본 연구의 목적은 만화 읽기가 창의성 향상에 도움이 된다는 것을 밝히는 데 있다. 오랜 역사 속에서 만화의 부정적 인식이 최근에 긍정적으로 변하였다고는 하나, 어린이 만화가 학습을 위한 도구로서만 활용되고 있는 점에서는 그 사회적 인식을 개선할 근거가 필요한 것이다. 서론에서는 선행연구의 한계로 만화 읽기에 대한 실증적인 연구가 부족함을 지적하였고, 그 실증적 연구 방법으로 설문조사를 통해 만화읽기와 학교공부와 창의력테스트의 비교분석방법을 제시하였다. 2장 이론적 배경에서는 첫째, 창의성에 관한 이론 중 문제해결능력에 중점을 둔 창의성이론이 갖는 의의를 강조했다. 둘째, 창의성 개발에서 '재미'와 '흥미'가 갖는 의미를 근대교육이론의 전개과정과 맞물려 이론적으로 살펴보았다. 셋째, 만화읽기의 특성이 '재미'와 '흥미'로 출발하며, 감정이입과 몰두과정을 통해 캐릭터가 낯선 세상을 헤쳐 나가는 과정을 통해 현실인식을 확장하는 과정이며, 창의력과 연관 있음을 강조했다. 넷째, 만화와 창의력 관계를 실증적으로 연구할 설문지 모형을 제시하였다. 3장 설문조사결과분석에서는 첫째, 공부 잘하는 아이들은 만화를 많이 읽는다는 결과를 알 수 있었다. 또 공부 역시 창의력 향상에 도움이 되며, 결국 만화읽기와 공부와 창의력 향상은 서로 부정적 관계라기보다는 서로 상호보완적인 관계임을 알 수 있다. 둘째, 만화읽기와 창의성의 관계가 공부와 창의성의 관계보다 높은 결과가 나왔다. 이는 만화읽기가 공부보다 도리어 창의력 향상에 효과적일 수 있다는 것이다. 이러한 결과를 토대로 본 연구에서는 만화읽기가 공부, 창의력 향상에 긍정적 효과가 있음을 결론 내었다. 이러한 결론을 토대로 앞으로 학년별 만화읽기 교육방법개발과 추천만화목록을 제시할 필요가 있음을 제언하였다.
이 연구는 부산지역 초등학교 도서관의 북큐레이션 운영에 대한 사서의 인식을 조사하여 분석한 다음, 학교도서관에서의 북큐레이션 활성화방안을 제안하고자 하였다. 2021년 기준 국가도서관통계시스템의 학교도서관 현황을 활용하여 부산지역 304개 학교도서관 목록을 확보하여 사서가 배치되어 있는 121개 학교도서관을 선정한 다음 설문조사에 참여하기로 한 83개관을 최종 연구대상으로 선정하였다. 북큐레이션 운영현황과 사서와 사서교사의 인식조사 결과를 바탕으로 학교도서관 북큐레이션을 활성화하기 위한 방안으로 1) 북큐레이션에 대한 전문화된 교육의 확대와 제공, 2) 학교도서관 북큐레이션 운영에 관한 자료의 개발과 보급, 3) 북큐레이션에 대한 역량강화를 위한 사서들의 지속적인 노력, 4) 학교도서관 사서 간의 협력과 정보 공유 등을 제안하였다.
본 연구의 목적은 제7차 교육과정 생물II 교과서의 '광합성' 단원에 나타난 내용 오류를 분석하여 수정 예시를 제시함과 아울러 이 오류가 과목 담당 교사들에 의해 어느 정도 지적되고 수정되는지 조사함으로써 오류가 수정 지도될 가능성을 알아보는데 있다. 이를 위해, 제7차 교육과정 생물II 8종 교과서 광합성 단원에서 오류를 분석하고, 오류가 담긴 교과서 내 지문으로 설문문항을 개발하여 교사들의 오류 인지 및 수정정도를 조사하였다. 8종의 교과서 광합성 단원의 13개 학습주제에서 발견된 오류의 수는 총 48개였으며, 1종의 교과서에서 1개의 학습주제에 대해 4가지 오류가 나타나거나 동일한 오류가 여러 교과서에서 각각 나타나기도 하였다. 35명의 생물II 과목 담당 교사를 대상으로 한 설문 조사 결과, 교과서에 나타난 그래프(문항 6번), 잘못된 용어(문항 4-3번), 잘못된 그림(문항 1-2번) 등과 같은 단순오류의 경우를 오류를 정확히 지적하고 수정한 예가 각각 43%, 40%, 32%로 비율이 높았다. 그러나 광합성의 명반응 과정을 설명하는 삽화에서 에너지 준위의 개념이 접목되어야 하는 오류에 대한 지적을 한 사례는 없었다. 이러한 결과는 생물II 광합성 단원에 나타나는 오류는 정확히 수정되어 지도될 가능성이 낮음을 시사한다. 학생들이 광합성에 대한 오개념을 가질 가능성을 낮추려면 오류를 수정 사항에 대한 자료를 교사들에게 배부하거나 교사연수 또는 워크샵 등을 통해 이에 대한 정보를 나눌 기회가 제공되어야 할 것이다.
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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