The purpose of this study is to develop the Public Practice Center's teaching-learning model by applying blended learning strategies which is complementary to the expected problems such as expansion of the educational object and diversity of the curriculum to maximize the educational effect and to analyze activation types of the Practical Practice Center to expand the Public Practice Center's function and role by studying the document. Blended Learning Strategies are established in consideration of the following eight (8) factors ; learning environment, learning purpose, learning contents, learning time, learning place, learning type, learning media, type of interaction. It is redesigned and amended to the KEDI's individual confirmation instruction model for skill learning (1975) which is considered to be effective in the filed of education by applying features, educational contents of the Public Practice Center's teaching and merit of Blended Learning Strategies simultaneous. This model is composed of six (6) steps as shown below; 1. Understanding on the purpose and orientation 2. Observation for demonstration of fundamental skill 3. Ex on-line learning 4. Acquirement of element skill 5. Confirmation for acquirement of fundamental skill 6. After on-line learning. Further to this, this model is designed so that the above eight factors will be applied to the students effectively and the merit of e-learning and off-line practice will be mixed to the learner's expectation and satisfaction.
과학적 관찰은 과학적 탐구활동에서 중요하게 인식되어 왔다. 그러나 그러한 중요성에 비해 과학적 관찰에 대한 보다 세분된 논의와 교사 및 학생의 이해를 위한 방안 제안이 구체적이지 못한 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 과학적 관찰의 이론의존성에 대한문헌 연구를 통해 세부적으로 관찰의 이론의존성을 11개 유형으로 나누어 진술하였다. 11개 진술문에 대해 학생과 교사의 이해정도를 조사한 결과, 구체적으로 관찰의 이론의존성의 어떤 측면에 대해서 교사의 연수와 학생지도에 특별히 관심을 가질 필요가 있는지를 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 과학의 본성 이해를 위한 교사 연수 프로그램이나 학생용 학습 활동지 개발에 근거있게 활용될 수 있을 것이다.
As the information age matures, the learning style of youth is changing rapidly. Students study at a variety of places such as cafe or lobbies utilizing various digital learning devices. Along with the place changes, learning methods are also changing. Student-centered learning methods such as smart learning, collaborative learning, and activity-based learning are increasingly being utilized instead of the traditional instructor-centered learning in which knowledge is unilaterally delivered. Accordingly, many universities are remodeling central libraries, and they are also transforming lobby spaces of the college buildings into simple but useful learning spaces. In this study, we analyze the characteristics of learning spaces in universities from the standpoint of the students. According to the analysis, overall satisfaction is high in terms of comfortable physical learning environments such as Wi-Fi, furniture, lighting, etc. But the spaces are still optimized for individual and intensive learning. There seems to be a lack of effort to support collaborative learning or activity-based learning. This observation is confirmed by the characteristics of the central library, and it is considered that the reason why the college buildings are preferred by students is that college buildings are more suitable for collaborative or activity-based learning than libraries.
Collaborative learning has been highlighted as an effective method of teachers' professional development in various studies. To disclose teachers' discourse threads in the process of collaborative learning for developing their knowledge, this paper adopted two methods including "content analysis" and "time-sequential analysis" of learning analytics. Such analyses were implemented for mining teachers' updated knowledge and the discourse threads in the discussion during collaborative learning. The materials for analysis involved two aspects: one was from the video-taped lesson observation reports written by teachers before and after discussing, and the other was from their discourses during the discussion process. The results proved that teachers' knowledge for teaching the centroid of a triangle was updated in the collaborative learning period, and also revealed the discourse threads of teachers' collaboration contained "requesting information or opinions", "building on ideas", and "providing evidence or reasoning", with the emphasis on "challenging ideas or re-focusing talk"
본 연구의 목적은 종합병원 응급실 임상실습을 경험한 간호 대학생의 경험의 의미를 이해하고 서술함으로써 간호교육에서 효과적인 임상교육 전략을 개발하고 임상실습의 질을 향상하기 위함이다. 4학년 간호 대학생 30명에게 응급실 임상실습 동안 응급실의 상황에 대한 관찰경험을 서술하도록 한 후 서술 내용을 분석하여 의미를 도출하고 실행학습을 통하여 성찰학습의 의미로 분석하였다. 간호 대학생들의 응급실 임상실습 참여관찰 경험의 내용을 분석한 결과 도출된 주제는 '역동적인 간호사', '응급상황에 맞는 의사소통', '응급실 간호사는 교통정리 담당자'라는 긍정적인 주제와 '임시방편적인 사고', '환자보호자와 간호사의 갈등', '기계적인 움직임' 등의 부정적인 주제가 도출되었다. 연구의 활용과 관련하여 간호 대학생들의 응급실 관찰경험은 간호학생 측면에서는 자신의 미래 모습을 구체적으로 생각해보고 올바른 간호중재법에 대해 생각해보는 계기를 마련할 수 있으며, 간호교육측면에서는 효과적인 임상실무교육 전략 개발에 도움이 되는 기초적인 자료가 될 것이다.
This case study aims to investigate how a primary English teacher's professional development was pursued through novice teacher mentoring after the six-month intensive in-service teacher training program(IIETTP). The teacher was involved in mentoring two novice teachers working at the same school. They observed each other's classes and exchanged their views on the classes, focusing on areas to be improved. The observation was done within a framework that consisted of pre-, during- and post-observation sessions. Data was gathered through retrospective entries kept after the post-observation meetings. The entries were categorized according to their saliency, frequency and recurring patterns identified. The findings reveal that learning from the training course could be applied professionally and could serve to bridge the gap between training and teaching. It is also shown that the mentee teachers' professional development was enhanced and the mentor teacher herself benefited from the collaborative learning process involved with working with the novice teachers. Some suggestions are made for the effective implementation of school-based teacher development programs after the IIETTP.
본 연구에서는 기존의 다단계 선발방법에 의해 선발된 영재들과 새로운 전형인 관찰추천제도로 선발된 영재아동의 지능, 자기조절 학습능력, 진로유형 등 다양한 측면에서의 특성비교를 통하여 영재 선발 방식의 대안으로서 교사 추천 방식의 가능성과 한계에 대하여 탐색하고자 하였다. 결과를 살펴보면, 지능은 기존의 3단계 전형에 의해 선발된 영재(IQ=129.82)들과 관찰 추천제에 의해 선발된 영재들(IQ=130.54)은 유의한 차이가 없었다. 하지만 영역별로 살펴보면, 어휘적용력이나 이해력, 도식화 능력 등은 교사관찰추천제로 선발된 영재들이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 진로유형의 경우는 선발제도에 따라 유의한 차이가 있었는데, 기존 선발전형의 영재들은 탐구형(72%)이 월등히 많은 반면, 교사관찰추천제로 선발된 영재들은 탐구형을 포함하여 기업형, 사회형, 실제형, 관습형 등의 유형분포가 기존의 선발시험제도 영재들 보다 넓게 나타났다. 자기조절 학습능력에서는 과제인식, 학습신념의 통제가 기존 선발시험제도로 선발된 영재들이 유의한 차이로 높았으며, 시험불안, 시연, 정교화, 조직화, 동료학습에서는 교사관찰추천제로 선발된 영재들이 유의하게 높은 것으로 나타났다.
이 연구에서는 초등학생의 관찰과 분류를 중심으로 한 명시적이고 반성적인 교수 학습전략을 개발, 적용하여 학생들의 과학 탐구기능 향상에 미치는 효과를 알아보았다. 명시적이고 반성적인 교수 학습전략은 이론적 고찰 후에 초안을 개발하고 전문가 검토를 거쳐 수정, 보완하였다. 실제 수업 진행을 위해 실험집단은 명시적이고 반성적인 교수 학습전략을 적용하여 수업하였고, 통제집단은 교사용지도서에 따른 일반적인 수업을 하였다. 학생들은 수업시행 전 후 과학탐구능력검사와 수업시행 후 학업성취도 검사를 하였다. 그리고 수업전사자료, 심층면담, 교사의 반성적 저널을 통해서 수업 전 후 탐구기능의 변화를 살펴보았다. 연구의 결과로 첫째, 개발한 교수 학습전략의 단계를 (1) 동기유발하기, (2) 반성적으로 탐색하기, (3) 명시적으로 안내하기, (4) 명시적으로 탐구하기, (5) 반성적으로 검증하기의 5단계로 설정하였다. 둘째, 개발한 교수 학습전략의 수업 적용 결과, 정량분석에서는 관찰과 분류에 대한 탐구능력의 성취도 향상이 전체(관찰과 분류를 합한 탐구능력)와 관찰능력에는 효과적이었으나, 분류능력에는 효과가 나타나지 않았다. 또한 개발된 수업전략을 적용한 수업은 학업성취도 향상에 효과적인 것으로 나타났다. 특히 학업성취도와 탐구능력의 상관관계를 분석한 결과, 학업성취도를 높이기 위해서는 탐구능력의 향상이 중요하다는 사실을 알 수 있었다. 셋째, 정성분석결과, 개발한 교수 학습전략을 적용한 수업에서 교사의 명시적인 안내와 소집단 활동을 통하여 반성적인 학습활동이 이루어졌다. 이는 학생의 관찰과 분류의 탐구기능 향상에 효과적이었다. 그리고 정량분석과 정성분석 결과를 통해 과학탐구의 가장 기본적인 관찰기능이 형성된 후 이를 바탕으로 분류기능이 향상됨을 알 수 있었다.
본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.
The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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