• 한국가정과교육학회지
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• 제30권1호
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• pp.29-42
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• 2018

본 연구의 목적은 기술 가정과의 인성교육 실현을 위해 ARCS 동기유발 전략을 적용한 인성교육 교수 학습 과정안을 개발하여 수업을 실시한 후, 가정과 수업이 청소년의 인성변화에 긍정적인 영향을 미치는지 그 효과를 분석하는데 있다. 수업은 광주광역시에 위치한 M중학교의 남학생 4학급 110명을 대상으로 2017년 3월 6일부터 4월 7일까지 총 5주간 9차시의 인성교육 수업이 실시되었다. 또한 학습자의 수업 평가, 수업 전 후 인성수준 평가를 통해 수업의 효과를 살펴보았다. 본 연구의 단계 및 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, '가족의 이해' 단원의 인성교육 수업을 위하여 9차시의 교수 학습 과정안이 개발되었다. 본 교수 학습 과정안은 ARCS 동기 유발 전략을 적용하여 학습자의 학습 흥미도를 높이고 인성요소를 고려하여 중학생의 인성을 향상하기 위한 것이다. 교수 학습을 위해 중학교 기술 가정 '가족의 이해' 단원에서 총 9차시의 교수 학습 과정안을 개발하고, 활동지(14), PPT자료(2)를 개발하였다. 둘째, ARCS 동기유발 전략을 적용한 인성교육 수업을 받은 중학생은 인성의 하위 항목 (성실, 배려 소통, 책임, 자기조절, 정직 용기, 지혜, 정의) 모두에서 유의한 차이가 나타났다. 따라서 ARCS를 적용한 인성교육 수업은 중학생의 인성을 함양하는데 긍정적 효과를 보였다고 할 수 있다. 셋째, ARCS 동기유발 전략을 적용한 인성교육 수업은 학습자의 수업의 만족도를 높여주었다. 척도형 설문조사를 실시한 결과 수업에 대한 전반적인 평가 4개의 문항에서 72.3%가 '매우 그렇다'로 응답하였다. 좋았던 점과 아쉬웠던 점을 묻는 개방형 질문에는 '재미있었고, 가족에 대해 더 잘 알 수 있었고 조 활동이 많아 배려와 협동심이 늘어날 수 있어 좋았다.' 등의 응답으로 학습자들이 인성교육 수업에 즐겁게 참여하였다는 것을 알 수 있었다. 단 필기내용이 많아 힘들어 하는 학생들이 있으므로 좀 더 효율적인 지도 방안을 모색할 필요가 있다. 개발된 ARCS 동기유발 전략을 적용한 기술 가정과 인성교육 교수 학습 과정안과 학습 자료는 학생들의 인성 역량을 강화하는 기초 자료로 활용이 되길 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-19
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• 2013

이 연구는 2007년 개정 교육과정 기술 가정 교과의 8학년 '주거 공간 활용' 단원에서 '다양한 가족의 특성을 고려한 주거 공간 디자인'을 주제로 프로젝트 학습을 적용한 교수 학습 과정안과 학습 자료를 개발하고 실제 교실 수업으로 실행하여 수업 후의 창의성과 인성 요소를 측정하고, 그 효과를 분석하는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 분석, 설계, 개발, 실행, 평가 단계로 연구를 진행하면서 이춘식과 이수정(2003)의 프로젝트 학습 단계를 적용하였다. 분석단계에서는 교육과정, 교과서, 선행연구를 분석하여 교수 학습 과정안의 단원과 총괄목표를 선정하고, 설계단계에서는 프로젝트 학습 단계, 창의성과 인성의 평가 요소에 대한 계획을 세웠다. 개발 단계에서는 매 차시 창의 인성 기법을 적용한 15차 시 교수 학습 과정안, 프로젝트 학습을 위한 수업 자료(개별 활동지 7개, 모둠 활동지 1개, 동영상자료 4개, ppt자료 2세트, 학습 자료 1개, 주택 도면집 1개), 수행평가 기준안, 창의 인성 검사 도구, 프로젝트 학습의 흥미도 및 만족도 평가 도구를 개발하였다. 이를 광주광역시 소재 G중학교 2학년 5학급 163명을 대상으로 2011년 10월 17일부터 11월 18일까지 5주간 실행한 후, 창의 인성 검사지, 수행평가 결과물, 프로젝트 학습의 흥미도 및 만족도 설문조사, 교사의 수업평가를 분석하였다. 주거 공간 디자인 프로젝트 학습은 창의성의 요소인 유창성, 융통성, 독창성, 정교성과 인성의 요소인 배려심과 협동심을 교육시키는데 효과적이었다. 또한 다양한 형태의 가족을 고려한 주거 디자인 작품이 완성되어 학습목표의 달성에 효과적이었으며, 학습자로 하여금 성취감을 느끼게 하여 수업의 흥미도와 만족도가 높았다. 후속연구에서는 비교집단을 두어 사전사후 뿐만 아니라 두 집단간의 차이분석을 통해 정밀한 효과 분석을 시도해 볼 것을 제언한다. 또한 창의 인성 교육의 효과를 분석하기 위한 신뢰도 높은 검사 도구 개발과 현 교육과정을 기본으로 한 실제적인 프로젝트 학습 모형을 개발하는 후속연구를 제안한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.