본 연구의 목적은 직업훈련분야에서 프로그래밍을 가르치고 있는 직업능력개발훈련교사의 직업정체성이 어떻게 형성되었는가를 파악하여 시사점을 도출함에 있다. 이를 위해 프로그래밍 교육훈련에 20여년 이상 종사하고 있는 A 교사를 내러티브 연구방식으로 인터뷰하였다. 연구문제인 '프로그래밍 직업능력개발훈련교사의 직업정체성 형성과정은 무엇인가?'에 대하여 입직전, 입직, 성장, 성숙의 시간적 흐름을 거치면서 총 12 가지 주제가 도출되었고, A 직업능력개발훈련교사의 교사교육경험이 직업 정체성 형성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 프로그래밍 직업능력개발훈련교사의 직업정체성 형성과정을 알아보고 그 의미를 살펴보고자 하였다는 점에서 의의가 있다. 향후 연구를 위한 제안은 다음과 같다. 첫째, 후속 연구에서는 나이, 근무한 기간, 소속된 기관 등에 따른 다양한 프로그래밍 직업능력개발훈련교사들을 대상으로 폭넓은 경험에 대한 연구가 필요하다. 둘째, 현장에서 경험하게 되는 정책과 이슈에 대하여 연구되어야 하겠다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.448-453
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2008
This study describes design and development techniques of estimation models for process modeling. One case study is undertaken to design a model using standard gas furnace data. Neural networks (NN) and genetic programming (GP) are each employed to model the crucial relationships between input factors and output responses. In the case study, two models were generated by using 70% training data and evaluated by using 30% testing data for genetic programming and neural network modeling. The model performance was compared by using RMSE values, which were calculated based on the model outputs. The average RMSE for training and testing were 0.8925 (training) and 0.9951 (testing) for the NN model, and 0.707227 (training) and 0.673150 (testing) for the GP model, respectively. As concern the results, the NN model has a strong advantage in model training (using the all data for training), and the GP model appears to have an advantage in model testing (using the separated data for training and testing). The performance reproducibility of the GP model is good, so this approach appears suitable for modeling physical fabrication processes.
최근의 프로그래밍 패러다임은 객체지향프로그래밍과 이를 기반으로 하는 비주얼프로그래밍이 주류를 이루고 있다. 그러나 객체지향프로그래밍은 기존의 구조적프로그래밍기법에 비하여 개념이 어렵고 복잡하여 IT 관련학과 학생들을 교육하기에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 학생들이 다양한 입출력 장치를 부착하고 로봇제어가 가능한 트레이닝 키트를 사용하여 객체지향 프로그래밍 학습 의욕 고취와 동기를 유발할 수 있도록 Java 가상머신을 내장한 Java 로봇 트레이닝 키트를 설계하고 구현하였다. 개발된 Java 로봇 트레이닝 키트는 USB 인터페이스로 컴퓨터와 통신 가능하며, 다양한 입출력 장치와 DC 모터 및 서보모터를 구동할 수 있는 범용 입출력 포트를 내장하여 교육용 로봇제작과 응용프로그래밍 실습이 가능하다. 따라서 IT 융합시대를 맞이하여 학문과 전공간의 벽이 낮아지고 창의 공학적 객체지향 프로그래밍언어 교육의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇 트레이닝 키트가 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
Arduino makes it easy to connect objects and computers. As a result, programming learning using physical computing has been proposed as an effective alternative to SW training for beginners. In this paper, we propose an Arduino-based physical computing education method that can be applied to basic programming subjects. To this end, we propose a basic programming training method based on Arduino analog signals. Currently, physical computing courses focus on digital control when connecting input sensors and output devices in Arduino. However, the contents of programming education using analog signals of Arduino boards are insufficient. In this paper, we proposed and tested the teaching method used for programming education using low-cost materials used for Arduino analog signal-based computing.
The purpose of this study was to investigate whether the experience of computer programming in Logo geometry advances the development of young children's concepts and/or representation of Euclidian spatial relations, particularly their concepts of the vertical-horizontal. Papert's claim of the positive effects of Logo programming experiences on young children's cognitive development was tested using the Piagetian Water Level Test (PWLT), the Free Hand Drawing Test (FHDT), and the Computer Drawing Test (CDT). Forty-four subjects were drawn from 2nd graders attending a public elementary school in Ithaca. The subjects were divided into 2 groups: a treatment group (TG) with Logo training for 10 weeks and a control group (CG) without Logo training. Our results showed that TG did not make any significant improvement on PWLT. In contrast, TG outperformed CG on FHDT. We suggested several possible explanations for this contradiction.
In order to deal with the classification problems of type-2 fuzzy training samples on generalized credibility space. Firstly the type-2 fuzzy training samples are reduced to ordinary fuzzy samples by the mean reduction method. Secondly the definition of strong fuzzy linear separable data for type-2 fuzzy samples on generalized credibility space is introduced. Further, by utilizing fuzzy chance-constrained programming and classic support vector machine, a support vector machine based on type-2 fuzzy training samples and established on generalized credibility space is given. An example shows the efficiency of the support vector machine.
In this paper we use iterative dynamic programming in the discrete case to solve a wide range of the nonlinear equations systems. First, by defining an error function, we transform the problem to an optimal control problem in discrete case. In using iterative dynamic programming to solve optimal control problems up to now, we have broken up the problem into a number of stages and assumed that the performance index could always be expressed explicitly in terms of the state variables at the last stage. This provided a scheme where we could proceed backwards in a systematic way, carrying out optimization at each stage. Suppose that the performance index can not be expressed in terms of the variables at the last stage only. In other words, suppose the performance index is also a function of controls and variables at the other stages. Then we have a nonseparable optimal control problem. Furthermore, we obtain the path from the initial point up to the approximate solution.
Recently, as smart devices are distributed more and more, the need for education of developing contents based on smart media increases. In order to develop contents based on smart media, it is necessary to learn new programming language as well as to understand the structure of platforms as device-manufacturers and communication companies have different platforms. Generally, the problem in education of programming is that it can provide learning to understand the language stage by stage, but it is difficult to suggest a clear result such as completion of learner's project from macroscopic and integrated approach. Especially, there is a difficult of learning several programming languages due to the characteristics of platforms in developing smart contents. Accordingly, in the education of programming for developing smart contents, it is not appropriate to use the traditional teaching method of programming which conducts projects from an integrated point of view after learning the grammatical elements of the language. This paper aims to suggest the top-down teaching method as an effective teaching method for developing contents based on smart media, and to analyze the effect after developing and applying the suggested teaching model.
엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.
본 연구는 창의적 문제해결 능력 향상을 위한 알고리즘 학습도구로서 로봇을 이용한 프로그래밍 학습방법을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위해 30차시 분량의 로봇 프로그래밍 교육과정과 교재를 개발하였으며, 초등학생 6학년을 대상으로 30차시를 학습시킨 후 평가하였다. 각 차시별 학습결과 산출물 중심으로 성취수준을 평가한 결과, 학습자들이 교육과정 내용을 대부분 이해한 수준으로 분석되었다. 이러한 결과는 개발한 교육과정과 교재가 초등학생들에게 충분히 공감하고 실천 가능하도록 구성되었다고 판단된다. 본 연구에서의 실행 경험을 통해 초등학교에서 로봇 프로그램 학습이 창의적 알고리즘 학습도구로 성공할 수 있는 가능성을 확인하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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