본 논문은 한국 수학 교육학계에서 사회적 구성주의자로서 소개되어지고 있는 Vygotsky의 이론의 재분석을 통해 우리에게는 아직 낱선 그의 이론인 사회문화주의 이론(sociocultural theory)을 소개하는 것을 그 주목적으로 하였다. 특히 아동의 수학 학습에 있어 교사의 역할의 중요성을 어떻게 Vygotsky가 사회문화주의 이론이라는 렌즈를 통해 설명하고 있는 지를 분석하였다. Vygotsky는 사회주의문화를 주장함으로써 Piaget와 같은 아동중심적 학습이론과 그 색채를 매우 다르게 취하고 있는데, 첫째, 그는 수학 학습이란 아동의 개인적인 수준에서보다는 사회적 수준에서 이루어진다고 주장하고 있다. 이는 본질적으로 Vygotsky가 왜 구성주의자로서 이해될 수 없는가를 보여주는 근본적인 이유이다. 둘째, 어떻게 사회문화작인 구조(예: 학교, 교실) 속에서 학습이 일어나는가를 설명하기 위해 근접 발달 영역 (Zone of Proximal Development: ZPD)이라는 개념을 도입하였다. 이는 아동이 누군가의 도움을 통해 도달할 수 있는 잠재적 발달 영역을 의미하며 Vygotsky 이론의 핵심이 되는 개념이다. 셋째, 사회문화주의 이론은 행동(mediated action)과 심리학적 도구(psychological tool)를 강조하며 결과적으로 학습의 아동 내부에서의 독립적이고 내재적인 생성보다는 외부적인 환경과의 제휴 된 모습과 그 결과들을 강조한다. 넷째, 따라서 아동의 수학 학습 과정에 있어 주체는 아동 홀로가 아니며, 교사와 보다 우수한 아동들의 역할이 매우 중요함을 강조하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사회문화주의 이론에 대한 이해를 돕는 것과 아울러, 이를 통해 수학 학습에서 교사의 역할에 대한 그 이론적 기반을 제공하고 있다. 구성주의가 활성시켜 온 아동 스스로의 지식의 건설이라는 중요성에 비추어, 사회문화주의 이론의 제안을 통해 아동의 수학 학습에서의 교사의 적극적인 역할의 가능성을 제시하고 있다.
이 연구의 목적은 LINC 3.0 기술혁신선도형 사업운영의 객관적 검증과 성과분석을 위한 자체평가지표를 개발하는 데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 인력양성 분야와 기술개발 및 사업화 분야의 평가지표를 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 이를 위해 평가관련 선행연구 및 유사사례를 조사하여 평가모델 및 체계를 구성하고 평가지표를 개발하였다. 개발한 평가지표 및 척도는 2회의 델파이조사를 통해 타당성을 확보하였다. 연구결과, LINC 3.0 자체평가지표는 인력양성 분야와 기술개발 및 사업화 분야로 구분, 총 66개의 평가지표를 개발하였다. 인력양성 분야는 평가항목 13개, 평가지표 38개로 개발하였고, 기술개발 및 사업화 분야는 평가항목 12개, 평가지표 28개를 도출하였다. 본 연구는 LINC 3.0 사업의 자체평가지표를 개발함으로써 대학 산학협력 모델의 객관적 검증과 타당성을 높이는 방안을 제시하였다는 의의를 갖는다. 연구에서 개발한 평가지표에 대해서는 현장활용성을 토대로 지속적으로 고도화 작업이 필요하며, 평가결과 도출된 우수사례의 공유·확산을 통해 대학교육의 질적 수준을 높이고 경쟁력을 강화하는 것이 필요하다.
e-러닝 분야에 두가지 흐름이 있다. 첫째는 정보시스템을 포함한 제품들이 서비스와의 연계를 통해 새로운 가치 창출을 시도하고 있다. 둘째는 서비스를 체계화하기 위한 방법으로 서비스 시스템과 서비스 프로세스로 사용한다. 서비스 시스템은 사람, 기술, 가치명제, 내/외부 서비스 시스템(네트워크), 공유정보로 구성되어 있다. 서비스 프로세스는 설계, 개발, 운영, 평가의 4가지 단계로 구성될 수 있다. 본 논문에서는 e-Learning 학습평가관리를 위하여 서비스 기반의 e-Learning 서비스 평가 체계를 설계하고 구축하였다. 평가관리시스템의 구성은 크게 평가유형관리, 총평관리, 수상관리, 평가지관리, 평가결과지관리로 되어있다. 본 논문의 특징은 학습자, 보호자, 평가자의 서로 다른 평가기준에 맞춰 평가를 설계할 수 있도록 서비스 할 수 있다는 것이다. 연구의 중요한 가치는 평가업무를 쉽게 체계화 시키고 명확하게 평가 결과를 제공할 수 있는 서비스 지향 환경을 구축하였다는데 그 의미가 크다고 할 수 있다.
As Deepfakes phenomenon is spreading worldwide mainly through videos in web platforms and it is urgent to address the issue on time. More recently, researchers have extensively discussed deepfake video datasets. However, it has been pointed out that the existing Deepfake datasets do not properly reflect the potential threat and realism due to various limitations. Although there is a need for research that establishes an agreed-upon concept for high-quality datasets or suggests evaluation criterion, there are still handful studies which examined it to-date. Therefore, this study focused on the development of the evaluation criterion for the Deepfake video dataset. In this study, the fitness of the Deepfake dataset was presented and evaluation criterions were derived through the review of previous studies. AHP structuralization and analysis were performed to advance the evaluation criterion. The results showed that Facial Expression, Validation, and Data Characteristics are important determinants of data quality. This is interpreted as a result that reflects the importance of minimizing defects and presenting results based on scientific methods when evaluating quality. This study has implications in that it suggests the fitness and evaluation criterion of the Deepfake dataset. Since the evaluation criterion presented in this study was derived based on the items considered in previous studies, it is thought that all evaluation criterions will be effective for quality improvement. It is also expected to be used as criteria for selecting an appropriate deefake dataset or as a reference for designing a Deepfake data benchmark. This study could not apply the presented evaluation criterion to existing Deepfake datasets. In future research, the proposed evaluation criterion will be applied to existing datasets to evaluate the strengths and weaknesses of each dataset, and to consider what implications there will be when used in Deepfake research.
본 연구의 목적은 초등학생들의 과학 논증 능력 발달과 학습 과정을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 6학년 학생들을 대상으로 과학 교육과정과 연계한 SSI 논증 교육 프로그램을 10개월 동안 적용하였다. 이 과정에서 학생의 논증 글 분석 및 표현 능력을 파악하기 위해 형식 측면과 내용 측면의 채점 기준을 개발하여 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 논증 글 분석 능력은 주제에 따라 영향을 받긴 했지만 학습이 진행되면서 형식 측면과 내용 측면 모두 향상되었다. 둘째, 논증 글 표현 능력 중 형식 측면에서는 이유만을 드는 경우가 가장 많았으나, 이유에 대한 근거를 추가하고 더 나아가 반박까지 활용하는 경우도 늘어났다. 셋째, 논증 글 표현 능력 중 내용 측면에서는 모든 논증 요소의 활용 수준이 점차 높아졌으나, 반론 인식과 반박 수준의 향상은 상대적으로 더디게 이루어졌다. 연구 결과를 종합하면, 논증 학습 경험이 누적됨에 따라 학생들의 논증 글 분석 및 표현 능력은 향상되었다. 장기간 동안 SSI 논증 교육 프로그램의 적용과 더불어 교사의 피드백 등 적절한 학습 지원이 있다면 초등학생들도 논증 능력의 발달이 가능하다는 점을 시사한다. 연구 결과를 바탕으로, 과학 교육과정과 연계된 SSI 자료 개발과 SSI 논증 글쓰기의 교육과정 반영을 제언한다.
본 연구는 교사가 개발한 콘텐츠의 설계 동향과 문제들을 분석하고, 개선방안을 모색하였다. 교육정보화연구 대회에서 최근 3년 동안 1등급을 받은 콘텐츠들을 분석하였다. 콘텐츠를 8가지 교수 학습 활동 유형과 6가지 지식 유형으로 나누어 살펴보았을 때, 대부분의 콘텐츠가 개인교수 유형과 개념 및 원리 학습 유형에 치중되어 있었다. 한편, 교육용 소프트웨어 품질인증 기준을 적용한 결과, 다수의 준거들에서 미흡하게 설계된 것으로 밝혀졌다. 이와 더불어서, 내용 분석 방법을 적용하여 설계의 특성을 심층적으로 분석한 결과, 평가, 피드백, 학습목표 등과 관련하여 다수의 문제들이 발견되었으며, 이 외에도 수준별 학습 지원, 학습자와 내용 간의 상호작용, 텍스트와 내레이션 제시, 학습자 정보 처리, 화면 설계, 학습자의 수준을 고려한 내용 선정 등에서 몇 가지 공통된 문제들이 발견되었다. 분석 결과로 발견된 문제들과 관련하여 평가 문항 선정 및 안내, 피드백 내용 및 종류, 학습목표 기술, 학습내용 선정, 상호작용, 텍스트 제시, 화면 설계 등에 대한 개선 방안들이 제안되었다.
Purpose: This study aimed to generate virtual mandibular left first molar teeth using deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs) and analyze their matching accuracy with actual tooth morphology to propose a new paradigm for using medical data. Methods: Occlusal surface images of the mandibular left first molar scanned using a dental model scanner were analyzed using DCGANs. Overall, 100 training sets comprising 50 original and 50 background-removed images were created, thus generating 1,000 virtual teeth. These virtual teeth were classified based on the number of cusps and occlusal surface ratio, and subsequently, were analyzed for consistency by expert dental technicians over three rounds of examination. Statistical analysis was conducted using IBM SPSS Statistics ver. 23.0 (IBM), including intraclass correlation coefficient for intrarater reliability, one-way ANOVA, and Tukey's post-hoc analysis. Results: Virtual mandibular left first molars exhibited high consistency in the occlusal surface ratio but varied in other criteria. Moreover, consistency was the highest in the occlusal buccal lingual criteria at 91.9%, whereas discrepancies were observed most in the occusal buccal cusp criteria at 85.5%. Significant differences were observed among all groups (p<0.05). Conclusion: Based on the classification of the virtually generated left mandibular first molar according to several criteria, DCGANs can generate virtual data highly similar to real data. Thus, subsequent research in the dental field, including the development of improved neural network structures, is necessary.
인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의 종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데이터의 확보로는 아직까지 이어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습에 실제 활용 가능한 데이터가 갖추어야 할 조건에 대해 논의하고, 실제 사례연구를 통해 데이터 품질을 저하시키는 요인을 파악한다. 이를 위해 공공빅데이터를 활용해 예측 모델을 개발한 대표사례를 선정, 공공데이터포털로부터 실제 문제 해결을 위한 데이터를 수집 후 데이터 품질을 확인하였다. 이를 통해 유효한 데이터 선별 기준을 적용하고 후처리한 결과와의 차이를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 인공지능의 핵심인 기계학습 기술 개발에 앞서 가장 근본적으로 선결되어야 할 데이터 품질을 관리하고 유효한 데이터를 축적하기 위한 기반 마련에 있다.
도형 영역은 초등학생들의 학습에 많은 영향을 미치며, 다른 영역과도 밀접하게 관련되어 있다. 이에 본 연구는 평면도형에서 핵심적으로 지도해야 할 교수·학습 요소를 문헌에서 추출하였다. 또한 이를 활용하여 삼각형을 지도할 때 가르쳐야 하는 교수·학습 요소가 2015 개정 수학 교과서에 적절히 구현되었는지를 분석하였다. 분석 결과, 개념 알기의 경우 실제 물건의 모양에 초점을 두고 평면도형을 인식하는 활동이 부족하며, 기준에 따라 평면도형을 분류할 때 분류 기준이 이전 차시와 다르게 제시되는 것으로 나타났다. 개념 적용하기의 경우, 평면도형에 대해 토론하는 활동이 부족한 것으로 나타났다. 마지막으로 관계 알기의 경우, 2015 개정 수학과 교육과정에서 도형 사이의 관계는 다루지 않기 때문에 정의와 속성을 통해 도형 사이의 관계 파악하기, 분류 활동을 통해 도형 사이의 관계 파악하기, 도형 사이의 관계에 대해 토론하기의 전반적인 부분이 부족하게 제시되었다. 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 삼각형의 지도 방향을 제시하고 삼각형에 관한 추후 교육과정 자료 개발에 시사점을 제공하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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