• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.539-547
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• 2023

최근 대학교육은 교육 패러다임의 변화와 함께 학습자 중심의 교육 모델을 강조하고 있다. 본 연구는 대학 강의평가의 개방형 응답을 토픽 모델링으로 분석하여 학생들의 다양한 의견을 탐색하고 교육의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 이를 위해 비수도권 대학의 2017년부터 2022년까지 강의평가 결과를 바탕으로 총 45,001개의 개방형 응답을 전공과 교양으로 구분하여 단문에 최적화된 BTM(Biterm Topic Modeling) 분석을 진행하였다. 분석 결과 전공 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "질문과 토론에 대한 태도", "출석과 성적평가에 대한 태도", "실습활동 및 발표에 대한 태도", "소통과 협업에 대한 태도"로 구분되었고, 교양 강의는 "비대면 수업경험에 대한 태도", "성적 및 평가에 대한 태도", "출석 및 수업계획서에 대한 태도", "학문적 지식과 흥미에 대한 태도", "소통과 질문에 대한 태도"로 구분되었다. 학생들의 다양한 피드백을 분석한 본 연구결과를 토대로 전공과 교양 강의의 특성을 비교하고 강의개선 및 학습경험을 향상시키는데 도움이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.638-640
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• 2017

본 연구에서는 대학의 교양강좌 학생들의 컴퓨팅사고 관련 수업에서 강의실 수업 환경이 수업태도와 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서 말한 수업 환경이란 분반당 인원 수와 좌석배치 등을 고려하였다. 분반 당 인원 수가 많은 대학과 적은 대학을 비교하였고, 같은 분반 내에서도 앞자리와 뒷자리를 비교하였다. 본 연구를 통하여 교양 프로그래밍 강좌의 수업 환경 개선에 대해 도움이 되고자 한다.

• International Journal of Contents
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• 제15권3호
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• pp.7-12
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• 2019

The purpose of this study was to analyze characteristics and patterns of 'better class' by using the longitudinal text mining big data analysis technique from subjective lecture evaluation comments. First, this study classified upper 30% classes to deduce certain characteristics and patterns from every five-year subjective text data for 10 years. A total of 47,177courses (100%) from spring semester 2005 to fall semester 2014 were analyzed from a university at a metropolitan city in the mid area of South Korea. This study extracted meaningful words such as good, course, professor, appreciation, lecture, interesting, useful, know, easy, improvement, progress, teaching material, passion, and concern from the order of frequency 2005-2009. The other set of words were class, appreciation, professor, good, course, interesting, understanding, useful, help, student, effort, thinking, not difficult, explanation, lecture, hard, pleasant, easy, study, examination, like, various, fun, and knowledge 2010-2014. This study suggests that the characteristics and patterns of 'better class' at college, should be analyzed according to different academic code such as liberal arts, fine arts, social science, engineering, math and science, and etc.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.183-190
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• 2014

본 논문에서는 다중 채널을 지원하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위하여 우선순위를 기반으로 사용가능한 채널의 수를 달리하는 전송 기법을 제안한다. 센서 네트워크에서는 센서 노드들은 데이터 전송시에 가장 많은 에너지를 소비하고 전송거리가 길수록 더 많은 에너지를 소모한다. 그러므로 먼 거리에서 전송된 패킷의 전송 실패로 인한 재전송은 추가적인 많은 에너지 소모를 유발한다. 이에 본 논문에서는 재전송으로 인한 추가적인 에너지 소모를 줄이기 위해서 전송 거리가 먼 센서 노드들에게 높은 우선순위를 배정하여 안정적인 전송 환경을 제공한다. 높은 우선순위의 수신 데이터를 위해서 사용가능한 채널의 수를 보다 많이 할당한다. 실험의 결과 제안 기법은 연결실패확률과 재전송에 따른 에너지 소모량에서 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.801-806
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• 2019

최근 각 대학에서 소프트웨어교육을 강조하여 교양과목에 많이 편성하고 있다. 하지만 학생들은 프로그래밍 학습을 어려워하거나 프로그래밍 학습 동기가 부족하거나 배우려고 하는 의욕이 없는 경우가 많다. 본 연구에서 회복탄력성을 알아보고자 하는 이유는 프로그래밍 학습의 실패를 극복하여 포기하지 않고 다시 학습을 진행할 수 있는 회복하는 힘을 가질 수 있도록 지도하기 위함이다. 본 연구에서는 스크래치를 학습하는 학생 집단과 파이썬을 학습하는 학생 집단을 대상으로 회복탄력성 사전-사후 검사를 진행하였다. 연구결과로는 스크래치는 학생들이 다소 쉽게 받아들이고 열심히 하려는 모습을 보였지만, 파이썬은 상대적으로 스크래치보다 어려움이 있었음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 프로그래밍 학습을 지속할 수 있는 요인을 파악하는데 도움이 될 것이라고 기대한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-30
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• 2017

본 연구는 대학의 교양수업인 코딩수업에 플립드 러닝을 적용한 사례 연구이다. 컴퓨터를 전공하지 않는 학생들이 배우는 교양 코딩 수업은 전문가 양성을 위한 코딩 교육과는 차별화된 교육방법이 필요하다. 본 연구에서는 교양 수업으로의 코딩교육을 위한 플립드 러닝 수업 모형을 제안하고 그 효과 및 가능성을 살펴보았다. 학습자는 언제 어디서나 원하는 시간, 장소에서 온라인 콘텐츠로 학습을 하고, 수업시간에는 학습된 내용에 근거한 실습교육에 집중하는 플립드 러닝을 통해 교수 학습의 효율을 극대화하는 방안을 모색하였다. 실제 수업에 적용 후 사전 사후 설문을 실시하여 플립드 러닝 방식의 수업을 진행한 학생들이 전통적인 방식으로 수업을 진행한 학생들보다 학습만족도에 대해 긍정적으로 평가하였고 학습 성취도에 대한 결과도 더 나은 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.49-57
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• 2022

최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.75-83
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• 2022

파이썬 프로그래밍 언어를 강의하는 과목은, 일반 대학에서 모든 재학생이 필수로 이수하는 교양 과목으로 대부분 운영되고 있다. 이를 통해, 컴퓨팅 사고에 의한 기초 프로그래밍 과정을 학습한 비전공자 학생들이 다양한 전공 분야에서 SW를 적용할 수 있는 융합 역량을 강화하고 있다. 기존 연구결과에서는 컴퓨팅 사고 개념 이해와 코드 작성 역량에 대한 다양한 평가 방법들이 제시되었다. 그러나, 평가 문제 사례는 제시되지 않아, 실제 과목 운영 시 적용하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과목으로 적용할 수 있는 파이썬 기초 프로그래밍 커리큘럼을 ADDIE 모형에 따라 제안하였다. 그리고 제안된 상세 커리큘럼에 따른 파이썬 요소별 평가 문제 사례를 1차와 2차로 나누어 제안하였다. 마지막으로 본 평가 문제 사례를 적용한 강좌에서 산출된 비전공자 학생들의 평가 점수 결과를 바탕으로 제안한 평가 문제의 유효성을 분석하였다. 제안된 평가 문제 사례는 실시간 온라인 비대면 평가 방식으로 적용하여, 효과적으로 비전공자 학생들의 프로그래밍 역량을 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2015

본 연구에서는 미국에서 시발된 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics)교육과 이를 벤치마킹하여 만든 한국의 STEAM(Science, Technology, Engineering, Arts, Mathematics)교육의 실태를 조사하여 대학용 STEM교육을 주관적으로 정의하고 이를 달성하기 위한 방안을 제안한다. 현재의 STEM교육은 초등학교에서 고등학교를 대상으로 하고 있지만, 조만간 그 여파가 대학에까지 미칠 것이 예측되므로 STEM교육을 기반으로 하는 수학교육 방안을 제안한다. 대학 4학년 때에 수행하는 졸업설계작품을 통한 기술(T)과 공학(E)에 대한 탐구활동과 hands-on 활동을 2학년 때에 배우는 수학교과목 중 하나인 미분방정식의 학습도구로 취급하는 새로운 교육 및 학습방안을 제안한다. STEM교육의 중요성을 교훈하기 위해서 실제 사회의 문제가 즉시 전달되어야 한다는 것을 강조한 통로가 설치된 뫼비우스 띠를 STEM교육의 심벌로 도입 및 설정한다.

• 공학교육연구
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• 제23권6호
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• pp.51-59
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• 2020

ABEEK's professional liberal arts education reflecting critical thinking, has been well received by professors and students in the engineering discipline. Also, the demand for further utilization of critical thinking within the engineering curriculum is increasing. To meet such demand, there is a need for experts in the area of critical thinking education and engineering education to come together and search for the most effective method in using critical thinking in engineering design education courses. In this paper, we were able to confirm, through specific application cases, that the problem-solving process of critical thinking can be effectively transferred to an engineering design process, and the elements and criteria of critical thinking can be used as a successful design tool. Also, we explore the possibility of further improving engineering education on the basis of critical thinking.