균 점수가 전통적 수업 집단의 평균 점수 보다 전반적으로 높았으며, 특히 학생들 간의 상호작용과 자기 주도적 학습의 수월성은 두 집단 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 동영상 자료에 대한 학생들의 인식이 매우 긍정적이었고, 이 때 학생들이 가장 선호한 동영상은 담당 강사가 직접 실험 이론과 방법을 설명해 주는 동영상이었던 것으로 분석되었다. 이에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.
문헌자료에 나타나는 분자구조 정보를 인식하고, 분석에 용이한 형태로의 데이터 변환하는 기술은 화학정보학 데이터 수집을 용이하게 만드는 중요 정보처리 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 분자구조 인식 기술이 여럿 개발되었으나, 소규모 분자구조 이미지 데이터집합에 대해서는 학습이 충분하기 어려워 인식 정확도를 향상시키기 위한 학습 전략이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 부족으로 인한 학습 효율 저하 문제를 극복하기 위해 이미지 생성 모델을 활용한 준지도학습 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 학습 알고리즘은 대조군 대비 5.4%p 성능 향상을 보여주었다.
이 연구에서는 과학 수업에 적용한 STAD 협동학습 전략이 초등학교 학생들의 학업성취도, 학습 동기, 학습 환경에 대한 인식, 수업 목표 구조에 대한 인식에 미치는 영향을 학생들의 집단주의 성향 수준에 따라 조사하였다. 1개 초등학교의 6학년 2개 학급 64명의 학생들을 처치 집단과 통제 집단으로 할당했다. 사전 검사로 개인-집단주의 성향 검사, 학습 동기 검사, 학습 환경에 대한 인식 검사, 수업 목표 구조에 대한 인식 검사를 실시하였다. 협동학습 처치는 24차시 동안 실시하였다. 사후 검사로 학업성취도, 학습 동기, 학습 환경에 대한 인식, 수업 목표 구조에 대한 인식 검사를 실시하였다. 연구 결과, 학업성취도에서 처치 집단 학생들의 점수가 통제 집단에 비해 유의미하게 높았다. 학습 동기에서는 주의력 하위 범주에서 유의미한 적성-처치 상호작용 효과가 발견되었다. 학습 환경에 대한 인식의 경우, 응집성 범주에서는 처치 집단의 점수가 통제 집단에 비해 유의미하게 높았지만, 경쟁도 범주에서는 처치 집단의 점수가 유의미하게 낮았다. 수행 지향 목표 구조에 대한 인식에서는 처치 집단의 점수가 통제 집단에 비해 유의미하게 높았다.
본 연구에서는 일반계 고등학생을 연구대상으로 과학과 선택 교과 '화학 I'과 '화학 II' 에 대한 선택 이유, 학습량, 내용 수준, 흥미, 수업 형태, 선호 수업 등과 관련된 인식을 조사하였다. 조사대상은 비례층화표집 방식으로 선별된 총 126개 고등학교에서 화학 교과를 선택한 자발적 참여 학생 총 1,087명이었다. 연구결과에 따르면, 학생들이 화학 교과를 선택한 주된 이유는 화학에 대한 '관심과 흥미', '기초학문', '대학 전공 관련' 등으로 나타났다. 학생들은 화학 I, II 교과의 학습량과 내용 수준을 약 60% 정도가 보통 수준으로 인식하고 있었다. 그리고 학생들이 화학을 어렵다고 인식하는 이유는, 정도의 차이는 있었지만, 화학 I과 화학 II 모두, 내용 자체의 어려움과 암기해야 할 많은 내용 때문인 것으로 나타났다. 화학 교과의 흥미도의 경우, 화학 I의 43.9%, 화학 II의 52.0%의 학생들이 보통 수준으로 인식하고 있었다. 화학 교과에 흥미가 없는 이유는 화학 내용 자체의 어려움, 관심과 재미가 없어서, 화학의 기초가 없기 때문으로 나타났다. 화학 교과의 주된 수업 형태는 강의식 설명식 수업이었지만, 학생들이 선호하는 수업 형태는 주로 실험실습과 실생활 연계나 과학자 이야기 활용으로 나타났다. 화학 교과에서 실험 활동에 대한 주된 실태는 한 학기에 1~5회 또는 실험 하지 않는 것으로 조사되었다. 다양하고 많은 실험을 진행할 수 있도록 수업과 환경 개선을 위한 연구와 노력이 필요할 것이다.
Potential Energy Surface(PES)를 양자 계산을 통해 알아내는 것은 화학 반응을 이해하는 데에 큰 도움이 된다. 이를테면 Transition State(TS)의 configuration을 알 수 있고, 따라서 reaction path와 활성화 에너지 값을 예측하여, 진행시키고자 하는 화학반응의 이해를 도울 수 있다. 하지만 PES를 그리기 위해서는 해당 분자의 다양한 configuration에 대한 singlet point energy 계산이 필요하기 때문에, 계산적인 측면에서 많은 비용을 요구한다. 따라서 product와 reactant의 구조와 같은 critical point의 정보를 이용하여 최소한의 configuration을 sampling하여 전체 PES를 재구성하는 기계학습 알고리즘을 개발하여 다차원 PES 상에서의 화학반응의 예측을 가능하게 하고자 한다. 본 연구에서는 Barbaralane의 두 안정화 된 구조의 critical point로 하여 이 주변을 random normal distribution하여, B3LYP/6-31G(d) level의 DFT 계산을 통해 relaxed scanning하여 구조와 에너지를 구하였으며, 이 정보를 Support Vector Regression(SVR) 알고리즘을 적용하여 PES를 재구현하였으며, 반응경로와 TS의 구조 그리고 활성화 에너지를 구하였다. 또한 본 기계학습 알고리즘을 바닥상태에서 일어나는 반응이 아닌, 들뜬 상태와 전자 구조가 변하는 화학반응, avoid crossing, conical intersection과 같은 Non-adiabatic frame에서 일어나는 현상에 적용 가능성을 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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