• 한국초등수학교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.143-159
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• 2018

수학 문제해결 교육 연구에 있어서 문제해결 과정에 나타나는 인지적, 정의적 요소의 상호작용 및 메타정의적 측면에 대한 연구의 비중이 점차 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 수학 학습 성취 수준에 따라 초등학생의 문제해결 과정에 작용하는 메타정의의 기능적 특성을 파악하기 위하여 빈도 분석과 사례 분석을 병행하였다. 수학 학습 성취 수준에 따라 협업적 문제해결 활동에서 나타나는 메타정의 출현 빈도, 메타정의 유형별 빈도, 메타정의의 메타적 기능 유형별 빈도를 비교 분석하였다. 또한, 수학 학습 성취 수준별 메타정의의 메타적 기능 유형별 사례의 분석을 통하여 메타정의의 실제적인 작용 메카니즘을 파악하였다. 그 결과, 수학 학습 성취 하 수준 집단의 문제해결 과정에서 상 수준 집단에 비해 메타정의의 출현 비율이 상대적으로 높았으며, 상 수준 집단의 메타정의는 하 수준 집단에 비해 상대적으로 다양한 유형의 메타적 기능으로 작용하였다. 이와 같은 연구 결과로부터 수학 문제해결 수업에 적용해 볼 수 있는 메타정의의 기능적 특성과 관련한 교육적 시사점을 도출하였다.

• 한국간호교육학회지
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• 제18권2호
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• pp.323-331
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• 2012

Purpose: Level of meta-cognition of students has been regarded as one of the crucial factors on web-based learning. This study aimed to describe interaction type in small group discussion of the nursing graduate students and to investigate learning consequences and interaction types in group discussion on meta-cognition level. Method: Twenty six graduate nursing students attending the class on-line at the K university in Seoul were included in the study. We measured their meta-cognition level and learning attitude. We also scored their individual and group reports as well as analyzed interaction type by reviewing the dialogue of the group discussion. Results: The participants showed low frequency of exploratory interaction and high frequency of integrative interaction in the cognitive interaction category. They showed frequent modification interaction in the meta-cognitive interaction category. Interestingly, the students with lower level of meta-cognition achieved significantly greater scores in the individual assignments. High functioning group consisting of the students with high meta-cognitive level produced greater group report. Conclusion: A new strategy is needed to encourage in-depth interaction in a group discussion of nursing students. Meta-cognitive level of the students should be considered to form a small group for discussion in order to improve group activities.

• 한국치위생학회지
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• 제20권2호
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• pp.221-232
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• 2020

Objectives: The aim of this study was to suggest a method for training students majoring in dental hygiene with a sense of professionalism by identifying meta-cognition, efficient learning strategies, and self-directedness necessary to become a spontaneous, self-controlled learner. Methods: A survey was conducted on 316 students majoring in dental hygiene, and collected data were analyzed using SPSS, version 23.0. A post-hoc analysis was performed using descriptive statistics, t-test, analysis of variance, and Duncan's multiple range test, and Pearson's correlation coefficient was used to assess the relationship among meta-cognition, learning strategy, and self-directedness. Results: The meta-cognition, learning strategy, and self-directedness scores of students majoring in dental hygiene were 3.25, 3.08, and 3.12, respectively. Meta-cognition was significant because the grade was lower, and the previous semester grade and major satisfaction were higher. Learning strategy was significant because the previous semester grade and major satisfaction were higher among general high school students. Self-directedness was significantly low in students whose self-conviction score was below 2.0 in terms of the previous semester grade and significantly high with high self-satisfaction. Conclusions: Instructors at the dental hygiene department should acknowledge the importance of meta-cognition, find various teaching methods to improve learning strategy, and encourage students to participate in class by enhancing self-directedness in learning.

• International Journal of Contents
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• 제16권3호
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• pp.18-32
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• 2020

The aim of this study was to perform a meta-analysis of the learning outcomes of immersive learning technologies in English language teaching (ELT). This study examined 12 articles, yielding a total of 20 effect sizes. The Comprehensive Meta-Analysis (CMA) program was employed for data analysis. The findings revealed that the overall effect size was 0.84, implying a large effect size. Additionally, the mean effect sizes of the dependent variables revealed a large effect size for both the cognitive and affective domains. Furthermore, the study analyzed the impact of moderator variables such as sample scale, technology type, tool type, work type, program type, duration (sessions), the degree of immersion, instructional technique, and augmented reality (AR) type. Among the moderators, the degree of immersion was found to be statistically significant. In conclusion, the study results suggested that immersive learning technologies had a positive impact on learning in ELT.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.95-100
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• 2021

본 논문에서는 수중 건설 로봇을 제어하기 위한 모델 기반 메타 강화 학습 방법을 제안한다. 모델 기반 메타 강화 학습은 실제 응용 프로그램의 최근 경험을 사용하여 모델을 빠르게 업데이트한다. 다음으로, 대상 위치에 도달하기 위해 매니퓰레이터의 제어 입력을 계산하는 모델 예측 제어로 모델을 전송한다. MuJoCo 및 Gazebo를 사용하여 모델 기반 메타 강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 수중 건설 로봇의 실제 제어 환경에서의 모델 불확실성을 포함하여 제안한 방법을 검증하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.407-414
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• 2019

최근 NCS 교육기반으로 개편된 이후 NCS에서 요구하는 직업기초능력과 직무능력을 향상하기 위한 다양한 학습방법이 모색되고 있으며, 그에 따른 평가방법이 절실히 필요하다. 본 연구에서는 전문대학 방사선과 학생들을 대상으로 NCS 교육과정에서 요구하는 직무능력과 직업기초능력을 향상시키기 위하여 평가 사례로 메타인지 학습과 하브루타 학습을 적용하여 평가하였다. 적용한 결과, 메타인지 학습 대응 표본 통계량에서는 사전 메타인지학습 설문을 5점 척도로 했을 경우 평균 2.6883, 사후 메타인지 학습 설문 평균은 4.2468로 나타나 약 1.55점 향상되었다. 상관계수는 0.782, 유의확률은 0.045로 유의하게 나타났다. 하브루타 학습 대응 표본 통계량에서는 사전 하브루타 학습 설문을 5점 척도로 했을 경우 평균 3.1515, 사후 하브루타 학습 설문 평균은 4.3853으로 나타나 약 1.23점 향상되었다. 상관계수는 0.631, 유의확률은 0.049로 유의하게 나타났다. 메타인지 학습과 하브루타 학습이 상관관계가 있는지 이변량 상관계수를 통하여 알아 본 결과, 메타인지의 평균은 3.4675, 하브루타의 평균은 3.7684로 나타났으며 메타인지 학습과 하브루타 학습은 -0.042의 상관관계를 가지며 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 따라서 직무능력을 향상시키기 위한 학습방법은 교과목 특성을 고려하여 적용해야 할 것이다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제14권2호
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• pp.217-239
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• 2010

본 연구는 영재교육의 최근연구 경향과 요구를 반영하는 것으로 초등수학영재들과 일반학생들 사이의 학습전략을 비교분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학교 수학영재들이 일반학생보다 학습동기와 자아효능감이 높게 나타났으며, 인지 초인지전략 및 자원관리전략의 활용도 매우 높게 나타났다. 둘째, 수학영재의 경우 성별에 따라 자원관리전략에 있어서 차이를 나타내며, 일반학생은 성별에 따라 학습동기에서 차이가 나타났을 뿐만 아니라, 영재교육 경험이 있는 학생들이 그렇지 않은 학생들보다 학습동기 및 자아효능감이 높게 나타났다. 셋째, 초등학교 수학영재는 학습 동기, 자아효능감, 인지 초인지전략, 자원관리전략 사이의 높은 정적인 상관관계를 가지며, 일반학생의 경우도 인지 초인지전략과 자원관리전략 사이의 상관관계는 없으나, 학습동기, 자아효능감, 인지 초인지전략, 자원관리전략 사이에서 모두 높은 정적인 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.689-696
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• 2015

본 연구에서는 학습장애학생들이 메타인지(Meta-cognition)를 효과적으로 활용하여 학습 중에 일어나는 문제를 스스로 해결하려는 습관을 만들어 줄 수 있도록 스마트 러닝을 기반으로 한 학습시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 스마트 시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 스마트기기 및 교육시스템을 활용하여 학생의 개별화 학습이 가능하다. 둘째, 학생의 지속적인 반복학습이 가능하다. 셋째, 애플리케이션을 활용한 학습을 통해 학생의 학업성취도 향상이 가능하다. 이처럼 메타인지를 활용한 스마트러닝 시스템을 학습장애학생들에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들이 수학 학습에 대한 흥미를 가지게 되고, 자신감이 향상되었다. 둘째, 학생들의 수학 문제 해결 능력이 향상되었다. 셋째, 학생의 자기주도적인 개별화 학습이 이루어졌다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권3호
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• pp.163-172
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• 2022

Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권4호
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• pp.359-376
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• 2021

본 연구는 수학 학습에서 긍정적이거나 부정적으로 발현되는 학습자의 감정이나 학습자가 보유한 수학에 대한 신념, 태도가 수학 학습 결과에 영향을 미친다는 연구에 기반하여 학습자 감정이나 정의적 요소들을 학습자 자신의 학습 목표나 목적에 맞게 조절할 수 있는 요소를 강구하고자 하였다. 이를 위하여 메타 정의에 관련된 연구들을 연결망 분석을 통하여 종합적으로 분석함으로써 메타 정의의 정의적 요소를 추출하고 이에 대한 개념을 분류, 그 의미를 탐색하였다. 그 결과 메타 정의의 정의적 요소로서 감정, 태도, 신념, 메타 정의의 개념 요소는 알아차리기(자각), 평가, 조절, 활용, 모니터링으로 도출할 수 있으며, 각 개념 요소에 대한 의미를 정의하였다. 본 연구 결과는 수학교육 분야에서 의미 있게 다뤄지는 정의적 영역과 관련하여 정의적 요소의 규명이나 특성에 대한 고찰을 넘어, 수학 학습에서 감정적 영역을 조절하고 이를 활용하기 위한 방안으로의 메타 정의의 개념 요소와 의미를 탐색하였다는데 그 의의가 있다.