최근 학문 간의 경계를 허물고 새로운 지식을 창출하는 융합 교육이 대학 교육의 핵심 이슈로 부각되고 있다. IT융합 교육의 핵심은 SW 교육을 통해서 이루어지고 SW 교육의 목적은 CT(: Computational Thinking)을 향상하는데 초점이 맞추어 지고 있다. 본 논문의 목적은 IT 융합 교육을 활성화하기 위한 CT 수업모형을 설계하는 것이다. 본 연구에서는 IT 비전공 학습자의 CT 능력과 SW 적응력을 높이고 전공분야에서 활용될 수 있도록 알고리즘과 프로그래밍을 중심으로 CT 교육과정을 제시하고, 교수자와 학습자간의 CT 수업 효과와 성취도를 향상하기 위하여 CT 수업 제반요소와 수업에 대한 성취기준, 교수 학습방법을 통해 IT 비전공 학습자에 적합한 수업 모형을 설계 하였다. 이는 대학에서 IT 융합 교육을 위한 CT 수업 방법과 교육 과정을 설계하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 SW교육에서 Computational Thinking의 향상을 위한 놀이활동 중심의 UMC(Use-Modify-Create) 전략을 개발하였다. UMC 수업 전략은 학생들이 예제 알고리즘을 분석하고 이를 수정, 확장하여 새로운 SW를 개발하는 모형이다. 먼저 예비교사를 대상으로 1학기 동안 UMC 수업을 적용하였다. UMC전략에 대한 학생들의 self-CT 향상에 대한 t-검사 결과, UMC 수업전략이 CT개념과 실습능력에 도움을 주었다. 또한 Modify 단계와 직접교수식 단계보다 Use단계와 Create 단계의 탐색과 자기주도적 개발과정이 CT능력 향상에 도움을 주고 있음을 알 수 있었다.
최근 대학에서도 SW 교육이 강조됨에 따라, 교양 수준의 컴퓨팅 사고력(CT)수업에 대한 관심이 높아졌다. 이에 효과적인 교양 교육을 위해 학생들의 CT 교육에 대한 부담감을 줄이고 학습동기를 높이기 위한 다양한 교수학습방법이 요구되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 필수 교양으로써의 CT 교과목에서 학습자들의 학습동기와 학습 성취도를 향상시키기 위한 ARCS 모형을 적용한 교수학습을 설계하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 대학의 교양 교육에서의 교육의 특성에 대한 선행연구와 CT 내용 요소 분석을 바탕으로 CT의 학습 요소를 선정하였다. 또한, Keller의 ARCS 학습동기 모형의 주의집중(Attention), 관련성(Relevance), 자신감(Confidence), 만족감(Satisfaction)의 각 동기요소들에 따른 수업 전술을 본 과정에 맞도록 선별하였다. 결국, 본 연구에서는 이러한 CT 내용들을 효과적으로 가르치기 위해 ARCS 모형 기반의 세부 전략을 주차별로 설계하여 제시하였다.
3D CAD technology has been extended to a medical area including dental clinic beyond industrial design. The 2D images obtained by CT(Computerized Tomography) and MRI(Magnetic Resonance Imaging) are not intuitive, and thus the volume rendering technique, which transforms 2D data into 3D anatomic information, has been in practical use. This paper has focused on a method and its implementation for forming 3D geometric surface model from laminated CT images of the pubis. The implemented system could support a dental clinic to observe and examine the status of a patient's pubis before implant surgery. The supplement of 3D implant model would help dental surgeons settle operation plans more safely and confidently. It also would be utilized with teaching materials for a practice and training.
기존의 과학교육이 지닌 문제점들을 개선하기 위하여 2011년부터 우리 교육현장에 STEAM이 도입되었다. 하지만, 급속한 정보통신기술의 발달에 따라 각종 스마트기기와 모바일 기기 등 다양한 교육용 테크놀로지를 활용하여 문제를 해결하게 될 미래의 학교 모습은 이에 걸맞은 새로운 형태의 STEAM을 요구하게 되었다. 이러한 흐름에 맞춰 본 연구에서는 각종 Computing 기기를 활용하여 현실 세계의 복잡한 문제를 융합적 사고를 통하여 해결하는 새로운 형태의 융합인재교육인 CT-STEAM(Computational Thinking & STEAM) 교육을 제안하고, 이를 실제 교육현장에 효과적으로 도입하기 위한 전단계로 CT-STEAM 수업 모형을 개발하고, 프로그램을 지도하기 위한 전략으로 교수-학습 지도안을 구안하여 정보와 컴퓨터 교육 분야 전문가를 통해 프로그램의 타당성 검증을 하였다. 본 연구의 결과는 21세기 미래 학교에서 창의적이고 능동적인 문제 해결을 도와줄 수 있는 CT와 STEAM에 대한 이해를 제고하며 향후 융합적 CT 교육을 위한 다양한 수업방법 개발에 기초자료를 제공해 줄 것이다.
본 연구는 대학생들의 SW 교육 핵심역량 중 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위해 역량 교수 학습 모델을 설계하였다. 사전에 소프트웨어 코딩 경험이 없는 학습자의 역량을 분석하고 기존의 SW 중심 교수 학습 5가지 모델 중 시연 중심 모델(DMM)과 개발 중심 모델(DDD) 그리고 CT 요소 중심 모델(DPAA) 등을 재구성하고 실생활 문제를 해결 및 컴퓨팅 사고력을 키우기 위한 Unplugged 활동과 Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구 등을 면밀히 분석하여 역량 교수 학습 모델인 UDDPAAP (Unplugged-Demonstration-Decomposition-Pattern Recognition-Abstraction-Algorithm-Progrmming)을 설계하였다. Unplugged 활동 중 일부분을 대학생들 수업에 적합하게 변형하고, Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구에서 제시하는 문제를 선별한 후 기존의 교수 학습 모델에 적용하였다. 연구의 효과를 검증하기 위해 코딩 경험이 없는 대학교 1학년 학생들에게 SW 교육 및 컴퓨터 정보 소양 교육 경험에 따른 컴퓨팅 사고력과 자신감 등의 사전 검사를 하고 UDDPAAP 교수 학습 모델을 적용하여 수업을 진행한 후 사후 검사를 하였다. 연구 결과 UDDPAAP 교수 학습 모델을 통해 SW 교육을 경험한 학생들의 컴퓨팅 사고력 관련 역량이 향상됨을 알 수 있었다.
본 연구는 초등학생의 딥러닝 개념 학습을 위한 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 교육 프로그램의 모델은 CT요소 중심 모델을 토대로 딥러닝 교수학습모델을 개발하였다. 개발한 프로그램의 주제는 인공지능의 이미지 인식 CNN알고리즘으로 정하고, 9개 차시 교육프로그램을 개발하였다. 프로그램은 6학년을 대상으로 2주간에 걸쳐 적용을 하였다. 프로그램에 대한 학습 적합도 검사는 전문가 타당도 분석 결과로 CVR이 타당하게 나왔다. 학습자 수준 적합도와 교사 지도 수준의 적합도 문항의 경우 .80이하로 나타났으며 .96이 넘은 학습 환경과 매체의 적합도 문항에서는 높게 나타났다. 학생들의 만족도 분석 결과 학습의 이해도와 유익성, 흥미도, 학습자료 등에 대해서 평균 4.0이상을 보여 긍정적인 평가를 하여 본 연구의 가치를 확인할 수 있었다.
인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.
본 연구의 목적은 소프트웨어 교육에서 학습자들의 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위한 개발 중심 모형(Discovery-Design-Development: DDD)의 효과를 검증하는 것이다. 개발 중심 모형은 탐구, 설계, 구현의 3단계를 거쳐 실생활 문제를 해결하기 위한 SW를 개발하는 과정을 학습하는 수업모형이다. 이러한 개발 중심 모형의 효과를 검증하기 위해 SW 교육 수업 경험이 없는 초급 수준의 G 대학교 1학년 학생을 대상으로 실험하였다. 그 결과 개발 중심 모형을 통해 SW 개발을 경험한 학생들의 SW 교육에 대한 학습 동기는 사전-사후 간 유지되었으며 특히 자신감 영역은 유의미하게 높아졌다. 또한, 학생들은 특히 설계(Design) 단계가 CT 능력 향상에 도움이 되었으며 개발 중심 모형은 문제분해와 알고리즘의 개념 이해에 상당한 도움이 된다고 응답하였다.
Background: Hypoxia-inducible factor $1{\alpha}$ (HIF-$1{\alpha}$) plays an important role in regulating cell survival and angiogenesis, which are critical for tumor growth and metastasis. Genetic variations of HIF1A have been shown to influence the susceptibility to many kinds of human tumors. Increased expression of HIF-$1{\alpha}$ has also been demonstrated to be involved in tumor progression. However, the prognostic value of single nucleotide polymorphisms (SNPs) inthe HIF1A gene remains to be determined in most cancer types, including colorectal cancer (CRC). In this study, we sought to investigate the predictive role of HIF1A SNPs in prognosis of CRC patients and efficacy of chemotherapy. Materials and Methods: We genotyped two functional SNPs in HIF1A gene using the Sequenom iPLEX genotyping system and then assessed their associations with clinicopathological parameters and clinical outcomes of 697 CRC patients receiving radical surgery using Cox logistic regression model and Kaplan Meier curves. Results: Generally, no significant association was found between these 2 SNPs and clinical outcomes of CRC. In stratified analysis of subgroup without adjuvant chemotherapy, patients carrying CT/TT genotypes of rs2057482 exhibited a borderline significant association with better overall survival when compared with those carrying CC genotype [Hazard ratio (HR), 0.47; 95% confidence interval (95% CI): 0.29-0.76; P < 0.01]. Moreover, significant protective effects on CRC outcomes conferred by adjuvant chemotherapy were exclusively observed in patients carrying CC genotype of rs2057482 and in those carrying AC/CC genotype of rs2301113. Conclusions: Genetic variations in HIF1A gene may modulate the efficacy of adjuvant chemotherapy after surgery in CRC patients.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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