본문의 연구목적은 디자인 교육의 도형 기초 다자인 과정에서 다양한 지식차원의 교육콘텐츠에 대한 플립러닝 수업모델의 효율성을 테스트하고, 도형 기초 다자인 과정을 대상으로 한 플립러닝 수업방안 및 의견을 제시함으로써 교육효과를 높이는 데 있다. 블룸의 교육목표 분류학의 지식차원을 사용하여 도형 기초 다자인 과정의 교육내용을 분류하고, 120명의 학생을 4개의 실험조로 나눈 다음, 다양한 지식차원과정 콘텐츠의 플립러닝 학습을 각각 진행하고, 수업 전에 실시한 테스트와 수업 이후 실시한 테스트를 통해 실험데이터를 얻어 분석을 진행하였다. 그 중 사실성과 개념성 지식 수업의 경우 자기주도적 학습, 절차성과 메타인지 부류의 지식수업에서의 플립러닝 수업방식은 학습의 적극성을 유발하여 학습효율을 높일 수 있다. 연구결과와 학생의 피드백을 근거로 도형 기초 다자인 과정 콘텐츠의 분류방법 및 도형 기초 다자인 과정 플립러닝모델에 대한 수업전략을 제시하였다.
최근 스마트교육을 활성화를 위한 스마트러닝 (Smart Learning: s-learning)이 확산됨에 따라 다양한 교육용 콘텐츠가 개발되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트 애플리케이션의 기능을 분석하여 살펴보고, ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder) 아동의 특성을 고려하여 중재학습경험이론의 이론을 기초로 한 스마트 교육용 시스템을 설계 및 제작하는 것이다. 본 시스템은 ADHD 아동의 자아효능감 향상을 위해 MLE (Mediated Learning Experience: MLE)기반의 시스템을 설계하였고 ADHD 아동에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, ADHD 아동의 학습 흥미도를 높여 주의집중력 향상 및 학습 능력의 증진이 가능하다. 둘째, 성공적인 학습 경험을 토대로 자신감과 자긍심을 높여 자아효능감을 증진시킨다. 셋째, 메타인지의 발달에 따른 인지구조의 변화로 학업 성취도가 향상된다.
Purpose: The aim of this study was to analyse and review deep learning convolutional neural networks for detecting and diagnosing early-stage dental caries on periapical radiographs. Materials and Methods: In order to conduct this review, the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses(PRISMA) guidelines were followed. Studies published from 2015 to 2021 under the keywords(deep convolutional neural network) AND (caries), (deep learning caries) AND (convolutional neural network) AND (caries) were systematically reviewed. Results: When dental caries is improperly diagnosed, the lesion may eventually invade the enamel, dentin, and pulp tissue, leading to loss of tooth function. Rapid and precise detection and diagnosis are vital for implementing appropriate prevention and treatment of dental caries. Radiography and intraoral images are considered to play a vital role in detecting dental caries; nevertheless, studies have shown that 20% of suspicious areas are mistakenly diagnosed as dental caries using this technique; hence, diagnosis via radiography alone without an objective assessment is inaccurate. Identifying caries with a deep convolutional neural network-based detector enables the operator to distinguish changes in the location and morphological features of dental caries lesions. Deep learning algorithms have broader and more profound layers and are continually being developed, remarkably enhancing their precision in detecting and segmenting objects. Conclusion: Clinical applications of deep learning convolutional neural networks in the dental field have shown significant accuracy in detecting and diagnosing dental caries, and these models hold promise in supporting dental practitioners to improve patient outcomes.
The construction industry is the highest safety accident causing industry as 28.55% portion of all industries' accidents in Korea. In particular, falling is the highest accidents type composed of 60.16% among the construction field accidents. Therefore, we analyzed the factors of major disaster affecting the fall accident and then derived feature importances by considering various variables. We used data collected from Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) for learning and predicting in the proposed model. We have an effort to predict the degree of occupational fall accidents by using the machine learning model, i.e., Adaboost, short for Adaptive Boosting. Adaboost is a machine learning meta-algorithm which can be used in conjunction with many other types of learning algorithms to improve performance. Decision trees were combined with AdaBoost in this model to predict and classify the degree of occupational fall accidents. HyOperpt was also used to optimize hyperparameters and to combine k-fold cross validation by hierarchy. We extracted and analyzed feature importances and affecting fall disaster by permutation technique. In this study, we verified the degree of fall accidents with predictive accuracy. The machine learning model was also confirmed to be applicable to the safety accident analysis in construction site. In the future, if the safety accident data is accumulated automatically in the network system using IoT(Internet of things) technology in real time in the construction site, it will be possible to analyze the factors and types of accidents according to the site conditions from the real time data.
본 연구의 목적은 튜터링 프로그램에 참여한 D대학 학생들의 일반적 특성과 연령에 따른 자기조절 학습능력의 차이와 튜터와 튜티의 자기조절 학습능력의 차이를 인지조절과 동기조절 및 행동조절로 분류, 조사하여 효율적인 튜터링 프로그램 운영에 필요한 기초자료를 확보하기 위한 것이다. 2010년 4월 26일부터 6주간 실시된 튜터링 프로그램에 참여한 15개 학과 대학생 200명을 대상으로 자기조절 학습능력에 관한 설문지를 배포하여 자기기입식 응답법으로 응답한 183명의 자료를 조사하였다. 연구결과 참여자 중 20세이상의 대학생들은 자기조절학습능력 중 조직화, 메타인지전략의 사용, 계획, 자아효능감, 학업시간관리 능력이 유의 하게 높았다(p<0.05). 또한 튜터는 튜티에 비하여 인지전략의 사용, 시연, 조직화, 메타인지전략의 사용, 계획, 점검, 숙달목적지향성, 자아효능감, 성취가치, 행동통제와 도움을 구하기 능력이 높았다(p<0.05). 결론적으로 튜터링 프로그램에 참여한 학생들이 1~2년의 학습과정을 통해 전반적인 자기조절학습능력이 높게 나타났음을 확인할 수 있다. 따라서 전문대학에서는 상대적으로 자기조절 학습능력이 부족한 신입생 및 복학생들을 대상으로 상대적인 자기조절 학습능력이 우수한 튜터를 양성하여 튜터링 프로그램과 같은 양질의 학생지원 프로그램을 지원할 필요가 있으며, 향후 성적이 우수한 선배가 후배들을 지도할 수 있는 학습 환경을 제공하고, 다양한 프로그램을 연구, 개발한다면 튜터링 프로그램이 점차 차별화되고 효율적인 자기 조절 학습능력향상을 도모할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 문제중심학습 연계 시뮬레이션 기반 교육을 개발하고 적용하여 간호학생의 학습동기, 학습전략과 학업성취도에 미치는 효과를 검증하고자 시도하였다. 연구대상자는 간호학과 4학년 학생 69명으로 2015년 9월부터 10월까지 문제중심학습 연계 시뮬레이션 기반 교육을 개발, 적용하고 학습동기, 학습전략, 학업성취도를 설문조사하였다. 연구결과, 문제중심학습 연계 시뮬레이션 기반 교육 후 통제 동기(외재 동기)는 감소하고, 자율성 동기(확인된 동기, 내재 동기)는 증가하였으며, 자원관리전략 활용 정도가 향상되었다. 학업성취도(학업성과, 교육만족도) 모두 확인된 동기와 학습전략(인지전략, 메타인지전략, 자원관리전략)과 정상관관계가 있었다. 결론적으로 문제중심학습 연계 시뮬레이션 기반 교육은 간호대학생의 자율성 동기를 증진하고 자원관리전략의 활용 정도를 향상시키는데 효과적인 교육전략으로 볼 수 있다. 문제중심학습 연계 시뮬레이션 기반 교육을 다양한 간호 상황에서 적용하여 학습 관련 변인에 영향을 미치는 요인과 매개변수를 파악하는 연구가 필요하다.
본 연구는 블랜디드러닝 융합 사례기반학습이 간호대학생의 학습전략, 비판적 사고성향 및 학업적 자기효능감에 미치는 효과를 규명하기 위해 시도되었다. 단일군 사전-사후 설계로 23명의 간호대학생을 대상으로 하였다. 자료수집은 2021년 3월 2일부터 4월 30까지로 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0을 이용하여 분석하였다. 연구결과 블랜디드러닝융합 사례기반학습 적용 후 학습전략(t=-2.43, p=.019)과 하위요인인 인지전략(t=-2.22, p=.031), 메타전략(t=-2.59, p=.013), 자원관리전략(z=-2.46, p=.014)이 유의하게 증가하였다. 비판적 사고성향(t=-1.14, p=.262)과 학업적 자기효능감(t=-.34, p=.734)은 증가하였으나 통계적으로 유의하지 않았다. 결론적으로 블랜디드러닝 융합 사례기반학습이 간호대학생의 학습전략을 향상시키는 효과적인 교육 프로그램임이 확인되었다. 추후 블랜디드러닝 융합 사례기반 학습이 비판적 사고성향과 학업적 자기 효능감을 향상시킬 수 있는 프로그램 개발 및 효과검증이 필요하다.
본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.
가상교육 환경에 있어서 보다 효과적인 지식 전달을 위해서는 시청각적 정보에만 의존하는 기존의 학습 매체에서 탈피하여 상황에 맞는 촉각 피드백이 포함된 '실감형 교과서'의 도입이 필요하다. 그러나 저작 및 재생 환경상의 제약으로 인해 실감형 교과서를 위한 학습 콘텐츠의 확보와 활용은 아직 요원한 실정이다. 우리는 이러한 문제점에 착안하여 실감형 교과서를 위한 접근성 높은 멀티모달 학습 콘텐츠 저작 및 재생 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 직관적인 콘텐츠 저작을 위한 스크립트 포맷과 이를 재생하기 위한 콘텐츠 재생부로 구성되어 있다. 스크립트 규격 정의 단계에서는 학습 콘텐츠에 요구되는 요소들을 규명하고 이를 반영한 XML 기반의 메타언어를 정의하였다. 그리고 콘텐츠 재생부는 작성된 콘텐츠를 해석하고 사용자로부터의 입력에 대응하여 시각 및 촉각 렌더링 루프를 통해 사용자에게 멀티모달피드백을 제공하도록 설계되었다. 이렇게 제안된 내용을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 사용자 평가를 수행하여 본 프레임워크의 효용성을 검증하는 한편 앞으로의 개선 방향에 대해 논의하였다.
본 연구에서 개발한 자기평가 도구는 학습자 스스로 평가할 세부 내용을 결정하여 자신의 학습을 점검하고 평가할 수 있으며, 자기평가 결과를 피드백을 받을 수 있도록 하였다. 자기평가를 활용한 학습이 학습자의 수학 학습 성향에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보기 위해 사전 사후 검사를 실시하였으며, 그 결과 자기평가가 수학학습 자신감을 향상시키며, 수학학습 자기 전략을 세우고, 메타인지 능력 신장에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 자기평가지의 질적 분석을 한 결과 학생들은 자기평가지를 통해 그 날 배운 내용을 정리하는 인지적 활동과 더불어 학습습관이나 태도, 학습상태를 파악하고 개선하려는 모습을 보였다. 또한 교사는 자기평가지를 통해 개별 질문 및 피드백을 함으로써 학생들과 의사소통할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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