이 논문은 관찰학습에서 나타나고 있는 반두라의 대리강화에 대한 이론과 효과들을 살펴보고, 그 개념을 기독교교육에서 행해지고 있는 영적 롤 모델링 전략에 적용한 연구이다. 이를 위해 먼저 반두라가 소개하고 있는 대리강화란 무엇이며, 관찰학습에서 대리강화가 어떻게 발생하는가 그리고 대리강화가 관찰자의 행동 변화에 어떠한 영향을 미치는가에 대하여 살펴보았다. 특별히 반두라는 관찰학습과 모방 혹은 반모방 행동 안에서 일어나는 학습과정에 대하여 개념화하였다. 이를 바탕으로 하여 반두라는 관찰학습에서 일어나는 대리강화의 과정을 4단계(집중, 기억, 행동재생, 그리고 동기화)로 분류하여 설명한다. 그뿐만이 아니라. 대리강화의 효과에 대해 3가지(관찰학습효과, 억제-탈억제효과, 유발효과)를 제시하였다. 이러한 반두라의 대리강화 이론과 그 효과를 바탕으로 하여 기독교교육에서 논의되고 있는 예수님 닮아가기 혹은 제자훈련 안에서의 영적 롤 모델링 전략을 재평가했다. 특별히 성경에서 사용하고 있는 모방에 대한 개념을 반두라의 대리강화 이론과 비교하면서 재해석하였고, 사도 바울이 제시하고 있는 영적 롤 모델의 역할을 대리강화의 효과라는 차원에서 재점검했다. 그 결과 2가지 차원에서의 영적 롤 모델 전략을 발견하였다. 즉 바울의 영적 롤 모델 역할은 긍정적인 차원에서 대리강화로써 신자로 하여금 기대되는 행동을 실행할 수 있도록 도와주는 하나의 본보기가 된다. 반면에 바울의 명령은 신자들에게 명확한 탈억제 효과를 불러일으키는 부정적인 차원에서의 대리강화로 사용되고 있음을 발견하였다. 그리고 마지막으로 관찰학습에 대한 연구들과 성경적 영적 롤 모델링 전략을 서로 연관시킴으로써 반두라의 대리강화가 기독교교육에 미칠 가능성을 함의하였다.
This paper aims to compare the effects of two teaching methods, the discovery-observational(DO) and the expository-observational(EO) instructions, on students learning interest in the life cycle of fruit fly. The subjects, 463 third-graders from two elementary schools in Changwon City, were divided into two groups, the DO group and the EO group. After the instruction on the life of the flies in two different teaching ways, a questionnaire with 13 items was devised regarding the students' interest, and the subjects were asked to respond to it. The results reveal that the general mean score of the DO group is higher than that of the EO group. Also, the DO group obtains the higher mean score in each item, except two items about knowledge learning. The differences of the mean scores of the two types, general as well as item-individual, between the two groups are statistically significant. This suggests that the class about the life cycle of living creatures easily getatable and observable, such as fruit flies, should be student-centered investigatory one, where students themselves collect them and observe the process of their growth and whole cycle.
This study analyzed variations of learning stress by comparing the salivary cortisol levels of students who participated in Earth Science inquiry activities. The cortisol concentrations between the pre- and post-inquiries of the sample of 34 university students, who had taken the course of 'Basic Earth Science and Experiments', were analyzed. The Earth Science inquiries consisted of geology and astronomy activities. The observational geology activities consisted of a session of 'structure contours and map patterns' and the cognitive astronomy activities consisted of a session of 'representations of horizontal and equatorial coordinates'. These Earth Science inquiry activities were found to cause students to have anxiety, and the thought processes that these activities involved were found to cause learning stress. The variations in cortisol concentrations of students increased by $1.6{\pm}5.9ng\;mL^{-1}$ after conducting observational activities in geology compared with $2.1{\pm}6.2ng\;mL^{-1}$ after doing cognitive activities in astronomy. The analysis of the observational activities in the geology inquiry activities indicated that they were consistent with low levels of learning stress. Conversely, the analysis of the cognitive activities in the astronomy inquiry activities showed significant individual variations in cortisol concentrations. Furthermore, individual differences in cognitive ability were reflected in the astronomy inquiry activities. While students, who received high scores, exhibited low levels of stress in the geology inquiry activities, they showed high levels of stress in the astronomy inquiry activities. It was concluded that, in the case of students with high scores in the study, the level of learning stress increased due to the raised anxiety in cognitive inquiry activities. In contrast, students, who received low scores in the study, exhibited high levels of stress in the geology inquiry activities, and low levels of stress in the astronomy inquiry activities.
곤충 종은 환경생태학적 종 다양성 보존과 국가적 생물자원 활용전략 관점에서 중요한 역할을 하기 때문에 생태계의 주요 구성요소로 인식되고 있다. 곤충 종 보존과 육성을 위해서는 곤충전문가는 물론 곤충비전문가인 일반인과 학생들도 곤충에 관심을 가질 수 있는 곤충관찰학습 환경이 요구된다. 그러므로, 곤충식별은 관찰학습에 있어서 주요학습의 동기유발 요인이 된다. 현재 서비스하고 있는 온라인 곤충 종 분류검색시스템은 시간 소모적이며, 곤충 종에 대한 지식이 부족한 일반인들이 곤충식별의 도구로 사용하기에는 많은 노력을 요구하기 때문에 비효율적이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 일반인들이 자연 생태계에서 관찰한 내용을 바탕으로 곤충식별을 도와주는 스마트폰 기반의 유러닝시스템인 곤충 종 식별추론 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 곤충관찰정보와 생물학적 곤충특성과의 유사도에 기반하여 추론검색을 수행한다. 이를 위해, 생물학적 곤충특성을 목, 과, 종 단위의 27개 항목으로 분류하고, 관찰 단계별 유사도 지표를 제안하였다. 또한, 본 연구의 유용성을 보이기 위하여 추론검색 프로토타입시스템을 개발하고, 기존의 분류검색시스템과의 곤충식별 비교테스트를 하였다. 실험결과, 본 연구의 추론검색 방법이 곤충식별의 효과성에 있어 더 우수함을 보였고, 검색시간에 있어서도 보다 효율적인 시스템이 될 수 있음을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권2호
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pp.177-191
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2022
This paper addresses the use of machine learning methods for causal estimation of treatment effects from observational data. Even though conducting randomized experimental trials is a gold standard to reveal potential causal relationships, observational study is another rich source for investigation of exposure effects, for example, in the research of comparative effectiveness and safety of treatments, where the causal effect can be identified if covariates contain all confounding variables. In this context, statistical regression models for the expected outcome and the probability of treatment are often imposed, which can be combined in a clever way to yield more efficient and robust causal estimators. Recently, targeted maximum likelihood estimation and causal random forest is proposed and extensively studied for the use of data-adaptive regression in estimation of causal inference parameters. Machine learning methods are a natural choice in these settings to improve the quality of the final estimate of the treatment effect. We explore how we can adapt the design and training of several machine learning algorithms for causal inference and study their finite-sample performance through simulation experiments under various scenarios. Application to the percutaneous coronary intervention (PCI) data shows that these adaptations can improve simple linear regression-based methods.
본 연구의 목적은 활동관찰이 지적장애청소년의 볼링수행에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 본 연구에 선정된 피험자들은 D시 소재 특수학교에 재원 중인 14-16세의 경도지적장애청소년을 연구대상으로 선정하였다. 대상자들은 모두 사회성숙도(SQ) 지수가 60-70사이를 나타내었으며 이는 IQ(K-WISC)가 55-69 사이에 포함되는 것으로 경도지적장애로 판별된다. 실험에 참여하는 동안 피험자들은 볼링의 각 프레임이 시작하기 전에 1분간의 활동관찰 내용을 3분 동안 반복적으로 시청을 하고, 볼링 60프레임을 수행하였다. 이 연구의 실험설계는 2(집단)${\times}$ 6(회기)에 대해 반복측정 이원분산분석과 파지단계 점수는 one-way ANOVA로 분석했다. 종속변수는 볼링점수이다. 연구문제와 관련된 통계적 유의수준은 ${\alpha}=.05$로 하였으며, 사후분석에는 Turkey's HSD를 사용하였다. 통계적 자료 분석은 SPSS 21.0 프로그램을 사용하였다. 본 연구결과 활동관찰집단이 통제집단보다 볼링점수가 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 비디오 형태의 모델링에서 관찰학습이 지적장애인의 볼링기술 습득 및 학습을 향상시킬 수 있는 가능성이 있다는 것을 보여주었다고 판단된다.
The structures and processes of medical education have changed little since the publication of Flexner's report, which stressed the scientific orientation of medical education and the curricular structure of 2 years of formal knowledge education and 2 years of clinical experience. However, the previous perspectives on medical education are facing challenges, and these call for new pedagogy and theories on which to base medical education practice. Considering that social dimensions of learning have been emphasized in practice, perspectives that integrate these aspects are needed. Among the various learning theories, social cognitive theory refers to the theoretical framework which contends that learning occurs within interactions with others and environments. From a social cognitive standpoint, learning through observation is a critical component in human functioning. Indeed, observational learning has particular significance in medical education in that it provides the context for which the importance and meaning of role models can be understood. In addition, as theoretical constructs such as self-efficacy and outcome expectations allow us to establish an effective learning environment, exploring the concepts of the theory could be beneficial to medical education practice. In this context, the present review article aims to provide a glimpse of the fundamental assumptions and theoretical concepts of social cognitive theory and discusses the implications the theory has on teaching and learning. Further, a review of previous studies could help explain how the theory has informed medical education practice. Finally, the author will conclude with the implications and limitations of applying social cognitive theory in medical education.
본 연구에서는 전라북도 부안군 채석강 지역에 대한 3D파노라마 가상 현실 지질 답사 투어 학습자료를 개발하였다. 개발된 프로그램은 $360^{\circ}{\times}180^{\circ}$ 파노라마로서 관측 지점의 모든 면을 볼 수 있고, 확대, 축소, 화면 돌리기 등의 상호작용이 가능하다. 이 프로그램의 교육적 효과를 얻기 위해 컴파스 활용하기, 지층의 경사 등을 측정하기 위한 이동 가능한 각도기 제공, 관찰 지점의 표본에 대한 3D 관찰하기 등을 제공하였다. 또 주요 관찰 포인트에는 확대된 사진, 팝업창, 전문가 설명 등으로 학습을 도왔다. 이 프로그램의 교육적 효과를 알아보기 위하여 중학교 과학 영재반 학생 35명에게 적용해본 결과 약 85% 이상의 긍정적인 반응을 보여주었다. 따라서 이 프로그램은 중학교 과학과 지질학 수업 시 간접적 상황학습이 될 수 있고, 시간문제, 비용문제, 안전문제 등을 줄일 수 있는 하나의 보충적인 지질 답사 방법이 될 것이다.
본 논문에서는 관측소에서 위성을 관측할 때 나오는 광학 관측 데이터인 각도 정보를 통해 A.I 기법 중 하나인 심층 학습을 적용하여 관측소에서 위성까지의 거리 정보를 학습시켜 거리 정보를 예측하게 만들어 위성의 궤도결정 정밀도를 높였다. 이를 위해 GMAT에서 관측 데이터를 생성하고, 생성된 관측 데이터를 전처리 과정을 통해 심층 학습의 학습 데이터 오차를 줄였으며, MATLAB을 통해 심층 학습을 진행하였다. 학습을 통해 나온 예측된 거리 정보를 토대로 궤도결정의 필터링 기법 중 하나인 확장 칼만 필터를 GMAT을 통해 사용하여 궤도결정을 실시 하였다. 거리 정보가 없는 각도 정보를 가지고 한 궤도결정과 모델을 통해 나온 예측된 거리 정보가 있는 궤도결정 결과를 비교 분석하여 모델의 신뢰성을 검증하였으며, 실제 관측 데이터를 기반으로 결과를 비교 분석하여 궤도결정의 정밀도가 향상됨을 보여준다.
Learning effect is an observation that the more times a task is performed, the less time is required to produce the same amount of outcomes. The construction industry heavily relies on repeated tasks where the learning effect is an important measure to be used. However, most construction durations are calculated and applied in real projects without considering the learning effects in each of the repeated activities. This paper applied the learning effect to the repeated activities in a small sized apartment construction project. The result showed that there was about 10 percent of difference in duration (one approach of the total duration with learning effects in 41 days while the other without learning effect in 36.5 days). To make the comparison between the two approaches, a large number of BIM based computer simulations were generated and useful patterns were recognized using machine learning algorithm named Decision Tree (See5). Machine learning is a data-driven approach for pattern recognition based on observational evidence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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