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- 저자 : 홍세진(Sejin Hong) (검색결과 2 건)
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이현우(Hyeon Woo Lee),김광선(Kwang Sun Kim),홍세진(Sejin Hong),김효선(Hyoson Kim),이정민(Jungmin Lee) 한국교육방법학회 2017 교육방법연구 Vol.29 No.1
본 논문의 목적은 청소년의 삶이 ‘학교 안’과 ‘학교 밖’으로 구분될 수 없음에 착안하여, 청소년들의 ‘학교 안’과 ‘학교 밖’의 공간과 활동을 체계적으로 연계해 줄 수 있는 청소년교육 전문 인력의 양성을 위한 교육요구도를 분석하는 것이다. 이를 위하여 청소년교육 전문 인력에게 요구되는 역량을 도출하고, 이를 활용하여 역량 진단을 실시하여 교육요구도를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 실제 현장에서 활동 중인 전문 인력의 교육요구도와 대학에 재학 중인 예비 청소년교육 전문 인력의 교육요구도 간의 차이를 분석하여 청소년교육 전문 인력 양성을 위한 대학의 교육과정에 대한 시사점을 제안하고자 하였다. 문헌분석, 전문가협의회, 전문가 검토를 거쳐 개발된 예비 청소년교육 전문 인력의 역량으로는 청소년 이해, 시민성, 예술적 상상력, 교육과정 개발, 평가, 행정지원, 교수-학습 혁신, 돌봄 및 상담의 8개역량 60개 지표가 포함되었다. 이렇게 도출된 역량을 바탕으로 교육요구도를 분석하기 위해 각 역량별 대응표본 t-검정 분석 및 Borich 공식을 활용한 교육요구도 우선 순위를 분석하였다. 본 연구결과는 청소년들의 ‘학교 안’과 ‘학교 밖’의 심리적․물리적 공간을 연계할 수 있는 청소년교육 전문 인력에게 요구 되는 역량을 제시하고, 교육요구도를 다양한 관점에서 분석함으로써 향후 예비 청소년교육 전문 인력 양성을 위한 교육적 처방을 설계할 때 필요한 구체적인 시사점을 제안하는 의미를 갖고 있다. The importance of developing youth education experts, who professionally understand the life of Inside-school and out-of-school students and youths and systematically link between inside and out-of-school in terms of spaces and activities, has been emphasized. The purpose of the study is developing competency model for pre-service youth education experts, and conducting educational needs assessment of pre-service and in-service youth education experts in order to provide practical suggestions for developing competencies of youth education experts. The competency model, developed by literature review and experts review, includes 8 competencies and 60 behavioral indicators. Based on the competency model and behavioral indicators, educational needs of pre-service and in-service youth education experts has been analyzed using t-test and Borich formula. The results of this study provides practical implications for the design of educational program for youth education experts who can serve inside-school and out-of-school youths.
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최승훈(Seunghoon Choi),김진영(Jinyoung Kim),송지혜(Jihye Song),정세민(Semin Jung),홍세진(Sejin Hong) 한국디지털콘텐츠학회 2019 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.2
Recently, Chatbot technology is getting more attention as a new communication channel. Especially, when compared with the existing expert system, in terms of being able to collect data and learn machine learning by using query response, Chattbot technology can be effectively applied to online consultation of medicine and law requiring expert knowledge. In this paper, we proposed a labor law consulting system using Blue Mix and Watson Convergence services provided by IBM Watson. In order to develop this system, we collected Labor law data and classified and processed the data in a form that can be learned by the Chatbot. Based on the processed data, the users input was divided into Intents, Entities, and Dialog. Then natural language processing was performed. In addition, it facilitates service access by using server application based on AWS (Amazon Web Service) and friend function of KakaoTalk Plus. The results of this study can be applied to various counseling systems using Chatbot.
KCI
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