본 연구는 과학 수업에서 공유 문서의 활용이 학생의 담화 패턴과 학습에 미치는 영향을 조사하기 위해 학생들의 담화를 인식 네트워크 분석(Epistemic Network Analysis) 방법으로 분석하였다. 49명의 중학교 2학년 학생을 대상으로 과학 교사인 연구자 본인이 Google Docs를 기반으로 제작된 활동지를 활용한 공유 문서와 동일 내용의 종이 활동지를 활용한 일반 수업을 실시하고, 각 수업에서 수집된 담화를 비교 분석하였다. 분석 결과, 공유 문서 활용 수업에서는 일반 수업에 비해 과제 수행과 관련된 발언의 비율이 더 높았으며, 특히 사진 촬영과 업로드에 대한 담화가 두드러졌다. 그러나 이러한 담화가 교사가 의도한 동료 학습으로 이어지지는 않았다. 성취 수준에 따른 분석 결과에서는 공유 문서 활용 수업에서 하위 수준 학생의 발언 비율이 상대적으로 더 높았으며, 상위 학생과 하위 학생 간의 발언 유형 및 연결 구조에서 차이가 나타났다. 또한 상위 수준 학생이 의견과 설명 제시를 주도하면 하위 학생이 이를 받아 적는 역할 분담이 관찰되었으며, 공유 문서 활용 수업에서 그러한 경향이 더 뚜렷하였다. 마지막으로 인식 네트워크 분석으로 정전기의 원인에 대한 학생의 인식 변화를 시각화하였다. 연구 결과를 바탕으로 공유 문서를 활용하여 협력 학습을 촉진하기 위해 다양한 의견과 산출물의 공유가 가능한 개방적 문제를 포함하는 전략과 인식 네트워크 분석을 활용한 개념 학습 효과 확인 가능성을 제언하였다.
이 연구에서는 인식적 네트워크 분석(ENA)을 통해 초등 예비교사의 VR/AR 콘텐츠 활용 과학 수업 계획 과정에서 나타나는 TPACK의 특징을 알아보고자 했다. 연구자들은 기존의 TPACK 프레임워크에 기초하여 7개의 TPACK 코딩 요소를 귀납적으로 추출하였다. 그리고 초등 예비교사들이 과학 수업을 계획하며 나누는 담화를 TPACK 요소에 따라 코딩하고 이를 ENA Web Tool로 분석하였다. 두 모둠의 담화를 분석하고 비교하였는데 연구자들이 질적으로 분석한 두 모둠의 담화의 차이는 ENA 그래프를 통해 명확하게 드러났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 연구자들은 ENA 방법이 기존 TPACK 연구와 달리 테크놀로지 지식(TK), 내용 지식(CK), 교수 지식(PK)의 복합적 상호작용을 분석할 수 있는 유용한 연구 방법임을 주장하였다. 그리고 두 모둠의 담화에서 나타나는 특징을 통해 예비교사의 TPACK 역량 함양을 위한 시사점을 논의하였다.
This research examines Japanese non-native speakers' (JNNS) modal auxiliary verb use from two different perspectives: frequency of use and preferences for modalities. Additionally, error analysis is carried out to identify errors in modal use common among JNNSs. Their modal use is compared to that of English native speakers within a spoken dialogue corpus which is part of the International Corpus Network of Asian Learners' English. Research findings show at a statistically significant level that when compared to native speakers, JNNSs underuse past forms of modals and infrequently convey epistemic modality, indicating the possibility that JNNSs fail to express their opinions or thoughts indirectly when needed or to convey politeness appropriately. Error analysis identifies the following three types of common errors: (1) the use of incorrect tenses of modal verb phrases, (2) the use of inflected verb forms after modals, and (3) the non-use of main verbs after modals. The first type of error is largely because JNNSs do not master how to express past meanings of modals. The second and third types of errors seem to be due to first language transfer into second language acquisition and JNNSs' overgeneralization of the subject-verb agreement rules to modals respectively.
This paper, by applying a reliability-based framework, develops seismic vulnerability macrozonation maps for Tehran, the capital and one of the most earthquake-vulnerable city of Iran. Seismic performance assessment of 3-, 4- and 5-story steel moment resisting frames (SMRFs), designed according to ASCE/SEI 41-17 and Iranian Code of Practice for Seismic Resistant Design of Buildings (2800 Standard), is investigated in terms of overall maximum inter-story drift ratio (MIDR) and unit repair cost ratio which is hereafter known as "damage ratio". To this end, Tehran city is first meshed into a network of 66 points to numerically locate low- to mid-rise SMRFs. Active faults around Tehran are next modeled explicitly. Two different combination of faults, based on available seismological data, are then developed to explore the impact of choosing a proper seismic scenario. In addition, soil effect is exclusively addressed. After building analytical models, reliability methods in combination with structure-specific probabilistic models are applied to predict demand and damage ratio of structures in a cost-effective paradigm. Due to capability of proposed methodology incorporating both aleatory and epistemic uncertainties explicitly, this framework which is centered on the regional demand and damage ratio estimation via structure-specific characteristics can efficiently pave the way for decision makers to find the most vulnerable area in a regional scale. This technical basis can also be adapted to any other structures which the demand and/or damage ratio prediction models are developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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