In this paper, we propose a stage-wise knowledge transfer method that uses block-wise retraining to transfer the useful knowledge of a pre-trained residual network (ResNet) in a teacher-student framework (TSF). First, multiple hint information transfer and block-wise supervised retraining of the information was alternatively performed between teacher and student ResNet models. Next, Softened output information-based knowledge transfer was additionally considered in the TSF. The results experimentally showed that the proposed method using multiple hint-based bottom-up knowledge transfer coupled with incremental block-wise retraining provided the improved student ResNet with higher accuracy than existing KD and hint-based knowledge transfer methods considered in this study.
We introduce a high-performance named entity recognition (NER) model for written and spoken language. To overcome challenges related to labeled data scarcity and domain shifts, we use transfer learning to leverage our previously developed KorBERT as the base model. We also adopt a meta-pseudo-label method using a teacher/student framework with labeled and unlabeled data. Our model presents two modifications. First, the student model is updated with an average loss from both human- and pseudo-labeled data. Second, the influence of noisy pseudo-labeled data is mitigated by considering feedback scores and updating the teacher model only when below a threshold (0.0005). We achieve the target NER performance in the spoken language domain and improve that in the written language domain by proposing a straightforward rollback method that reverts to the best model based on scarce human-labeled data. Further improvement is achieved by adjusting the label vector weights in the named entity dictionary.
많은 사람들이 교수에서 교사의 지식이 중요다고 동의하고, 이에 대해 많은 연구들이 정량적인 접근 방식을 사용하여 잘 가르치기 위해 교사가 갖추어야 할 지식의 요소와 특징을 규명하려고 시도하였다. 이러한 기존의 연구들과는 달리 본 논문은 기하 영역에서 예비 교사의 지식을 정성적인 방법으로 Shulman-Fischbein 개념틀을 활용하여 해석하는 방법을 제안한다. 7명의 여 예비교사들이 본 연구에 자원하여 참여하였고, 각 예비교사는 지필 형식으로 된 일련의 과제를 수행하였다. 수집된 예비교사의 지식은 수학적 알고리즘적 SMK, 형식적 SMK, 직관적 SMK, 알고리즘적 PCK, 형식적 PCK, 직관적 PCK로 분석되었다. 해결결과 예비 교사들은 강한 SMK를 갖고 있고, 그들의 뿌리깊게 자리잡은 SMK는 변하지 않으며, 그들의 SMK와 PCK는 상당한 관련이 있고, 그들은 학생에 대한 지식과 관련하여 적절한 PCK를 갖고 있지만, 교수학적 전략을 제시함에 있어 직관적 PCK에 상대적으로 덜 고려하는 경향을 보였다. Shulman-Fischbein 개념틀을 활용하여 분석해 드러난 예비교사들의 지식은 향후 교사 양성 프로그램을 계획하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
Building segmentation using satellite imagery such as EO (Electro-Optical) and SAR (Synthetic-Aperture Radar) images are widely used due to their various uses. EO images have the advantage of having color information, and they are noise-free. In contrast, SAR images can identify the physical characteristics and geometrical information that the EO image cannot capture. This paper proposes a learning framework for efficient building segmentation that consists of a teacher-student-based privileged knowledge distillation and deformable convolution block. The teacher network utilizes EO and SAR images simultaneously to produce richer features and provide them to the student network, while the student network only uses EO images. To do this, we present objective functions that consist of Kullback-Leibler divergence loss and knowledge distillation loss. Furthermore, we introduce deformable convolution to avoid pixel-level noise and efficiently capture hard samples such as small and thin buildings at the global level. Experimental result shows that our method outperforms other methods and efficiently captures complex samples such as a small or narrow building. Moreover, Since our method can be applied to various methods.
함수적 사고는 학교 수학에서 가장 중요한 주제이고 함수적 사고 지도의 목적은 학생들의 함수적 사고를 향상시키는 것이라고 할 때 초등학교에서 함수적 사고를 지도한다는 것은 함수적 사고의 속성인 지정과 종속의 연관이 내재된 현상을 의미하는 함수적 사고이다. 함수적 사고를 습득했는지에 대한 평가 방법은 함수적 사고의 지도를 통해 학생들이 함수적 사고를 한다고 판단할 수 있는 학생들의 활동이다. 이를 위해서 교사는 함수적 속성을 갖는 타 교과의 내용과 관련된 함수적 상황의 형태의 전형적인 예(paradigm)을 제공하고, 적절한 발문을 통해 안내해야 한다. 본 연구의 목적은 타 교과와 연결된 상황 설정을 통한 함수적 사고의 지도 방안을 구안하고 적용하여 보다 발전된 지도 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 지도 방안은 함수적 상황의 준비단계, 적용단계, 반성단계의 3단계로 구성되며, 각 단계에서 지도해야 할 방안들을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 자유학기제 과학과 평가를 실행하면서 과학 교사들이 겪은 어려움과 이에 대한 해결 방안을 알아보았다. 본 연구는 자유학기제 과학과 수업 및 평가 경험이 있는 과학 교사 15명을 편의 표집하여 설문과 개인 면담을 실시하였다. 본 연구 참여 과학 교사들은 평가 주체 영역에서의 어려움으로 학생 자기평가 학생 동료평가시 정확한 평가 불가능을 가장 많이 언급하였고 이를 해결하기 위한 방안으로 구체적인 평가 항목 제시, 학생의 평가 능력 향상을 위한 연습 기회 제공 등을 제시하였다. 또한, 평가 내용 영역에서 객관적인 평가 기준 부족으로 인한 정의적 영역 평가 어려움을 해결하기 위하여 평가 실시 전 학생에게 평가 기준 제시, 교사 간 협의를 통한 기준 선정 등을 제시하였다. 평가 방법 영역의 수행 평가시 어려움으로 관련 자료 및 평가 도구 개발 보급 미흡을 가장 많이 선택하였다. 평가 결과 영역 중 피드백을 제공하는 과정에서의 어려움으로 많은 수의 학생에게 피드백을 해야 하는 부담을 가장 많은 교사들이 선택하였고, 교사 1인당 학생 수 감소 또는 교사의 수업 시수 감소 등의 해결 방안이 제시되었다. 평가 결과 서술식 기재의 어려움으로 가장 많은 교사들이 언급한 학생의 특성 파악의 어려움을 해결하기 위하여 교사 1인당 학생 수 감소와 행정 업무 경감 등의 해결 방안이 제시되었다. 자유학기제 과학과 평가를 위한 교과 협의회에서는 과정 중심 평가에 대한 동료 교사의 이해 부족과 소극적 태도로 인한 어려움이 언급되었는데 꾸준한 토론과 평가에 대한 교사의 인식 개선이 해결 방안으로 제시되었으며 자유학기제 과학과 평가를 위한 연수 관련 어려움으로 학생 수 과다 및 시간 부족으로 연수 내용의 현장 적용의 어려움이 언급되었다. 자유학기제 과학과 평가에서 겪는 어려움을 해결하기 위한 교사 스스로의 노력뿐 아니라 제도적 지원이 함께 이루어졌을 때 자유학기제 과학과 평가의 성공적 운영을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
학생의 사전질문은 교사에게 학생의 관심사와 수준을 제공해줄 뿐만 아니라, 교육의 수요자인 학생의 관점을 반영하여 교수-학습을 진행할 수 있는 단서를 제공해주는 유용한 수단이다. 이 연구의 목적은 학생의 사전질문을 효과적으로 분석하기 위한 분석틀을 개발하고, 이 분석틀을 적용하여 2009 개정 교육과정의 초등과학 학습 단원과 관련된 학생의 사전질문을 분석하는 것이다. 개발된 분석틀은 지식형, 확장형, 호기심형 질문의 3개의 대범주로 구성되며, 각각의 범주에서 다시 몇 개의 하부 영역으로 세분된다. 개발된 분석틀을 이용하여 2009 개정 교육과정 초등과학 5, 6학년 학습 단원에서 제시한 학생사전질문 914개를 분석한 결과, 학년 및 학습 단원, 차시별로 분포하는 질문 유형이 다른 것으로 나타났으며, 유형별 질문의 비율에도 차이가 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 사전질문 분석틀을 통해 학습에 대한 학생의 요구를 파악하고 이를 반영한 학생 중심의 교수-학습의 방향을 제시하였으며, 추후 연구에서도 분석틀이 유의미한 기여를 할 것으로 기대된다.
본 연구는 수업관찰을 위한 양적 측정도구로서 CLASS (Classroom Assessment Scoring System)를 소개하고 그 특성을 이해하는데 목적이 있다. CLASS는 수업의 질을 평가하기 위해 개발되었고 미국 전역에서 활용되고 있다. CLASS는 수업에서 교사와 학생의 상호 작용을 측정하고 주제 영역 및 학생연령 별로 상호 작용을 확인하는 도구로서 세 가지 질적 영역, 즉, 정서적 지원, 학급 조직, 교육지원 등으로 구성된다. CLASS는 학생들의 학습을 위한 핵심으로 교사와 학생들 간의 상호 작용 패턴에 중점을 둔다. 관찰자가 교사와 학생을 10분~15분 동안 3~4번 관찰하며, 관찰은 행동과 반응의 유형에 따라 1에서 7사이의 연속된 등급척도로 평가된다. CLASS의 활용 가능성을 확인하기 위해, 경력이 많은 전문가 교사의 학급과 초임교사의 학급에 적용하여 분석해 보았다. 전문가 교사는 학생들이 주도적으로 수업을 이끌어가는 데 집중을 하였고, 초임 교사는 교과의 내용을 다루는 데 집중을 하였다. 초임교사는 학급 분위기를 긍정적으로 만들고, 학생들에게 피드백 해주는 데 비교적 많은 노력을 기울였다. 전문가 교사는 학생의 의견, 질문, 미세한 감정 등을 파악하고 드러내는 데 보다 많은 노력을 기울였다. CLASS는 교실에서 어떤 유형의 행동과 상호 작용이 발생하는지를 기록하고 이를 분석하는 관찰도구로서 활용이 가능할 것이다.
본 연구의 목적은 초등 과학영재 수업에서 나타나는 언어적 상호작용의 특징을 살펴보고 현장에서 언어적 상호작용 전략을 수립하는데 도움을 주고자 하는 것이다. 이를 위해 지역 교육지원청 영재교육원 수업 3곳의 총 27차시 수업에 참여하여 녹화하였으며, 전사 및 코딩의 과정을 거쳐 분석하였다. 분석에 사용된 분석틀은 Sinclair와 Coulthard(1975)의 이론에 근거한 정민수 등(2007)의 분석틀에서 교사 피드백 부분을 김영순(2010)의 분석틀로 일부 수정한 언어적 상호작용 분석틀이었다. 분석 후 분석결과 확인 및 언어적 상호작용에 대한 인식을 알아보고자 수업자와의 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 초등 과학영재 수업에서 가장 많이 나타난 IRF 패턴 유형은 관리적 질문-단답형 응답 유형이었다. 이러한 결과의 원인을 수업 외적인 측면으로 인식하고 있었다. 또한 수업 사례를 통해 과학영재의 창의적 사고를 이끌어 내는데 효과적인 몇 가지 패턴 유형을 확인하였는데, 이를 통하여 언어적 상호작용 전략은 막연히 개방적 질문, 지연적 피드백을 따로 구분하여 각각 좋다는 인식보다 학습 내용의 난이도 및 학생의 수준 등을 고려하여 상황에 적합한 패턴 전략으로 적용되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 교사 3명은 평소 초등 과학영재 수업에서의 언어적 상호작용 전략에 대하여 막연히 편안한 분위기, 개방적 질문과 지연적 피드백 정도로 인식하거나 전략이 아예 없는 것으로 나타났다. 앞으로 초등과학영재 담당 교사들의 언어적 상호작용 전략에 대한 연수 등 다양한 전문성 향상 기회가 마련되어야할 것으로 사료된다.
본 연구는 초등학교 1학년 학생을 대상으로 등호의 관계적 이해를 강조한 수업에서 나타나는 학생의 노티싱을 초점의 중심, 집중하는 상호작용, 수학 과제, 수학 활동의 본질의 네 가지 측면에서 분석하였다. 구체적으로 선행연구에서 도출한 지도방안을 등호를 처음 도입하는 1학년 덧셈과 뺄셈 단원에 적용하여 등호의 관계적 이해를 강조한 수업을 실행하고, 이 과정에서 나타난 학생의 노티싱을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 실제 수업 맥락에서 초점의 중심은 등식의 구조와 과제 형태, 교사와 학생의 상호작용, 교실 관행 등에 영향을 받았으며, 특히 학생이 등호를 관계적으로 인식할 수 있도록 돕는 특정한 교사와 학생의 상호작용을 발견할 수 있었다. 또한 크기가 같은 두 양에 주목하는 경우와 양변의 관계에 주목하는 경우 등식을 관계적으로 추론할 수 있었던 것과 같이 등식에 대한 학생의 노티싱은 등식을 추론하는 방식에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 통해 등호의 지도 방안에 대한 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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