A personalized course recommendation algorithm based on deep learning in an online education cloud platform is proposed to address the challenges associated with effective information extraction and insufficient feature extraction. First, the user potential preferences are obtained through the course summary, course review information, user course history, and other data. Second, by embedding, the word vector is turned into a low-dimensional and dense real-valued vector, which is then fed into the compressed interaction network-deep neural network model. Finally, considering that learners and different interactive courses play different roles in the final recommendation and prediction results, an attention mechanism is introduced. The accuracy, recall rate, and F1 value of the proposed method are 0.851, 0.856, and 0.853, respectively, when the length of the recommendation list K is 35. Consequently, the proposed strategy outperforms the comparison model in terms of recommending customized course resources.
Recently, Flipped Learning is attracting attention as a method for qualitative growth of university education. Flipped Learning is a kind of computer based education and consisted of online video lectures and offline student activities. This paper introduces the results of applying Flipped Learning for one semester to Korean linguistic norms course. As for this course, the contents related to the knowledge and information were provided individually before the class through online video, and the offline classes focused on student-led activities. When qualitatively evaluating the results of the course, students developed a more comprehensive and flexible mind set beyond the preexisting normative attitudes and showed increase in analytical and critical thinking in understanding the principles of linguistic norms and spelling system. According to these results we argue that it is necessary to actively adopt Flipped Learning in the humanities education, including the grammar classes.
본 논문에서는 컴퓨터 정보공학 분야의 프로그램 학습성과를 교과기반으로 평가하기 위한 방법을 개발한 경험과 교훈을 소개한다. 최근 한국공학교육인증원(ABEEK)은 정부로부터 몇 가지 조건의 충족을 전제로 공학교육 분야의 프로그램 인정기관으로 지정된 바 있다. 그 조건들 중 하나는 프로그램 학습성과의 교과기반 평가를 실행하는 것이다. 본 논문에서는 컴퓨터 정보공학 분야의 프로그램 학습성과를 교과기반으로 평가하기 위한 방안을 제안한다. 이를 위한 사례연구는 기초 프로젝트 교과목에서 실시되었고, 프로젝트 교과목에서의 특별한 평가 기법들이 포함되었다. 기초 프로젝트에서의 교과기반 평가 사례연구는 해당 교과목과 밀접히 연관된 학습성과의 설정, 지필고사 및 프로젝트기반 평가와 같은 평가도구의 선택, 평가기준의 설정, 교과기반 평가의 실행 및 평가결과에 대한 분석과 같은 각 단계를 고려하여 제안된다. 제안된 방법은 컴퓨터 정보공학 분야의 교과기반 평가 전략을 세우기 위한 좋은 본보기가 될 것으로 기대한다.
교육대학교의 컴퓨터교육과정에 대한 개선 방안을 마련하기 위해 전국의 10개 교육대학교의 컴퓨터교육과정을 교양과정, 전공과정, 심화과정 등으로 구분하여 교육과정 편제 및 운영 현황을 분석하였다. 또한, 전주교육대학교 1학년 학생 전체를 대상으로 정보활용능력을 평가하고, 컴퓨터교육에 대한 인식과 개선 방안에 대한 의견을 조사하였다. 컴퓨터교육과정에 대한 개선 방안은 다음과 같다. 우선, 초등교원양성이라는 교육대학교의 공통된 목적 달성을 위해 표준화된 컴퓨터교육과정을 마련하고, 체계적인 초등학교 컴퓨터교육을 위해서 컴퓨터교육에 대한 전공과정을 늘려야 하며, 예비교원의 정보활용능력을 조사하고 부족한 부분을 보완할 수 있는 다양한 선택과목을 제공해야 한다.
This paper is concerned with education courses operating practices for basic computer literacy training. In this study, we propose an example for students to effectively measure and evaluate the achievement of defined ability in the performance measurement and analysis, learning objectives and learning outcomes set in operation throughout the course. Through research and development use case presents the tools for teaching method and effective and objective measurement of the related subjects. And based on the results, we propose the possibility of utilizing NCS-based course operation and education certification. In this study, the measurement process is based on the association with the objective of the development and operation, and measurement tools, measuring tools for measuring learning outcomes associated with the curriculum design methods for the measurement and evaluation of the case of the operation of the course units of learning outcomes and the method proposed.
인공지능 교육의 수요가 증가함에 따라 교육 현장에서는 인공지능 교육을 적극적으로 실시하고 있으나 시수 확보와 수업 내용 구성의 어려움, 교육과정의 부재 등으로 인공지능 교육 내실화에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 학교자율과정이 있다. 학교자율과정은 학교에서 교과군내 시수 조정, 성취기준 활용 재구조화 등 교육과정 전반에 자율권과 재량권을 갖도록 한 것이다. 본 연구에서는 인공지능 교육의 내실화를 위해 학교자율과정을 활용한 인공지능 교육 몰입과정을 개발하고 적용하여 그 효과를 분석하였다. 인공지능 교육 몰입과정은 학생들이 한정된 시간 내에 연속적으로 인공지능 교육을 밀도 있게 경험하기 때문에, 내실 있는 인공지능 교육이 이뤄질 수 있다. 인공지능 교육 몰입과정 이후 학생들의 전반적인 인공지능 소양과 자기결정성 학습동기가 향상된 것으로 나타났다. 본 연구가 학교자율과정을 이용한 인공지능 교육 내실화 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
대부분의 대학에서 실시되고 있는 강의평가는 교과목의 특성에 따라 많은 차이가 있음에도 불구하고 강의평가의 절대점수를 활용하여 교수평가를 하고 있다. 강의평가의 신뢰성 확보는 교육의 질 향상을 위해 학생들의 의견을 교수에게 피드백한다는 점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 강의평가 결과를 얻기 위해 고려해야할 여러 요소 가운데 학생들의 출석률과 강의평가의 관계를 살펴보고자 한다.
The purpose of this study is to provide the information for the developing rational curriculum that is necessary in the socio-cultural situation by comparativing and analyzing the library and information science education of India and Pakistan. The conclusions of the study can be summarized as follows: 1) It is desirable that Master's degree course and M. Phil. program in India, Post-graduate diploma course and Master's degree course in Pakistan should be integrated as Master's degree course. 2) It is desirable that the duration of Master's degree course should be extended. 3) The variously expressed papers that represented the same subject or content should be unified. 4) In Bachelor's level, India establishes the various papers of library and information science, but Pakistan offers largely the core papers. 5) It is desirable that papers of historical research, progressive reference service, and information science should established, and introductory papers should be united in introduction to library and information science. 6) In Master's degree course, Indian curriculum is more up-to-date and pertinent than Pakistan's. 7) Each university should establish the papers of types of libraries standing for characteristic of his university, and harmonize library science and information science. 8) The reason that curricula of two countries are different from each other is due to lack of inter-university cooperation and standard of curriculum, therefore it is required a continuing research and effort to su n.0, pplement and reorganize the curriculum.
Computational Thinking is one of the biggest issues in the era of the Fourth Industrial Revolution. It is a core literacy required not only for SW major but also for all students including them. It is not a simple computer software education, but a coding education based on Computational Thinking, and it should be able to solve the problems in everyday life and to express the process and solutions. However, in the case of students who lack background knowledge on SW and programming languages for development, it is hard to know how to algorithmize problems and express them using computer devices. In this study, we proposed a education course model to improve the students' thinking skills and to express them effectively. In addition, we confirmed whether the non-major students who learned through this education course model can express various problems related to the major field by integrating them with computing accidents and improve the problem solving ability.
21세기 지식 사회에서 교사 교육은 디자인 사고를 바탕으로 교사들이 현장에서 능동적으로 학생들과 함께 교과 과정을 디자인하는 것에 초점을 두어야 한다. 이를 위해 다년과정으로 진행되는 "디자인 기반 연구 방법론"을 기초로 해서 본 연구는 초등 교사를 위한 컴퓨터 교육 대학원 수업을 디자인하고 분석하였다. 창의적 발상을 위한 디자인 사고와 피지컬 컴퓨팅에 중점을 둔 수업 설계와 함께 대학원 현장에서 수업에 참여한 초등학교 교사 세 명의 수업 과정 활동과 산출물을 분석하여 디자인 사고에 대한 교사 인식과 구체적인 경험 및 적용 방안을 도출하였다. 본 연구는 교사교육 현장에서 디자인 사고와 컴퓨팅 사고를 결합하기 위한 수업 설계 사례로서 교사 교육에 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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