이 연구에서는 프로젝트 기반 학습 전략을 사용한 지속가능성 교육 프로그램을 개발하고 예비 교사를 대상으로 적용하여 그 효과를 분석하였다. 교육대학교의 4학년 학생 23명이 연구에 참여하였고, 사전 검사로 환경 관련 행동 및 태도 검사를 실시하였다. 지속가능성 교육 프로그램을 5주에 걸쳐 실시하였고, 학생들은 전기 절약 프로젝트를 각자 수행하였다. 사후 검사는 사전 검사와 같은 검사지를 사용하였고, 프로젝트에 적극적으로 참여한 아홉 명을 대상으로 개별 면담을 하였다. 면담 내용과 포트폴리오 및 결과 보고서를 심층적으로 분석하여 지속가능성 교육 프로그램의 효과와 원인에 관련된 하위 개념을 도출한 뒤 유목화하여 하위 범주를 설정하였다. 다음으로 하위 범주 사이의 관계 중 반복해서 나타나는 관계를 추출하여 잠정적인 설명 모형을 도출하였다. 연구 결과, 프로젝트 기반 지속가능성 교육 프로그램은 학생들의 친환경적 행동과 가치 및 태도를 긍정적으로 변화시켰다. 학생들의 친환경적 행동에 뚜렷하게 영향을 미친 원인은 '성공으로 얻은 성취감'이었다. 그리고 일부 원인은 가치 및 태도 측면을 매개로 학생들의 친환경적 행동에 간접적으로도 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 4차 산업 혁명시대로의 진입에 따른 교육환경 변화와 독서문화 진흥의 직접적 수혜자인 어린이청소년의 독서문화프로그램 요구변화를 면밀히 분석하고, 국립어린이청소년도서관에서 추진했던 어린이청소년 대상 독서문화진흥사업을 종합적으로 평가하여, 시대의 요구에 맞는 독서문화진흥사업을 제안하였다. 다양한 국내외 독서문화진흥사업의 사례를 조사하여 그 경향을 파악하고, 사업참여 경험이 있는 공공도서관과 학교도서관 전문가를 초빙하여 포커스 그룹 인터뷰(FGI)를 실시하였으며, PDCA 방법(Plan, Do, Check, Act)에 의거 각 독서문화프로그램 사업에 대한 개별 사업 평가를 수행하였다. 사례조사와 전문가 평가를 통해 도출된 데이터를 기반으로 향후 국립어린이청소년도서관에서 지향해야 할 독서문화진흥사업의 발전방안 및 새로운 사업의 추진전략을 제시하였다. 연구 결과를 취합하여 '인터랙티브 전자책 만들기 플랫폼 제작/보급 사업', '게임형 독서 프로그램 제작/보급사업', '거꾸로 학습법을 활용한 하브루타 독서문화 보급 사업', '청소년 코딩 브랜딩 "Teen-Start-Up"' 등을 새로운 서비스로 제안하였다.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
본 연구에서는 기술혁신의 결정요인 도출 또는 기술혁신의 투입과 산출 간 관계에만 집중한 기존 연구의 한계, 기술혁신의 연결 메커니즘 연구의 필요성 제기 및 관련 연구들이 실태조사 수준에 머물러 있는 현실, 대기업과 중소기업의 기술혁신 추진과정 차이 등에 따라 중소기업의 기술혁신 관리요소에 관한 실증연구를 실시하였다. 이를 위해 자원기반 및 시스템 관점에서 주요 기술혁신 관리요소를 도출 분류하여 연구모형을 제시하였고, 중소기업을 대상으로 실증적으로 규명하였다. 세부적으로 살펴보면, 투입(R&D리더십, 혁신전략, R&D투자, R&D인적자원관리 및 외부네트워크), 과정(포트폴리오관리, 프로젝트관리 및 사업화) 및 산출(기술혁신) 간 관계를 실증 분석하였다. 대구지역 223개의 중소기업을 대상으로 한 구조방정식모형 분석 결과, 투입요소 간 관계, 투입요소와 과정요소 간 관계, 과정요소 간 관계, 그리고 과정요소와 산출요소 간 관계가 전반적으로 긍정적으로 유의하였다. 그러나 투입요소와 과정요소 간 관계에서 R&D투자가 포트폴리오관리와 프로젝트관리에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났는데, 이는 R&D투자가 독립적으로 과정요소에 영향을 미치기보다 우수한 인적자원, 유용한 정보와 기술이 뒷받침될 때 과정요소에 유의한 영향을 미칠 것으로 예상한다. 본 연구의 결과는 중소기업들이 연구모형을 활용하여 기술경영 상의 제약을 효율적으로 극복하고, 보다 높은 기술혁신 성과를 달성하는데 도움이 될 것이다. 아울러 정책기관들이 중소기업의 기술혁신 관리요소에 관심을 갖고, 애로요인을 보완해 줌으로써 보다 효과적인 정책지원이 가능할 것이다.
본 연구에서는 학습 과정의 중재 역할에 대한 설계 및 구현 전략을 제시한 Kuhlthau의 ISP 모형을 활용하여 정보탐색과정에 적용할 수 있는 스캐폴딩 전략을 제안하고자 하였다. 이를 위해 관련 문헌을 검토하여 스캐폴딩 전략을 범주화하고, 대전지역의 중학생 150명을 대상으로 ISP 모형 기반의 스캐폴딩 전략을 적용한 프로젝트 수업을 시행한 후, 이에 대한 소감문 텍스트를 수집하였다. 수집된 자료는 전처리 과정을 거쳐 분석에 적합한 형태로 가공한 후 단어 빈도를 추출하고, STM(Structural Topic Modeling)을 활용하여 토픽 분석을 수행하였다. 먼저, 최적의 토픽 개수를 결정하고 ISP 모형 각 단계별로 토픽을 추출한 후 추출된 토픽을 인지적 영역-거시적 관점, 인지적 영역-미시적 관점, 정서적 영역 관점의 3가지 유형으로 구분하였다. 이 과정에서 텍스트마이닝을 통해 추출한 단어 가운데 인지동사와 감정동사를 중점적으로 살펴보았으며, 대표 문서 사례를 검토하여 각 토픽과 관련된 스캐폴딩 전략 모형을 제시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 정보탐색과정(ISP) 단계에서 적절한 스캐폴딩 전략이 제공된다면, 학습자들의 자기 주도적 과제해결에 긍정적인 영향을 기대할 수 있을 것이다.
Rolfsen Rolf Kenneth;Kongsvold Kenneth;Kjolle Kari Hovin;Karlsen Stale
International Journal of Quality Innovation
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제6권3호
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pp.95-120
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2005
Utilization of information and communication technologies is commonly accepted as important to value creation in the knowledge economy. Nevertheless, empirical findings from our business case studies often show that while sophisticated technological tools may be developed, the potentials are not realized. It is evident that technology is subject to adaptive and emergent strategies of use, diverging from the original intention. Within this space of opportunities, we elaborate the importance of constructing strategic concepts as communication tools to support organisational implementation of technologies. We use the concept of organisational implementation as a way of taking the technology into use in order to support changes and value creation in the user organisation. In this paper we present our findings related to how use and experiences are conditioned by the users' expectations. We have conducted a business case study in order to understand and explore how users employ and use a particular wireless technology infrastructure. On behalf of the infrastructure vendor, we have studied three different organisations that use this technology. The overall research goal of our joint research project was to find out what is good use and for whom. We find that users struggle to go beyond the expectations they had when they were conceptualising and telling us about their practice. We have good indications that a narrowed consciousness was also conditioning the users' use of the technology. In this paper we draw the conclusion that technological implementations towards changing work practices and value creation must not be viewed by the company solely as a knowledge acquisition process, but as a process of knowledge creation. Organisational implementation is an ongoing process, a learning process at both the organisational and individual level. Flexible tools and technologies are constituted and shaped in interaction and communication in the workplace. Based on that knowledge, we build up an argument for an organisational implementation framework, including strategic discussions, learning spaces, and concept constructions.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.
본 연구는 현장의 동일교 소속 교사들을 중심으로 교원학습공동체 프로그램을 이용하여 피드백에 주목하여 과정 중심 평가를 수업에 적용할 수 있는 수업 자료를 개발한 연구이다. 특히 실제 수업에 적용 가능한 수업 자료를 개발하는 것을 목적에 두고 진행한 연구이다. 이때 학교 현장 수업에서 과정 중심 평가를 적용할 때 어떻게 적절한 피드백을 제공할 것인지 고민하였다. 이동근, 안상진(2021)의 자료 개발 연구의 절차를 따라 진행하였으며, 자료 개발 자체의 절차는 교육과정 분석에 근거한 성취기준의 재구성과 이해도 확인 전략을 수립하여 평가계획을 수립하였다. 다음으로 평가과제와 채점 기준표 및 사전 피드백 준비표를 개발하였다. 또한 이들 개발 자료들에 근거하여 실제 수업 적용 시의 장면을 예상할 수 있는 학습 지도안을 결과물로 함께 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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