최근 정보통신기술의 발전으로 스마트한 기술들이 확산되면서 이전과 다른 방법으로 소통하고 콘텐츠를 활용할 수 있게 되었다. 이러한 변화는 보다 다양한 학습방법을 가능하게 함으로써 교육산업에 큰 변화를 가져오고 있다. 한국은 e-러닝에 이어 스마트러닝 선도국으로 도약하기 위해 2011년 스마트교육 추진 정책 수립을 시작으로 공교육에 스마트러닝 도입을 적극 추진해왔다. 그러나 아직까지 스마트러닝의 추진 성과는 미미한 것으로 판단된다. 따라서 현 시점에서 공교육의 스마트러닝 추진 문제점을 파악하고 개선안을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 스마트러닝이 공교육에 정착하기 위한 성공전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 공교육과 스마트러닝 환경을 종합적으로 검토하고, SWOT 분석과 AHP 기법을 통해 전략 요인과 우선순위를 도출하였다. 분석 결과, 국내 공교육 환경에 스마트러닝을 성공적으로 정착시키기 위해서는 약점을 보완하여 위협을 극복하는 WT전략에 초점을 맞춰야 하는 것으로 나타났다. 세부 요인으로는 미흡한 스마트러닝 관련 교사 연수 제도(W2), 제도차원 교육환경기반 및 추진역량(S4), 스마트러닝 추진에 대한 제한적 정부지원(T4) 순으로 나타났다. 특히 정부의 제도적 기반이 우선적으로 검토되어야 한다는 시사점이 도출되었다. 이 연구는 향후 스마트러닝 추진을 위한 정책과 지원제도 수립 과정에 전략적 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 도시에 대한 키워드 검색량을 관심의 지표로 보고 검색키워드를 유형화하여 각 유형별 검색량이 페이스북 팬 수 및 관광객 수에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 위계적 커뮤니케이션 효과 모형에 따르면 커뮤니케이션의 효과는 인지-태도-행동의 순차성을 띄는 것으로 나타난다. 이에 따라 검색행동을 통해 특정 도시에 대한 관여 및 지식이 높아진 관광 소비자가 호감을 느끼게 되면 페이스북 팬페이지 가입을 통해 보다 적극적인 정보탐색을 할 것이며, 직접적인 관광행동으로 이어질 것이라고 예측하였다. 이를 위해 구글 트렌드에 나타난 서울시 관련 검색 키워드의 유형 별 검색량과 서울시 해외 공식 계정인 'Seoul Korea'의 팬 수, 마지막으로 서울시 외국인 관광객 수 간의 영향 관계를 검증하였다. 분석결과, 서울시의 검색 키워드 유형은 관광매력 키워드, 자연환경 키워드, 상징적 키워드, 접근적 키워드로 도출되었으며 그 중 페이스북 팬 수에 영향을 미치는 요인은 관광매력 키워드과 상징적 키워드인 것으로 나타났다. 또, 관광매력 키워드와 상징적 키워드는 서울시 페이스북 팬 수를 매개로 서울시 관광객 수에 영향을 미친다는 결과가 도출되었다. 이러한 결과에 따라, 앞으로의 서울시의 외국인 관광 소비자를 대상으로는 관광매력적인 요소와 한국적인 요소를 강조한 메시지를 소구하는 것이 유효할 것이라는 실무적 함의를 제공할 수 있다.
본 연구는 지역정보화추진체계 발전모형을 제시하고자 참여관찰, 문헌연구, 법제도분석, 전문가 인터뷰 등을 통해 다양한 자료를 수집 정리하고 이를 바탕으로 전문가를 대상으로 계층분석(AHP)을 실시하였다. 그 결과를 요약해 보면 지역정보화 추진의 정책관계개선, 집행조직구조 개선, 정책환경 개선, 그리고 정책내용의 개선 필요성 순으로 정책대안의 가중치가 도출되었다. 이는 향후 지역정보화 정책추진체계 개편논의에 있어 이를 고려할 필요가 있음을 의미한다. 본 연구는 응답자 속성분석을 통해 정책 참여자들의 이해관계에 따라 정책대안에 대한 가중치가 달라짐을 설명할 수 있었다. 이를 통해 지역정보화 정책의 형성과정에 학술적으로 논의되고 있는 정책네트워크 모형의 적용 가능성을 볼 수 있었다. 본 연구의 정책적 시사점으로 지자체의 지역정보화 추진에 있어서 자율성확보와 이를 지원하기 위한 중앙정부와의 상호 협력이 강화되어야 함이 도출되었다. 동시에 지역정보화 정책의 정책적 중요성을 재정립하고 이를 수행하기 위한 집행조직의 권한과 역할에 대한 위상 강화 필요성 등으로 정리할 수 있었다. 나아가 본 연구는 지역주민들의 삶과 경제활동, 문화 등의 전반에 영향을 주는 정책으로 지역정보화정책을 좀 더 광의 개념으로 정의 할 필요가 있고 이를 통해 지역정보화정책의 정부내 가치 및 중요성이 재평가 될 수 있음을 강조하였다. 또한 소관법률과 소관부처가 달라 발생하는 지역정보화정책의 비효율성을 최소화하기 위한 법안 정비와 부처간 상호협력 강화를 위한 제도개선의 필요성을 강조하였다.
TIMSS는 수학·과학 성취도 추이 변화를 분석하는 대표적인 국제비교 연구로, 수학·과학 성취도 조사와 추이 점검 뿐 아니라, 참여국가의 교육 체제, 교육과정, 교수·학습 맥락 등에 대한 정보 수집을 통해 각국의 수학·과학 교육에 시사점을 제공한다. TIMSS에서 수학 평가와 관련된 선행연구들은 주로 성취도 결과에 초점을 두어 왔으며, 수학 평가틀의 내용과 특징에 대해 상세하게 살펴본 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 TIMSS 2019 수학 평가틀의 특징을 분석하고, 이를 우리나라 수학과 교육과정에 비추어 학생들의 학습시기를 살펴봄으로써 수학과 교육과정과 수학 학습에 주는 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과를 토대로 도출된 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 국제 수준에서 수학과 교육과정에서 내용 요소 간 연계성 강화를 위한 점검이 필요하다. 둘째, 국제 수준에서 수학과 교육과정에서 내용 요소의 학습시기의 적절성, 연속성 등에 대한 점검이 필요하다. 마지막으로, 우리나라 수학과 교육과정에서 내용 영역의 위계 및 내용 체계 구조가 국제적인 수학교육의 방향과 부합하고 있는지에 대한 확인이 필요하다. 본 연구는 이상의 시사점을 위한 기초자료로서, 수학과 교육과정 개정 및 대규모 평가틀 개발 방향 설정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
세월호 참사로 희생된 250명의 아이들을 위한 추모공원 조성방향을 제안하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 먼저 지역사회 차원에서 추모공원에 대해 논의했던 사항을 이해하고, 피해당사자인 유가족들과 지역주민, 전문가들의 의견수렴을 통해 추모공원 방안을 모색하고자 했다. 유가족들과 시민들이 함께 국제공모전 시민지침서를 만들고자 진행한 참여형 워크숍, 신진디자인의 아이디어 수렴을 위한 공모전, 인문사회·문화관광·도시재생 전문가들과 함께한 특강, 홈페이지에 게시된 반대청원 등 다양한 활동들이 전개되었다. 이들 과정을 체계적으로 분석하기 위해서 사회적 담론분석 연구방법을 활용하였고, 분석된 담론을 평가하기 위하여 4가지 범주로 유형화하고 기능 및 역할을 15가지로 세분화 했다. 이렇게 도출된 담론들의 우선순위 및 적정성 평가를 위하여 활동가, 공무원, 전문가 30명을 대상으로 계층화 분석방법(AHP)을 수행했고, 설문조사를 시행하여 세월호 유가족 포함 지역주민 467명이 생각하는 추모공원에 대한 인식을 분석했다. 그리고 분석된 연구결과를 바탕으로 세 가지 추모공원 방향을 제안했다. 첫 번째는 일상 속에서 기억하는 추모공원이다. 기존의 추모공원처럼 경건함과 엄숙함으로 아픔과 슬픔을 나누는 공간의 모습에서 탈피하여 문화적 콘텐츠가 다양한 공원이 되어야 한다는 것이다. 그리고 이러한 공원생활 속에서 희생된 아이들을 자연스럽게 만나게 되고, 기억하는 것이 나아가야 하는 방향이다. 두 번째는 지역사회의 변화와 혁신을 유도하는 촉매제와 같은 공원이다. 세월호 추모공원이 존재함에 따라 지역사회에 직·간접적인 영향으로 변화를 줄 수 있는 공간이 되어야 한다. 중장기적인 관점에서 작은 공간 하나 만드는 것을 넘어 지역사회의 변화와 혁신을 만들어가는 계기가 되어야 한다. 세 번째는 사회적 공유과정을 거쳐서 모든 이들이 함께 하는 공원이 되어야 한다는 지점이다. 도심형 메모리얼 파크가 혐오시설이라는 인식 때문에 아직도 반대하는 이들이 일부 있는데, 이들을 포용하여 함께 할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하다. 본 연구를 통해서 도출된 연구내용이 2021년 예정된 국제설계 공모지침서에 반영되고, 중장기적 관점에서 지속적 공원운영 관리 가이드라인 역할을 하도록 하는 것이 목적이다.
세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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