• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.69-78
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• 2018

When it comes to the value of modern education, teachers are required to perform the role of a helper to promote interaction between learners, the role of a manager to facilitate smooth learning, and the role of a guide who has expert knowledge in the learning contents. Therefore, this study investigated what kind of learner-centered teaching methods there are, which require teachers to perform the roles of helper, manager, and guide, and conducted a pedagogical research on coding education to explore class models for self-directed learning. Subsequently, a class model was proposed by applying the flipped learning and havruta learning to a coding class. In this study, the learner-centered education methods of flipped learning and havruta method were applied to constructing a coding class as a university general education course. The feature of this class is that it enables dynamic interaction between teachers and learners as well as active interaction between leaners in a classroom instruction. After applying the proposed method to the actual class and analyzing it, the students taught using suggested method were more positively assessed in learning interest than those taught using a traditional method. And that in academic achievement as well, suggested method was more effective.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제24권3호
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• pp.137-173
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• 2021

Research and national standards, such as the Next Generation Science Standards (NGSS) in the United States, promote the development and implementation of K-12 interdisciplinary curricula integrating the disciplines of science, technology, engineering, mathematics, and computer science (STEM+CS). However, little research has explored how teachers provide epistemic support in interdisciplinary contexts or the factors that inform teachers' epistemic support in STEM+CS activities. The goal of this paper is to articulate how interdisciplinary instruction complicates epistemic knowledge and resources needed for teachers' instructional decision-making. Toward these ends, this paper builds upon existing models of teachers' instructional decision-making in individual STEM+CS disciplines to highlight specific challenges and opportunities of interdisciplinary approaches on classroom epistemic supports. First, we offer considerations as to how teachers can provide epistemic support for students to engage in disciplinary practices across mathematics, science, engineering, and computer science. We then support these considerations using examples from our studies in elementary classrooms using integrated STEM+CS curriculum materials. We focus on an elementary school context, as elementary teachers necessarily integrate disciplines as part of their teaching practice when enacting NGSS-aligned curricula. Further, we argue that as STEM+CS interdisciplinary curricula in the form of NGSS-aligned, project-based units become more prevalent in elementary settings, careful attention and support needs to be given to help teachers not only engage their students in disciplinary practices across STEM+CS disciplines, but also to understand why and how these disciplinary practices should be used. Implications include recommendations for the design of professional learning experiences and curriculum materials.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권1호
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• pp.15-23
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• 2022

One of the key tools in assessing the seismic vulnerability of the structures is the use of fragile functions, which is the possibility of damage from a particular damage surface for several levels of risk from the seismic movements of the earth. The aim of this study is to investigate the effect of two categories of earthquake events on the fragile curve (FRC) of the steel construction system. In this study, the relative lateral displacement of the structures is considered as a damage criterion. The limits set for modifying the relative lateral position in the HAZUS instruction are used to determine the failure modes, which include: slight, moderate, extensive and complete. The results show, as time strong-motion increases, the probability of exceeding (PoE) increases (for Peak ground acceleration (PGA) less than 0.5). The increase in seismic demand increases the probability of exceeding. In other words, it increases the probability of exceeding, if the maximum earthquake acceleration increases. Also, 7-storey model in extensive mode has 20 and 26.5% PoE larger than 5- and 3-storey models, respectively.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제50권2호
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• pp.200-209
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• 2023

Background As the coronavirus disease 2019 virus made its way throughout the world, there was a complete overhaul of our day-to-day personal and professional lives. All aspects of health care were affected including academics. During the pandemic, teaching opportunities for resident training were drastically reduced. Consequently, medical universities in many parts across the globe implemented online learning, in which students are taught remotely and via digital platforms. Given these developments, evaluating the existing mode of teaching via digital platforms as well as incorporation of new models is critical to improve and implement. Methods We reviewed different online learning platforms used to continue regular academic teaching of the plastic surgery residency curriculum. This study compares the four popular Web conferencing platforms used for online learning and evaluated their suitability for providing plastic surgery education. Results In this study with a response rate of 59.9%, we found a 64% agreement rate to online classes being more convenient than normal classroom teaching. Conclusion Zoom was the most user-friendly, with a simple and intuitive interface that was ideal for online instruction. With a better understanding of factors related to online teaching and learning, we will be able to deliver quality education in residency programs in the future.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.333-349
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• 2023

Recently, AI has become a crucial tool in mathematics education due to advances in machine learning and deep learning. Considering the importance of AI, examining teachers' beliefs about AI in mathematics education (AIME) is crucial, as these beliefs affect their instruction and student learning experiences. The present study developed a scale to measure preservice teachers' (PST) beliefs about AIME through factor analysis and rigorous reliability and validity analyses. The study analyzed 202 PST's data and developed a scale comprising three factors and 11 items. The first factor gauges PSTs' beliefs regarding their roles in using AI for mathematics education (4 items), the second factor assesses PSTs' beliefs about using AI for mathematics teaching (3 items), and the third factor explores PSTs' beliefs about AI for mathematics learning (4 items). Moreover, the outcomes of confirmatory factor analysis affirm that the three-factor model outperforms other models (a one-factor or a two-factor model). These findings are in line with previous scales examining mathematics teacher beliefs, reinforcing the notion that such beliefs are multifaceted and developed through diverse experiences. Descriptive analysis reveals that overall PSTs exhibit positive beliefs about AIME. However, they show relatively lower levels of beliefs about their roles in using AI for mathematics education. Practical and theoretical implications are discussed.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.306-311
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• 2023

최근 생성형 언어모델에 명령어 튜닝을 적용하여 사람의 명령을잘이해하고, 대답의 성능을 향상시키는 연구가 활발히 수행되고 있으며, 이 과정에서 다양한 명령어 튜닝 데이터셋이 등장하고 있다. 하지만 많은 데이터셋들 중에서 어떤 것을 선택해서 활용하지가 불분명하기 때문에, 현존하는 연구들에서는 단순히 데이터셋을 모두 활용하는 방식으로 명령어 튜닝이 진행되고 있다. 하지만 최근 연구들에서 고품질의 적은 데이터셋으로도 명령어 튜닝을 하기에 충분하다는 결과들이 보고되고 있는 만큼, 많은 명령어 데이터셋에서 고품질의 명령어를 선별할 필요성이 커지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 한국어 데이터셋에서도 명령어 튜닝 데이터셋의 품질을 향상시키기 위해, 기존의 데이터셋들에서 데이터를 큐레이션하여 확보된 적은 양의 고품질의 명령어 데이터셋인 KoQuality를 제안한다. 또한 KoQuality를 활용하여 한국어 언어모델에 명령어 튜닝을 진행하였으며, 이를 통해 자연어 이해 성능을 높일 수 있음을 보인다. 특히 제로샷 상황에서 KoBEST 벤치마크에서 기존의 모델들보다 높은 성능 향상을 보였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.212-220
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• 2024

A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.327-331
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• 2018

본 연구는 대학생들의 SW 교육 핵심역량 중 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위해 역량 교수 학습 모델을 설계하였다. 사전에 소프트웨어 코딩 경험이 없는 학습자의 역량을 분석하고 기존의 SW 중심 교수 학습 5가지 모델 중 시연 중심 모델(DMM)과 개발 중심 모델(DDD) 그리고 CT 요소 중심 모델(DPAA) 등을 재구성하고 실생활 문제를 해결 및 컴퓨팅 사고력을 키우기 위한 Unplugged 활동과 Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구 등을 면밀히 분석하여 역량 교수 학습 모델인 UDDPAAP (Unplugged-Demonstration-Decomposition-Pattern Recognition-Abstraction-Algorithm-Progrmming)을 설계하였다. Unplugged 활동 중 일부분을 대학생들 수업에 적합하게 변형하고, Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구에서 제시하는 문제를 선별한 후 기존의 교수 학습 모델에 적용하였다. 연구의 효과를 검증하기 위해 코딩 경험이 없는 대학교 1학년 학생들에게 SW 교육 및 컴퓨터 정보 소양 교육 경험에 따른 컴퓨팅 사고력과 자신감 등의 사전 검사를 하고 UDDPAAP 교수 학습 모델을 적용하여 수업을 진행한 후 사후 검사를 하였다. 연구 결과 UDDPAAP 교수 학습 모델을 통해 SW 교육을 경험한 학생들의 컴퓨팅 사고력 관련 역량이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.681-691
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• 2016

이 연구에서는 중등 예비화학교사의 수업 계획에서 교사용 지도서의 활용 방식을 분석하였다. 서울 소재 사범대학에 재학 중인 11명의 예비교사가 연구에 참여하였다. 예비교사들에게 교과서와 교사용 지도서 및 부속자료를 제공하고 이를 활용하여 일반적인 수업과 과학 교수학습 모형을 활용한 수업을 계획하도록 하였다. 예비교사들이 작성한 교수학습 지도안과 활동지, 면담 결과를 분석하였다. 연구 결과, 대부분의 예비교사들은 교사용 지도서의 차시 구분을 그대로 따랐으나, 전체 대단원의 차시 구성이나 교육과정 상의 내용 간 연계에 대한 고려는 부족하였다. 또한, 수업에 적용할 모형을 선정할 때 제시된 예시 지도안의 도움을 받는 경우도 있었다. 교수학습 활동 측면에서 일반적인 수업에서는 교과서의 탐구 활동에 제시된 질문을 변형하였고, 모형을 적용한 수업에서는 모형의 각 단계에 맞춰 교과서의 탐구 활동을 변형하였다. 대부분의 예비교사들이 부속자료로 제공된 활동지를 활용하지 않고 교사용 지도서와 부속자료를 응용하여 활동지를 제작하였다. 예비교사들은 예시 지도안에 제시된 평가 단계를 보고 교수학습 평가 요소를 인식하였으나, 교과서나 교사용 지도서, 부속자료를 응용하여 주로 내용 지식을 평가하기 위한 지필평가를 계획하였다. 예비교사들은 교사용 지도서에 제시된 소단원 도입 질문이 학생의 흥미 유발에 효과적이지 않다고 평가하여, 이를 변형하거나 새로운 내용을 추가하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 예비교사 교육과정에서 예비교사의 PDC 향상을 위한 교사용 지도서의 효과적인 활용 방안과 교사용 지도서의 개선 방향에 대해 논의하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.108-127
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• 2016

이 연구의 목적은 기술교과에서 의사결정능력 향상을 위해 적용할 수 있는 의사결정능력 수업 모형을 개발하는데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 기술교과에서의 의사결정능력 하위요소 추출, 환경 요소 분석, 의사결정 검사도구 개발, 의사결정능력 향상을 위한 수업 모형 개발, 수업 도구 선정, 의사결정능력 향상을 위한 수업 과제 개발의 6단계로 연구를 진행하였다. 연구결과로 첫째, 기술교과에서의 의사결정능력 하위요소로 문제인식, 문제규정, 대안생성, 대안평가, 최적안 선택, 최적안 평가를 도출하였다. 둘째, 의사결정능력을 측정하기 위해 도출된 기술교과에서의 의사결정능력 하위요소를 기준으로 검사지를 개발하였다. 셋째, 기술교과에서의 의사결정능력 향상을 위해 의사결정능력 하위요소를 준거로 여러 의사결정 수업 모형을 비교 분석하여 수업 모형을 개발하였다. 넷째, 개발된 의사결정능력 향상 수업 모형을 기준으로 디자인 사고를 적용하여 의사결정능력의 하위요소를 체험할 수 있도록 의사결정 능력 향상을 위한 수업 과제를 개발하였다. 다섯째, 개발된 수업 과제를 본 수업과 이후 수정 보완을 거친 수업에 투입하였고, 사전, 사후 검사를 통하여 의사결정능력 향상을 검증하였다. 이를 통해 개발된 모형은 기술교과에서 의사결정능력이 향상될 수 있는 수업에 도움이 될 것이라 기대한다.