초등학생을 대상으로 인공지능교육에 대한 관심이 증대되면서 기존에 수행된 초등 정보교육 연구를 거시적인 관점에서 분석하여 현재의 상황을 이해하고 후속연구의 시사점을 제공하기 위한 노력이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구는 우리나라 초등 정보교육의 연구동향을 조망하고자 하는 목적으로 정보교육학회논문지를 분석하였다. 분석을 위한 데이터는 정보교육학회논문지의 창간호에서 2020년까지 출간된 논문을 모두 선정하였고, 토픽모델링하여 연구주제 11개를 도출하였다. 연구결과, 가장 높은 비중인 토픽 T1은 약 38%을 차지하는 것으로 분석되었고, 토픽 T1에 기여도 순에 따라 교육, 연구, 분석, 초등, 정보의 키워드가 도출었다. 토픽들의 연도별 회귀분석 결과, 연구의 트랜드가 컴퓨팅사고력, 소프트웨어교육, 인공지능교육 등으로 변화하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 초등 정보교육과 관련된 텍스트 데이터를 객관적으로 클러스터링하였다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
The purpose of this study was to analyze one science teacher's understanding of student argumentation and his explicit teaching strategies for implementing it in the classroom. One middle school science teacher, Mr. Field, and his students of 54 participated in this study. Data were collected through three semi-structured interviews, 60 hours of classroom observations, and two times of students' lab reports for eight weeks. Coding categories were developed describing the teacher's understanding of scientific argumentation and a description of the main teaching strategy, the Claim-Evidence Approach, was introduced. Toulmin's approach was employed to analyze student discourse as responses to see how much of this discourse was argumentative. The results indicated that Mr. Field defined scientific inquiry as the abilities of procedural skills through experimentation and of reasoning skills through argumentation. The Claim-Evidence Approach provided students with opportunities to develop their own claims based on their readings, design the investigation for evidence, and differentiate pieces of evidence from data to support their claims and refute others. During this approach, the teacher's role of scaffolding was critical to shift students' less extensive argumentation to more extensive argumentation through his prompts and questions. The different level of teacher's involvement, his explicit teaching strategy, and the students' scientific knowledge influenced the students' ability to develop and improve argumentation.
본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
탐구는 학교과학에서 지속적으로 강조되어 왔다. 하지만 학교에서 주어지는 문제는 학생들이 일상생활에서 경험하고 부딪치는 문제들과는 여러 면에서 다르다. 본 연구의 목적은 학생들이 문제에 대한 인지도식을 거의 갖고 있지 않을 때, 과제에 대한 태도와 사고력이 문제해결과정, 특히, 문제공간의 형성과 정교화에 어떻게 영향을 미치는지를 알아보는 것이다. 이를 위하여 연구자는 미국의 한 영재센터 여름방학 프로그램 중 4-6학년 영재학생 대상 '레고 로봇 수업'에 참여한 학생들의 문제해결전략을 추적하였다. 결과는 다음과 같다. (1) 과제의 선택과 파악방법, 작동자에 대한 인식의 차이 등 과제에 대한 태도는 서로 다른 문제공간을 형성하게 하였다. (2) 분석적 사고, 융통성, 효율적인 정교화 기술, 기존 인지도식의 적용 등의 사고력의 수준 차이는 문제공간의 정교화 차이와 문제해결의 성공여부로 이어졌다. (3) 초기의 문제공간의 차이는 문제해결전략의 형성 차이를 가져왔지만, 사고력 없이는 효과적인 문제해결전략의 정교화가 이루어지지 못하였다. 마지막으로, 위의 결과를 바탕으로 과학탐구를 증진시킬 몇 가지 사항이 제안되었다.
본 연구는 미국영어 화자의 평균적 음향 스펙트럼 분포를 확보한 후 과학영재학교 재학생의 영어발화 양상을 비교하여 상대적으로 우수한 지적 역량을 갖춘 우리나라 과학영재들의 초분절적 영어 유창성 양상을 규명하고, 그 근접성 정도가 영재학교 학생의 영어 과목 정기고사 성취도와 어떤 관계성을 갖는지 탐구하고자 진행되었다. 불과 수 초에서 수십 초에 불과한 음성녹음 데이터 위주로 분석을 시행했던 종래의 연구와 달리 총 4시간에 달하는 미국영어 원어민 화자(남성 15명, 여성 15명)의 음성녹음 자료를 MATLAB(R2022a; The Math Works) 코드로 분석하여 20 -20,000 Hz 주파수 범위 내의 대역별로 장기 스펙트럼 음향에너지 분포값을 확보했으며, 이를 기준으로 과학영재학교 1학년 신입생 80명의 녹음데이터 LTASS(long-term average speech spectrum) 분석 수치와 비교한 결과, 영어 과목 학기말고사의 학업성취도 수준이 상위 30% 이내인 학생들의 표본을 제외하고는 미국영어 음향에너지 분포와의 근접성이 통계적으로 유미하지 않다고 밝혀졌다. 영재학교 입학 후 영어 성취도를 예측하기 위한 지표를 발견하기 위해 수용성 어휘크기검사(receptive vocabulary size test), 학기 중 복수 회 실시한 영어 어휘 형성평가 퀴즈 누적 점수, 공인 영어말하기시험(English Speaking Proficiency Test, ESPT) 성취도를 추가 변량으로 하여 정기고사 성취도와의 상관관계 분석 및 각 변량 간 선형 회귀분석을 시행하였는데, 대개 유년시절 완성되는 영어 유창성을 측정하는 ESPT보다는, 1학기 및 2학기 초 실시한 수용성 어휘크기검사 및 수과학 분야 저빈도 어휘 위주 형성평가 점수와의 통계적 유의성이 월등히 높다는 사실이 관찰되었다. 따라서, 본 연구로부터 확보된 이론적 기반을 토대로 국내 영재학교에서는 발음교육보다 과학영재를 주요 대상으로 한 전문적 수준의 저빈도어휘 교육이 보다 효과적인 교수 요목이라 추정할 수 있다.
수학교육의 궁극적인 목표 중의 하나인 문제해결력을 기르기 위해서는 그 기저가 되는 수학적 개념에 대한 이해가 뒷받침되어야 할 것이다. 본 연구는 영재교육 대상자들이 갖고 있는 수학 용어에 대한 오개념의 실태 및 형성 배경을 추정해 봄으로써 수학 오개념 예방 및 교수 학습 프로그램 개발과 지도에서 고려해야 할 정보를 제공하는 데 있다. 이를 위하여 이론적 측면에서 오개념의 의미 및 형성 배경을 살펴보았다. 그리고 오개념 실태를 알아보기 위해 대학부설 영재교육원생을 대상으로 수와 도형 영역의 수학 개념을 진술한 내용을 분석한 결과 수학적으로 올바르게 진술한 학생은 35% 정도이며, 개념형성 수준을 4수준으로 나눌 경우 관점에 따라 예(例)와 비례(非例)의 구별할 수 있는 2수준과 개념의 공통적 속성을 인식하고, 자신의 표현으로 기술할 수 있는 3수준인 학생이 대부분이다. 그 배경을 추정해 보면 제한된 범례 제시, 잘못된 선개념, 개념 정의와 개념 이미지 사이의 불균형 등에서 찾을 수 있겠다. 이러한 추정을 바탕으로 수학적 용어에 대한 오개념을 해소 방안을 개괄적으로 정리하였다.
교육과 관련된 이슈는 다양한 집단과 상황이 서로 복잡하게 연계된 사회문제로 교육과 관련된 현상을 분석하여 이슈와 문제를 구체적으로 발견하는 것은 쉽지 않은 일이다. 한국어 기반 텍스트 분석은 정량적인 형태로 분석이 가능하고, 텍스트 분석기법의 발전에 따라 연구적인 성과를 내고 있어 교육과 관련된 이슈를 한국어 텍스트로 된 데이터에서 도출하는데 충분히 활용할 수 있다. 본 연구는 청와대 국민청원 홈페이지 게시판의 육아/교육 분야의 청원글을 수집하고 텍스트 분석방법을 활용하여 교육계의 이슈와 문제를 도출하고자 하였다. 분석은 토픽 모델링 기법 중 잠재 디리클레 할당(LDA)을 통해 6개 토픽을 도출하였고, 주요 키워드의 연관규칙을 분석하여 그래프로 시각화하였다. 기존의 설문을 통한 교육의 이슈를 도출하는 방법 이외에 추가로 텍스트 기반의 분석방법을 통해 이슈를 충분히 발견할 수 있다는 점에서 향후 연구의 방향과 정책에 시사점을 제공할 수 있다.
슈퍼스칼라 프로세서는 이슈대역폭에 비해 실제로 처리되는 명령어의 개수는 상대적으로 적다. 본 논문에서는 슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 높이기 위해, 연산처리기 개수에 따른 슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 측정하고, 연산처리기의 활용도를 측정하였다. 실험을 위해 연산처리기 개수는 각각 1개, 2개, 4개로 하였고, 목적프로세서는 4개의 명령어를 동시에 이슈하고 실행할 수 있는 슈퍼스칼라 프로세서를 대상으로 실험하였다. 또한 연산처리기의 활용도를 분석하기 위해 시뮬레이터를 구현하여 명령어가 실행될 때, 실제 처리된 명령어의 개수를 측정하여 연산처리기의 활용도를 측정하였다. 이를 통해 슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어를 실행할 때 필요한 연산처리기의 개수를 결정할 수 있었다. 실험 결과 4-way 슈퍼 스칼라 프로세서에서 명령어 실행에 필요한 연산처리기의 개수는 2개가 적당함을 확인할 수 있었다.
학교기하에서는 논증기하, 해석기하, 벡터기하 등의 다양한 접근을 다루고 있는데, 특히 이러한 유클리드 기하에 대한 다양한 접근 사이의 연결성은 기하학적 방법과 대수적 방법의 연 결성으로 볼 수 있다. 본 연구는 교과지식의 측면에서, 논증기하증명에서 벡터와 내적의 대수적 성질의 의미를 분석함으로서 학교 수학에서 기하학적 증명과 벡터와 내적을 이용한 대수적 증명의 연결성에 대하여 고찰하였다.
본 논문은 융복합 논문지인 창의정보문화연구의 연구 동향을 분석하기 위한 목적으로 텍스트 마이닝 방법을 활용하였다. 기존의 연구동향 분석방법은 전통적인 내용분석 방법을 사용하여 연구자 개인의 성향이 반영되는 한계가 있었다. 따라서, 기존 연구 동향 분석의 한계를 보완하고자 본 논문에서는 토픽 모델링 기법을 사용하였고, 창의정보문화연구 논문지의 2015년에서 2019년까지 발간된 논문 전체의 영문초록을 분석하였다. 분석 결과, 가장 많이 등장한 단어는 "education"이었고, 8개의 연구 주제가 도출되었다. 도출된 주제는 교육대상, 교육평가, 학습자역량, 소프트웨어와 메이커 문화, 정보교육과 컴퓨터교육, 미래교육, 창의성, 교수학습방법으로 분석되었다. 본 논문의 텍스트 마이닝을 활용하여 융복합연구 논문지의 연구동향을 분석하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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