• 제목/요약/키워드: Education of Programming

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영재와 평재 고등학생의 IT 역량에 대한 인식 (Perceptions of Information Technology Competencies among Gifted and Non-gifted High School Students)

  • 신민;안도희
    • 영재교육연구
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    • 제25권2호
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    • pp.339-358
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    • 2015
  • 본 연구에서는 영재와 평재 고등학생들이 IT 역량을 어떻게 인식하고 있는지에 대해 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 영재학교 2개교와 IT 특성화 고등학교 1개교 그리고 공업고등학교 1개교, 총 370명을 대상으로 표집 하였으며, 이들을 대상으로 IT 기업 인재 채용 시에 중요하게 고려되는 요인, IT 역량 향상을 위해 필요한 교과목과 이를 위한 효과적인 교육방법, IT 핵심역량에 대한 생각에 대해 응답하도록 하였다. 이 중 351명을 최종 분석 대상으로 선정하여 분석한 결과, 고등학생들은 IT 기업의 신규채용 시 중요한 요인이 IT 전문역량이라고 인식하고 있었으며, IT 역량을 향상시키기 위해서는 실무중심 교육과 실습위주의 교육 등 '실습 위주 교육'이 가장 필요하다고 응답하였다. 또한, IT 핵심역량 중에서 가장 중요하다고 생각하는 하위 요인으로 영재학교와 정보과학고등학교는 '소프트웨어 기본역량'이 가장 중요하다고 인식하고 있었고, 공업고등학교는 '네트워크 및 보안 기본역량'이 가장 중요하다고 지각한 것으로 나타났다. 마지막으로, IT 역량 함양을 위해 가장 필요한 교육과정으로는 학교 유형별로 다르게 인식하고 있었는데, 영재학교 학생들은 '알고리즘'이 가장 필요하다고 인식하였고, 정보과학고등학교 학생들은 '자료구조' 및 '컴퓨터 구조'의 필요성을 가장 크게 인식하고 있었다. 공업고등학교 학생들의 경우에는 '프로그래밍 언어'가 가장 필요한 교과목이라고 응답하였다. 또한, IT 기업 채용시 중요한 요인(IT 전문역량, 학력, 기초직업능력, IT공통역량), IT 핵심역량 함양 교육방법(학교교육), IT 핵심역량 중요도(소프트웨어 기본역량, 데이터베이스 기본역량, 네트워크 및 보안 기본 역량, 통합적인 역량), IT 역량 향상을 위한 교육방법(운영체제, 하드웨어)에서 영재학생이 평재학생보다 더 중요성이나 필요성을 높게 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다. IT 교육을 받고 있는 영재학생, 정보과학고등학생 및 공업고등학교 학생들이 인식하는 IT 핵심역량을 비교분석한 본 연구결과가 향후 IT 인력 양성을 위한 교육과정 및 교육방법을 개선하고 보완하는데 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

도시 오픈스페이스 방문동기 및 만족도 연구 - 서울시 하천변 오픈스페이스를 중심으로 - (A Study on Visitor Motivation and Satisfaction of Urban Open Space - In the Case of Waterfront Open Space in Seoul -)

  • 조경진;김용국;김영현
    • 한국조경학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.27-40
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    • 2014
  • 도시 오픈스페이스는 다기능적 공간으로서 시민들의 휴식 및 건강, 자연경관 감상은 물론 예술 문화적 체험과 도시관광 및 마케팅 수단으로서 기능한다. 그러나 현대 도시 오픈스페이스의 역할과 기능에 비해 이에 대한 담론과 연구는 미진하였다. 본 연구는 지역주민은 물론 관광객 등의 원거리 이용 수요가 있는 서울시의 4개 하천변 오픈스페이스 방문객들을 대상으로 방문동기 요인을 도출하고, 오픈스페이스의 공간 특성 및 이용행태에 따라 방문동기와 만족도가 어떤 차이를 나타내는가를 알아보고자 하였다. 대상지는 청계천, 서울숲, 선유도공원, 반포한강공원을 선정하였고, 조사방법으로는 관찰조사, 문헌조사, 설문조사를 수행하였다. 분석방법은 SPSS 18.0을 이용하여 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 일원배치분산분석, 다중선형회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 도시 오픈스페이스의 방문동기 요인은 크게 커뮤니티성, 자연성, 문화교육성, 디자인 심미성, 일상탈출성 등 5개로 구분되었다. 둘째, 방문동기 요인 중 커뮤니티성, 자연성, 디자인 심미성은 오픈스페이스별 경관, 집객시설 및 프로그램, 편의시설, 주변지역 특성 등의 공간 특성에 따라 방문객들의 지각 정도에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 방문객 거주지로부터 오픈스페이스까지의 거리에 따라 방문동기를 지각하는 데 있어 차이가 있는 것으로 나타났으며, 근거리의 방문객은 오픈스페이스의 자연성을, 도시관광객 등 원거리 방문객은 디자인 심미성을 주요 방문동기 요인으로 지각하고 있었다. 넷째, 도시 오픈스페이스 방문객들의 방문만족도를 높이기 위한 공통적인 방문동기 요인은 자연성, 디자인 심미성, 일상탈출성으로 나타났고, 오픈스페이스별 공간 특성에 따라 방문만족도에 영향을 미치는 방문동기 요인에는 차이가 있었다. 종합해 보면, 도시 오픈스페이스는 휴식 및 운동 등의 단순한 체험을 넘어 다양한 형태의 콘텐츠와 결합한 하이브리드 공간으로서 심미적 욕구, 유대감 형성 및 강화, 문화 및 교육, 엔터테인먼트 등의 요인들이 방문동기로서 작용하며, 이들 요인이 전체 방문만족도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 서울시를 대표하는 도시 하천변 오픈스페이스가 방문객들에게 어떻게 인식되고 있는가를 조사 및 분석함으로써 지자체 입장에서는 매력적인 도시 오픈스페이스 창출을 위한 조성 정비는 물론 운영 관리 과정에 활용할 수 있으며, 오픈스페이스 계획 및 설계가 입장에서는 지역 여건에 부합하는 도시관광 및 마케팅적인 기능을 시설배치 및 공간프로그램 구상 과정에 적용하는데 기여할 것으로 기대된다.

지구과학 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식 탐색 (Exploring Pre-Service Earth Science Teachers' Understandings of Computational Thinking)

  • 박영신;박기락
    • 한국지구과학회지
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    • 제45권3호
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    • pp.260-276
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    • 2024
  • 이 연구의 목적은 공학기반 파력발전소 주제의 STEAM 수업을 통해서 지구과학전공 예비교사들의 컴퓨팅 사고에 대한 인식형성 및 개선이 있는지를 탐색하는 것이다. STEAM 수업은 가장 효율적인 파력발전소 모형을 제작해보는 내용으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고 실천 인식을 알아보는 설문지는 연구자가 기존의 연구를 중심으로 설문 문항을 개발하여 15명의 예비교사들에게 투입하였다. STEAM 수업은 파도를 이용해서 터빈이 돌아가는 과학적 원리 이해를 바탕으로 모둠별로 효율적인 파력발전소 모형을 개발하도록 하였으며 수업 중에 문제를 인식하고(문제해결), 코딩작업을 해서(코딩 및 프로그래밍) 3D 프린터로 파력발전소를 제작하였으며(모델 설계 및 구축), 제작된 산출물을 평가하여 오류를 수정하는(문제 오류 수정) 동안에 '논리적 사고'를 통한 높은 수준의 컴퓨팅 사고 실천 인식이 파악되었다(14개 중에 앞의 5개 실천은 평균 5점). 하지만 용어에 대한 정확한 정의를 알지 못하고 실시한 수업에서 '추상화'. '문제분해', 및 '빅 데이터 활용'에 대한 인식은 오히려 수업 후의 인식은 더 낮아졌다(3개의 실천). STEAM 수업 후에는 컴퓨팅 사고 실천은 '온라인 게임하기'는 아니라는 것에 인식개선이 있었지만(4.06→0.86; 역문항) 아직도 컴퓨터를 이용해서 해야 하는 컴퓨팅 사고 실천으로 인식하고 있어 개선되지 않음이 확인되었다(컴퓨터처럼 생각하기, 컴퓨터를 사용하여 통계하기). 문제 인식에 해당하는 '문제해결'(3.73→4.33), '패턴 인식'(3.53→3.66), 그리고 '최상의 도구 선택'(4.26→4.66)의 3개 실천은 인식이 약하게 개선되었다. 컴퓨팅 사고 실천과 같은 역량 함양을 위해서는 실습위주의 교육양성과정이 개설되어야 하며, 특히 본 연구에서는 다른 주제의 추가적인 STEAM 수업을 했다면 개선이 일어나지 않거나 약하게 인식되었던 컴퓨팅 사고 실천에 대해서는 확실한 개선이 있을 수 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다회적인 상황학습의 교육실습 교육과정이 개설되어야 한다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.