International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권2호
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pp.60-66
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2019
The purpose of this study was to compare the effect of educational smartphone app with the effect of learning using conventional paper material. We developed an educational app for nursing students to learn how to read blood pressure and how to take a pulse. Evaluated was the effect of the app-based education by measuring the short term memory (right after the education), the long term memory (a week later) and the satisfaction. 25 college nursing students participated for the experiment group using the app-based education and 25 for the control group using paper-based education. We applied for statistical analysis Fisher's exact test and Independent t-test. The satisfaction of the app user's appeared significantly higher than that of the paper material user's (t=2.322, p=0.024). The short term memory score was 0.23 points higher in the experimental group (6.46 points) than in the control group (6.23 points), which was not statistically significant (t =0.422, p =0.675). Similar result came for the long term memory (t=1.006, p=0.320). After adjusting for the effect of a college grade using ANCOVA, the effect on memory was significantly higher in the experiment group. There might be differences in learning ability between the experimental and the control groups.
증강현실까지도 구현할 수 있는 기능을 가진 스마트폰의 보급률이 높아지면서 그 활용 범위도 급격하게 증가하고 있다. 그러나 다양한 기능이 있음에도 학습용 앱은 부족한 상황이다. 모바일의 장점인 이동성은 학습자가 시공간의 제한 없이 학습할 수 있지만 학습자가 학습하는데 적합하지 않은 장소도 제공될 수 있다는 의미이다. 이러한 관점에서 학습 동기를 유발시키고 지속시킬 모바일 기반 학습용 앱이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 ARCS 이론의 동기 전략과 웹 기반 콘텐츠의 UI를 분석하여 모바일 학습용 앱 설계 시 고려할 사항을 제안하였다. 또한, ARCS 이론을 적용한 모바일 학습용 앱 설계의 절차적 모형을 구안하고 이를 바탕으로 모바일 학습용 앱 설계 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 지속적으로 급증하고 있는 안드로이드 악성 앱을 자동적으로 판별하기 위해 머신러닝 기법을 적용하여 프라이빗 블록체인을 토대로 웹 기반 DApp 시스템을 개발하였다. 공인 실험 데이터를 대상으로 안드로이드 악성 앱 판별에 96.2587% 정확도를 제공하는 최적의 머신러닝 모델을 선정하였고, 안드로이드 악성 앱에 대한 자동 판별 결과를 Hyperledger Fabric 블록체인 시스템 내에 자동적으로 기록/관리하였다. 또한 적법한 권한이 부여된 사용자만이 블록체인 시스템을 이용할 수 있도록 웹 기반의 DApp 시스템을 개발하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 머신러닝 기반 안드로이드 악성 앱 판별 블록체인 DApp 시스템 개발을 통해 안드로이드 모바일 앱 이용 환경에서의 보안성을 더욱 향상시킬 수 있으며, 향후에 일반적인 범용 데이터를 대상으로 머신러닝과 블록체인을 결합한 보안 서비스로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
2018년부터 2015 개정 교육과정이 적용되면서 과학 분야에서 학생들의 과학적 소양 함양을 위한 노력들이 이루어지고 있다. 이 중에서 과학실험은 학생들의 과학에 대한 학습 흥미 진작과 과학적 태도 함양에 도움을 준다. 과학적 사실을 이론으로 배우는 것보다 실험을 통해 배우게 되면 학습자의 이해가 높아지며 좀 더 오래 기억할 수 있다. 따라서 과학적 소양 함양에 있어서 실험을 매우 중요하다. 하지만 중학교에서는 시간과 예산, 재료 부족으로 과학실험이 순조롭게 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해소하고자 중학교 과학 교과서를 분석하고 과학 예비교사 학생들을 주로 대상으로 설문을 실시하여 가장 중요하게 여기는 과학실험을 선정한 후, 가상 환경에서 과학실험을 체험할 수 있도록 시뮬레이션형 모바일 앱을 개발하였다. 개발한 앱은 학습 강화 효과를 얻을 수 있도록 퀘스트 기반 학습방법을 사용하고 유니티를 사용하여 방탈출 게임형식을 접목하여 개발되었다. 본 연구에서는 앱을 개발한 후, 기존 앱들과의 차이점 분석과 사용자 피드백을 통해 향후 STEAM 콘텐츠로서 개발 의미와 기대효과에 대해 제언한다.
프로그래밍 교육을 통해 학생들의 고차원적인 사고력을 배양하기 위해서는 문법을 익히는데 유발되는 과도한 인지적 부담을 줄여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 교육용 프로그래밍 언어가 개발되었고, 최근에는 블록 기반으로 실생활에 활용할 수 있는 앱 인벤터가 소개되었다. 학생들이 실생활에 쉽게 활용 가능한 앱을 설계 제작함으로써 문제 해결의 도구로 프로그래밍을 주도적으로 활용할 수 있는 교육 환경을 제시하고자 한다. 특히 초등학생은 발달단계상 구체적 조작 활동이 중요하기 때문에 프로그래밍 과정에서 스마트폰의 다양한 센서를 기반으로 실세계와 역동적으로 상호작용하도록 제시할 수 있는 앱 인벤터는 초등학생 교육용 프로그래밍 언어로 의미가 있다. 이에 본 연구에서는 초등학생을 대상으로 실생활에 활용할 수 있는 앱 인벤터 프로그래밍 교육을 설계하였다. 초등학생 5학년을 대상으로 적용한 결과 프로그래밍 학습에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 서로 협력하는 LT 협동학습과 스마트폰의 여러 가지 센서를 실생활에 활용할 수 있는 학습주제 그리고 앱 인벤터의 활용이 학생들의 흥미와 관심을 유발하고 지속시켰다고 판단된다.
본 논문에서는 스마트폰 기반의 산업현장 공정관리에 대한 학습 App을 연구한 논문으로 공정의 측정치 데이터를 입력하여 관리한계선을 구하고 해당 범위를 벗어나는 이상 원인을 관리하였다. 본 공정관리를 위한 데이터입력 메뉴를 통해 이상 원인의 측정치를 검출하고 지난기록을 조회하도록 하였으며, 학습도구로 사용하기 위해 교육기관의 공지사항을 게시판 형태로 제공하여 정보교류에 도움을 주었다. 또한 본 이론과 사용방법에 대한 메뉴를 추가하였다. 본 공정관리의 결과는 차트로 제공되며, 알람메시지는 색상 심볼로 경고의 레벨에 따라 명확하게 결과를 표시해 주는 UI로 설계하였다. 본 App에 대해 관련학과와 App개발학과에 설문조사를 한 결과 사용의 편의성에 활용도가 있다는 응답이 약 82%, 학습효과 대해 약 90%가 만족한다는 결과를 보였다.
본 연구는 행위자의 행동을 유도하는 특성을 뜻하는 어포던스 관점으로 학습자의 안전행동을 증진시키는 안전교육 앱의 설계원리를 구체적으로 제시하는데 목적이 있으며, 설문조사를 기반으로 한 포커스 그룹 인터뷰를 중심으로 진행하였다. 안전교육 앱의 표현상의 특성인 어포던스를 측정하기 위하여 인지적 어포던스, 감각적 어포던스, 물리적 어포던스, 안전행동 증진에 관한 문항을 구성요인으로 사용하여 측정문항을 구성하였으며, 분석하고자 한 안전교육 앱은 소방방재청에서 개발한 '물놀이GO!' 앱을 선정하였다. 연구 결과 첫째, 학습자가 안전교육 앱 학습환경에서 유의미한 학습활동을 하게 하려면 지속적으로 학습에 참여하도록 도와야 한다. 둘째, 앱에서 모바일 기기와 상호작용 하면서 학습을 촉진하면서도 학습자의 학습을 방해할 수 있는 요소들은 줄여야 한다. 본 연구를 통해 안전교육 앱 학습환경을 구성할 때 안전행동을 증진시키는 가이드라인으로써 본 설계원리를 활용할 수 있다.
현재 국내 국·공립 중등교사가 되기 위한 유일한 등용문은 중등교원 임용시험이며 2014학년도 개정 이후 임용시험의 모든 문항이 서답형으로 전환되었기 때문에 더 완성도 높고 정확하고 견고한 답안 작성이 요구된다. 재인기억을 측정하는 선택형 문항과 비교하면 회상기억을 측정하는 서답형 문항의 경우 정보 인출을 위해 더 많은 인지적 노력이 요구된다. 이 때문에 지속적인 암기 및 인출 연습이 필요하지만 이를 수행할 수 있는 학습 도구가 충분하지 않다. 이러한 맥락에서 본고는 중등영어교사 임용시험 준비용 모바일 어플인 ONE PASS를 구현하였다. 본 어플에서는 특히 인지작용의 근간이 되는 뇌의 작용기제를 반영하여 학습용 콘텐츠를 구현하였으며 학습계획 설정 및 동기측정, 마인드맵, 브레인스토밍, 기출문제 등 다양한 기능을 구안하였다. 본 연구는 학습용 어플 콘텐츠 개발 관련 연구에 이바지함과 동시에 임용시험 수험자들에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 기대한다.
최근에는 IT와 관광을 융합하는 IT관광 융합학문이 미래학문으로 떠오르고 있다. 융합학문은 소셜 데이터 분석에 열을 올리고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 마케팅 분야에서 많은 활용되고 있으며 학습에 적용하는 사례도 증가하고 있다. 본 연구는 u-스마트 관광정보 시스템을 이용한 모바일 학습 콘텐츠를 설계한다. 이것은 관광정보 패턴 템플리트 라이브러리에 있는 관광정보 콘텐츠를 학습의 효과를 증대하기 위해서 모바일 학습 콘텐츠로 변환하는 것이다. 모바일 학습 콘텐츠 설계는 u-스마트 관광정보를 이용한 스마트폰 앱(App)과 XMI를 활용하여 열 개의 설계 과정을 거친다. 향후 이 설계과정을 거쳐 모바일 학습 콘텐츠를 구현함으로써 관광정보 콘텐츠 정보품질에 맞는 모바일 학습 콘텐츠를 생성하고 관광정보콘텐츠를 실시간으로 학습 할 수 있는 것이 최대 장점이다.
현재 앱의 대부분은 게임과 엔터테인먼트 분야에 편중되어 있고 교육용 앱은 시장 비율이 매우 낮다. 이런 현상은 크게 두 가지 문제점으로 인해 발생한다. 첫 번째는 단순한 패턴의 문제 풀이로 인한 재사용 빈도의 하락이며, 두 번째는 학습한 영역의 사용자 수준을 고려한 학습 관리가 어렵다는 것이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위한 지능형 맞춤 교육 앱을 제안하고 구현 결과를 제시한다. 시스템은 학습 결과를 분석하여 취약 영역을 판단한다. 취약 영역의 경우 가중치를 통해 다음번 제공되는 문제 수가 증가한다. 아울러 시간 개념을 도입한 재검증 모듈은 학습자의 장기기억을 돕는다. 이와 같이 제안하는 시스템은 자기 주도적 학습을 직접적으로 지원 한다. 따라서 학습자는 자기 주도적 학습을 수행함에 있어 학습에 더욱 많은 노력을 기울일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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