본 연구에서는 판매원성과의 결정요인을 분석하기 위해 자동차 판매원들을 대상으로 조사 를 실시하였다. 분석의 결과, 변혁적 리더십과 거래적 리더십, 시장지향성, 조직분위기 등의 조직특성변수의 일부가 판매원 성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 개인특성 변수로는 성취욕구, 내적 동기부여, 학습목표지향, 자기효능감이 양(+)의 유의적인 영향을 미 치고 외적 동기부여는 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 대한 관리적 시사점을 제시하고 연구의 한계와 미래 연구방향을 제시하였다.
본 연구에서는 동형이의어 분별을 위하여 허정(2000)이 제시한 "사전 뜻풀이말에서 추출한 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템"이 가지는 문제점과 향후 연구과제로 제시한 문제들을 개선하기 위하여 Bayes 정리에 기반한 동형이의어 분별 모델을 제안한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스에서 동형이의어를 포함하고 있는 뜻풀이말을 구성하는 체언류(보통 명사), 용언류(형용사, 동사) 및 부사류(부사)를 의미 정보로 추출한다. 동형이의어의 의미별 사전 출현 빈도수가 비교적 균등한 기존 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하여 비교하였고, 새로 7개의 동형이의어 용언(형용사, 동사)을 추가하여 실험하였다. 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.37% 정확률을 보였으며 7개의 동형이의어 용언을 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.53% 정확률을 보였다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 평균 84.42% 정확률과 세종계획의 350만 어절 규모의 외부 코퍼스를 이용하여 7개의 동형이의 어 용언을 대상으로 평균 70.81%의 정확률을 보였다. 정확률을 보였다.
본 연구에서는 분수의 연산과 크기 비교에서 맥락 문제와 비맥락 문제에 대한 학생들의 성취도와 해결 방법을 비교 분석하였다. 이를 위해 6학년 193명을 연구대상으로 선정하였고, 맥락 비맥락 문제를 각각 7문항씩 검사도구로 이용하였다. 또 이 중 9명을 대상으로 심층 면담을 실시하였다. 연구 결과, 분수에서 맥락 문제와 비맥락 문제 사이에 성취도 차이를 보였다. 그리고 맥락 문제와 비맥락 문제해결 방법에서도 차이를 보였다. 비맥락 문제의 풀이에서는 분수 계산 알고리즘을 이용한 해결 방법이 대부분 나타났고, 맥락 문제의 풀이에서는 다양한 해결 방법이 나타났다. 예를 들면, 분수의 곱셈이나 나눗셈에서는 비례식을 이용한 풀이 및 비의 개념을 이용한 풀이, 분수에 자연수의 곱셈 나눗셈을 이용한 풀이 등 학생들의 사전 경험이나 직관에 의한 해결 방법이 나타났다.
본 연구에서는 STEAM 교수-학습 프로그램의 개발에 대한 전반적인 동향 및 수학교과 중심의 STEAM 교수-학습 프로그램의 특성을 살펴보기 위하여 2011년부터 1월부터 2013년 9월까지 개발된 STEAM 교수-학습 프로그램 개발과 관련 논문들을 수집하여 분석하였고, 중학교 2학년 학생들을 대상으로 활용할 수 있는 수학교과 중심의 STEAM 교수-학습 프로그램을 개발하였다. 본 연구 결과에 의하면, 분석의 대상에 포함된 19편의 수학교과 중심의 STEAM 교수-학습 프로그램 관련 논문에는 '상황제시', '자기 문제화', '새로운 도전', '자기 평가'의 요소가 적절하게 반영되지 않은 프로그램이 다수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 이러한 요소에 중점을 두어 중학교 2학년 학생들에게 적용할 수 있는 수학교과 중심의 STEAM 교수-학습 프로그램을 개발하였다.
Lin, Fuqiang;Ma, Xingkong;Chen, Yaofeng;Zhou, Jiajun;Liu, Bo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3168-3186
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2020
Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.
본 연구는 혼합계산 문제에 대한 학생들의 반응 사례 및 오류유형, 혼합계산 지도에 널리 활용되는 기억술, 혼합계산의 핵심인 연산 순서의 규칙에 관한 역사적 논의 및 성격을 고찰하였다. 또한 이를 바탕으로 자연수의 혼합계산 단원의 교과서의 내용구성 및 전개 방식을 비판적으로 분석하고 지도에 관한 개선 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 실생활 문제 상황과 연산 순서의 규칙 사이의 왜곡된 논리적 연결성을 지적하였다. 둘째, 연산 순서의 규약적 성격을 고려하여 교과서를 구성하여야 함을 제시하였다. 셋째, 연산 순서의 문제는 식의 구조에 대한 이해와 결부시켜야 함을 지적하였다. 넷째, 혼합계산식의 이해를 돕는 다양한 교수학적 전략을 참고할 것을 제시하였다. 본 연구는 차후 혼합계산과 관련된 교과서 개발을 위한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
본고는 니콜라 부리오(Nicolas Bourriaud)의 포스트프로덕션(Postproduction) 개념에 토대하여 동시대 예술 형식의 상호성과 공유 가능성을 통시적 관점에서 분석하였다. 표본 사례로 예시한 올라퍼 알리아슨(Olafur Eliasson), 리크리트 티라바니자(Rirkrit Tiravanija,), 아이 웨이웨이(Ai WeiWei)의 근작에서 예술은 전지구적 현안에의 관여를 유도하는 실행 체계이자 협업 시스템으로서 제시된다. 이러한 형식주의 작업 양상은 탈중심을 넘어 사용자 중심으로 재편되고 있는 동시대 IT 네트워크 환경과 경험을 투영한다. 예술과 비예술의 경계가 모호해진 시장주의 현실에 대한 대응 방안으로서 예술가들은 공유와 확장성을 지향하는 사용자 문화를 적극 포용하고 있다. 작품의 생산과 유통 과정에 수용자가 직접 개입할 수 있도록 작업체계는 분산적으로 구축되는데, 이는 기존의 관객 참여형 예술과 궤를 함께 하면서도 매체 실험을 넘어서는 것이다. 여기서 온오프라인을 넘나들며 탈정형적 연대를 추구하는 사용자들이 서로에게 잠재된 가능성을 일깨워내는 쇄신 주체로 상정된다. 참여 양식이 집단 지성에 대한 상호 신뢰를 토대로 유무형의 자원 공유와 네트워킹에 기반하면서, 예술은 대안적 현실을 모색하는 공론장이자 플랫폼으로 제시되고 있다.
성공적인 학습 성과를 위해 동료 학습자간의 상호 협력 및 도움은 매우 중요한 요소이지만 학생들은 점점 혼자 해결하려는 경향이 나타나므로 학생들의 컴퓨터 문제해결 선호 방법 및 상호 관계성 등을 조사하여 이에 관한 학생들의 생각을 파악하고 학생들에게 알맞은 실습지도를 할 필요가 있다. 그러므로 본 논문에서는 K교육대학교 학생 231명을 대상으로 컴퓨터 사용 중 어려움을 겪을 때 선호하는 해결 방법 및 학생들 상호 관계성을 분석한 결과, 컴퓨터 사용 중 어려움 발생정도가 적을수록 컴퓨터 활용능력이 높을수록 학년이 올라갈수록 스스로 해결하는 방법을 선호하였다. 그리고 가족 및 친척 등 친밀도가 높은 혈연관계에게 직접 물어보는 방법과 인터넷을 활용하여 스스로 해결하는 방법에 만족도가 높았다. 또한, 학과동기생 사회연결망 분석을 통해 학과 안에서 컴퓨터 문제해결 관계망을 파악할 수 있어 동료 학습자 선정시 참고자료로 활용할 수 있으므로 개인별 맞춤형 컴퓨터 교육실습 운영에 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 연구는 초등 예비교사의 교사지식 중 분수 나눗셈 스토리 문제 제기(problem posing) 수행 정도를 파악하고자 하였다. 나눗셈에 관한 스토리 문제 제기 능력은 나눗셈의 개념을 실생활 맥락에서 유연하게 사용하는 능력과도 관련이 있기 때문에 초등 예비교사들이 향후 교실에서 실생활 소재를 통해 나눗셈 교수 내용을 구성하고 가르치는데 있어 중요한 능력이라 할 수 있다. 이를 위하여 초등 예비교사 135명을 대상으로 자연수 나누기 분수 문제에 대한 설문조사를 실시하고, 분석틀 기준에 따라 '수학적 정교성'과 '주요 오류 유형' 그리고 '나눗셈 연산 모델'의 세 부분으로 나누어 자료를 분석함에 따라 초등 예비교사의 나눗셈 교사 지식에 대한 시사점을 제공하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3729-3749
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2021
At present, deep convolution network-based salient object detection (SOD) has achieved impressive performance. However, it is still a challenging problem to make full use of the multi-scale information of the extracted features and which appropriate feature fusion method is adopted to process feature mapping. In this paper, we propose a new adjacency auxiliary network (AANet) based on multi-scale feature fusion for SOD. Firstly, we design the parallel connection feature enhancement module (PFEM) for each layer of feature extraction, which improves the feature density by connecting different dilated convolution branches in parallel, and add channel attention flow to fully extract the context information of features. Then the adjacent layer features with close degree of abstraction but different characteristic properties are fused through the adjacent auxiliary module (AAM) to eliminate the ambiguity and noise of the features. Besides, in order to refine the features effectively to get more accurate object boundaries, we design adjacency decoder (AAM_D) based on adjacency auxiliary module (AAM), which concatenates the features of adjacent layers, extracts their spatial attention, and then combines them with the output of AAM. The outputs of AAM_D features with semantic information and spatial detail obtained from each feature are used as salient prediction maps for multi-level feature joint supervising. Experiment results on six benchmark SOD datasets demonstrate that the proposed method outperforms similar previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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