• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.411-416
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• 2023

본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 Chat GPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권4호
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• pp.383-396
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• 2022

이 연구에서는 교육실습에서 예비화학교사의 발문을 담화 맥락을 고려하여 분석하였다. 서울특별시에 소재한 사범대학 화학교육과에 재학 중이고, 교육실습에 참여한 예비화학교사 5명이 연구에 참여하였다. 연구참여자들의 한 차시 수업을 녹화하였고, 교수학습 자료를 수집하였으며, 면담도 수행하였다. 선행연구의 분석틀을 참고하여 발문을 내용 관련 발문, 정의적 발문, 폐쇄적 발문, 수사적 발문, 구조적 발문으로 발문을 분류하였고, 각 발문을 학생들의 응답을 토대로 적절한 발문과 교사 편의적 발문으로 분류하였다. 연구 결과, 몇 가지의 유형의 발문은 예비교사들이 맡은 수업 내용의 특성에 따라 빈도가 다르게 나타났다. 교사 편의적 발문을 한 후 예비교사들은 학생들의 응답을 유도하기보다는 교사가 답을 제시하는 방식으로 주로 수업을 진행하였다. 또한, 예비교사들은 학생들의 응답 내용을 활용하는 발문들과 정의적 발문은 거의 사용하지 않았다. 예비교사들은 폐쇄적 발문을 학생의 학습 정도를 간단하게 파악하고 상호작용을 촉진하기 위한 목적으로 활용하였다. 수사적 발문은 내용을 강조하기 위한 목적뿐 아니라 학생들의 주의 집중을 유발하거나 사고를 촉진하는 등 다양한 목적으로 사용되었다. 연구 결과를 바탕으로 예비화학교사의 발문 전문성을 향상하기 위한 방안을 논하였다.

• 기독교교육논총
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• 제74권
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• pp.107-134
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 기독교교육 현장에서 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능을 활용한 교육의 올바른 방향성 설정을 위한 기초를 제공하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 이론 및 문헌 연구로 인공지능의 역사적 발달과정을 통해 인공지능의 특징을 분석했고, 교육의 관점에서 인공지능을 활용한 융합적 교육과 현재 우리나라의 정책적 방향성을 분석했다. 이를 통해 인공지능 시대의 기독교교육의 방향성을 고찰했다. 특히 연속성(continuity)과 변화(change)의 관점으로서 시대가 변해도 기독교교육이 본질적인 연속성을 가지고 지켜나가야 하는 교육목적과 시대상을 반영해 변화되어야 할 교육과정 및 교수학습방법에 대해서 고찰했다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론으로서 인공지능 시대 인공지능을 활용한 교육이라 할지라도 기독교교육의 근본적인 목적을 상실해서는 안 될 것이다. 인공지능을 활용한 교육은 하나님께서 허락하신 사명을 높일 수 있는 도구로서의 역할을 감당하게 해야 할 것이다. 그렇기에 기독교교육은 성경에 근거한 하나님 중심의 교육으로서 창의-융합적 그리스도인 양육을 목적으로 해야 할 것이다. 이를 위해 온라인과 오프라인 학습공간이 융합된 인공지능 기반의 하이브리드 교육환경과 메타버스 교육환경을 적극적으로 활용한 교육환경을 학습자들에게 제공해 줄 수 있어야 할 것이다. 또한 학습자들의 학습 몰입도 및 효과성을 높이기 위해 앞선 교육환경을 적극적으로 반영한 인공 지능 기반 에듀테크를 활용할 수 있어야 할 것이다. 그리고 마지막으로 생동력있는 지식을 가진 그리스도인을 양육하기 위해서 학습자의 적극적인 참여와 협업, 탐구와 성찰의 과정을 통해 지식과 삶의 일치를 추구하는 구성주의 인식론을 근거 이론으로 하는 다양한 교수학습방법의 적용이 필요할 것이다. 이런 접근은 삶의 경험과 지식의 일치를 통해 믿음과 배움의 전체적인 융합을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.234-245
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• 2002

World-Wide Web으로 인하여 인터넷상의 다양하고 고품질의 자료들을 교육용으로 손쉽게 활용할 수 있는 시대가 도래하였다. 그러나 이와 같은 자료들은 교육적 효과를 극대화시키기 위해서 좀 더 정제되고, 교육과정에 맞는 흐름을 가질 필요가 있다. 따라서 이러한 흐름 제공을 위해서는 웹 상에서 분산되어 독립적으로 존재하는 디지털 문서들을 교육 목적에 맞게 새로운 순서, 즉 문맥화 된 순서를 가진 자료로 재구성할 수 있어야 하고, 이와 같이 재구성된 자료들은 문서간의 부드러운 내용 전개를 위해서는 부가적인 설명이나 기존 문서에 빠져 있는 내용들을 보완할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 인터넷상의 수많은 리소스들을 재가공하여 교육과정에 맞는 흐름을 부여하기 위하여 가상문서 개념을 도입하였다. 이와 같이 저작된 가상문서를 이용하여 검색엔진의 형태로 학습자에게 제공함으로써 학습자의 수준과 목적에 맞는 문서를 검색하여 학습할 수 있는 자기 주도적 학습을 유도하려고 한다.

• 대한지리학회지
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• 제37권5호
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• pp.480-497
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• 2002

본 연구는 진화론적 및 역량기반 관점에 기초하여 외환위기 이후의 한국 대기업의 재구조화 과정을 생산과 조직을 중심으로 고찰함으로써 경제위기에 대한 기업의 반응성과 적응 특성을 밝힌다. 이와 함께, 기업 재구조화가 기업 학습 및 적응에 미치는 영향과 관련성을 규명한다. 사례연구는 한국의 대표적 기업가운데 하나인 LG전자를 대강으로 한 심층 인터뷰조사와 문헌고찰을 토대로 한 것이다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사업구조와 조직구조의 재편은 기업 역량을 향상시키고, 경제환경변화에 대한 반응성을 높이는 데 있어 중요하다. 둘째, 다운사이징과 고용 조정은 기존의 루틴과 관행으로부터의 탈피뿐만 아니라 새로운 학습을 추구하는데 기여한다. 셋째, 생산조직의 공간 재편과 공정 변화 및 혁신은 다양한 수준에서의 조직적 학습 과정을 내포한다. 결론적으로, 본 연구는 기업 재구조화는 단기적 적응을 위해서일 뿐만 아니라 장기적 측면에서 학습과 적응 능력 향상을 위한 중요한 수단이 될 수 있다고 주장한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.265-273
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• 2012

현재 컴퓨터교육은 컴퓨터의 활용보다는 컴퓨터과학을 통한 창의성 신장 교육으로 비중을 높이고 있다. 이에 따라 창의성 교육의 측면에서 로봇을 활용하는 프로그래밍 교육은 컴퓨터교육 연구의 주요 과제로 떠오르고 있다. 로봇 프로그래밍에 관련된 기존 연구를 살펴보면 주로 로봇 프로그래밍 교육의 효과 및 교육과정 개발에 대한 연구가 주를 이루고 있으며, 점차 구체적인 학습 방법에 대한 연구로 초점이 이동되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 로봇프로그래밍 학습 방법으로서 예제의 활용에 주목하고 있다. 예제는 프로그래밍을 가르치고 배우는데 중요한 역할을 하며, 학생과 교사 모두에게 유용한 유형의 학습 자료로 인식된다. 또한, 예제는 학습자가 프로그래밍을 할 때 기본틀, 가이드라인, 힌트 제공의 역할을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육을 위한 NXC 예제를 개발하고, 이를 학습자들이 쉽게 활용할 수 있는 지원 시스템을 개발하였다. 이 지원 시스템은 최근 관심이 집중되고 있는 스마트 교육의 동향에 따라 모바일 웹 애플리케이션으로 개발하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1013-1023
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• 2019

수많은 채널과 VoD 콘텐츠, 웹 콘텐츠들이 존재하는 콘텐츠 소비 환경에서의 추천은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 현재 OTT서비스나 IPTV서비스에서도 많은 사람들이 선호하는 콘텐츠를 추천하거나 사용자가 시청한 콘텐츠와 유사한 콘텐츠들을 추천하는 등, 다양한 종류의 추천 서비스들이 제공되고 있다. 하지만 TV, IPTV와 같이 대체로 한 가구당 하나의 가입정보와 하나의 TV, 셋탑박스를 공유하는 TV를 통한 콘텐츠 시청환경의 경우, 하나의 가입정보에 1명 이상의 사용 이력이 쌓여 특정 사용자에 대한 추천을 제공하기에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 가족의 개념을 {사용자, 시간}으로 해석하여, 기존의 {사용자, 콘텐츠}로 정의하는 추천 관계를 {사용자, 시간, 콘텐츠}으로 확장하고 이를 딥러닝 기반으로 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 추천 성능을 정성적 정량적으로 평가하였으며, 기존의 시간대를 고려하지 않은 방법과 비교하여 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.155-164
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• 2022

실제 교실 환경과 반복 훈련을 제공하는 가상 환경 기반 시뮬레이션을 교사교육에 활용하는 데 상당한 관심이 집중되고 있다. 시뮬레이션 학습환경이 더욱 정교하게 학습에 적용되기 위해서는 감정적 상호작용을 고려할 필요가 있다. 감성은 창의적 사고, 영감, 집중력, 학습동기에 중요한 요소이기 학습자와의 정서적 상호작용을 파악하고 이를 교수 시뮬레이션에 적용하는 것은 필요한 활동이다. 본 연구는 학습자의 EEG(Electroencephalogram)와 시선추적을 통해 공감적 반응을 위한 객관적인 데이터를 확인하고, 감성교수 시뮬레이션 설계를 위한 단서를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구의 결과는 의도된 공감적 반응이 제공되었고, 상황적 감성이 학습자의 정서 반응을 결정하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 정교한 감정을 표현할 수 있는 아바타의 개발 및 감정적 반응을 일으키는 상황에 적합한 시나리오의 개발이라는 측면에서 교사교육 시뮬레이션의 설계에 시사점을 갖는다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.57-66
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• 2022

본 논문에서는 Sentence-BERT 모델을 활용한 법률 문서 검색 방법을 제안한다. 법률 검색 서비스를 이용하고자 하는 일반인들은 법률 용어 및 구조에 대한 이해가 부족함에 따라 관련 판례 검색 등에 있어 어려움을 겪고 있다. 기존의 키워드 및 텍스트마이닝 기반 법률 검색 방법은 판결문의 문맥에 대한 정보가 없으며, 동음이의어 및 다의어에 대해 구분하기 어려워 성능을 높이는 데 한계가 있었다. 그로 인해 법률 문서 검색 결과에 대한 정확도가 낮아 신뢰하기가 어려웠다. 이를 위해, 대법원 판례 및 법률구조공단 상담사례 데이터에서 일반인의 법률 검색 문장에 대한 성능을 개선하고자 한다. Sentence-BERT 모델은 판례 및 상담 데이터에 대한 문맥 정보가 임베딩 되므로, 문장의 의미 손실이 적어 TF-IDF 및 Doc2Vec 검색 방법과 비교했을 때보다 검색 정확도가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.491-498
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• 2022

본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 순환신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 순환신경망 SW 실습 사례를 개발하였다. 개발된 SW 실습 사례는 순환신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 동작 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 순환신경망 실습 사례는 지도학습 방식의 텍스트완성 훈련데이터 생성, 입력층, 은닉층, 상태층(컨텍스트 노드) 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 텍스트 데이터에 대해 순환신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 순환신경망 실습사례는 다양한 문자 수를 갖는 단어를 자동 완성한다. 제안한 순환신경망 실습사례를 활용하여, 한글 또는 영어 단어를 구성하는 최대 문자 수를 다양하게 확장하여 자동 완성하는 인공지능 SW 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 순환신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.