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예비교사와 고등학교 교사의 인식을 통한 교육대학 입학과 사교육의 관련성
이종학,김유영,윤마병 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.11
The purposes of this study are to identify how university's entrance examination system is related to private education, and to explore how to improve the university of education entrance system in order to reduce private education costs. For these purposes, 116 teachers of senior students in high school in Daegu and Gyeongbuk and 107 pre-service teachers who had experienced the entrance of the university were surveyed in order to find out the perception of the relationship between admissions elements and private education. As a result, it is possible to concentrate more on school education by strengthening high school grades in the entrance examination. However, there was other opinion that the strengthening high school grades in the university entrance could lead to the further increase in the cost of private education. As there are big differences in the perception of the screening factors between rural areas (Gyeongsangbuk-do) and large cities (Daegu), it is necessary to introduce the entrance examination system considering the characteristics of each region. Third-year teachers in high schools argued that university admissions should reduce the rate of the College Scholastic Ability Test (CSAT) and increase the rate of interviews. The results of this study suggest that the improvement of the university entrance examination system to reduce the cost of private tutoring requires securing fairness of document evaluation, strengthening interviews, and opening interview questions. 본 연구는 교육대학의 입시 제도가 사교육과 어떤 관련성이 있는지를 알아보고, 사교육 경감을 위한 교육대학 입시 제도의 개선 방향에 대해서 탐색하고자 하였다. 이를 위해 현장에서 대학 입시를 담당하는 대구·경북 지역의 고등학교 3학년 담임교사들과 교육대학 입시를 실제적으로 경험한 D교육대학 1학년 재학생을 대상으로 교육대학 입학 전형 요소와 사교육과의 관련성에 대한 인식을 알아보았다. 연구 결과, 교육대학 입시에서 내신 강화가 공교육을 강화하는 효과도 있지만, 내신이 중요하다는 인식이 강하게 작용하여 오히려 사교육을 강화하는 역작용이 발생할 여지가 있다는 의견이 많았다. 농촌 지역인 경상북도와 대도시인 대구 지역의 전형 요소별 인식 차이가 커서 지역 사회의 특성을 고려한 전형과 각 교육대학이 위치한 지역별 특성을 반영한 입시 제도의 도입이 필요하다. 정시 전형의 요소별 점수 반영 비율에 대해서 3학년 담임교사들은 수능 점수 반영 비율을 낮추어야 한다는 의견을 제시했으며, 이와 함께 면접 반영 비율의 상향을 주장하였다. 본 연구의 결과를 통해 사교육 감소를 위한 교육대학 입시제도의 개선 방향에 대한 시사점은 서류 평가의 공정성 확보가 요구되며, 면접의 강화와 함께 나타날 수 있는 사교육 문제의 해결을 위해서 면접의 방향 및 문항에 대한 공개가 뒤따라야 한다는 것이다.
이종학,Lee, Jong-Hak 한국수학사학회 2010 Journal for history of mathematics Vol.23 No.3
확률 개념과 지식이 정립되는 단계에서 중요한 의의를 가졌던 기댓값이 확률의 역사에서 초기에 역사적으로 어떻게 다루어졌는가를 알아보는 것은 의미 있는 일이다. 이에 본 연구에서는 기댓값의 개념과 정의가 변화하고 정선되어 온 역사적 과정에서 이 발전에 기여한 몇 가지 문제와 함께 그 문제의 해결 과정을 알아봄으로써 확률에서 기댓값의 의미를 다시 한번 고찰해 보고자 한다. In this paper we study the expectation from the past which would be based in the initial Probability Theory. These study can show the value of expectation in the initial concept of Probability and illuminate the concept being taught.
흰쥐 뇌의 Brain Natriuretic Peptide 함유신경세포의 분포에 관한 연구
이종학,김종화,백원영,이순애 대한산부인과학회 1996 Obstetrics & Gynecology Science Vol.39 No.12
Brain natriuretic peptide(BNP) is a recently discovered neuropeptide from porcine brain and is highly homologous to atrial natriuretic peptide. This study was carried out to localize the BNP containing neurons morphologically and investigate the distribution in rat brain. Colchicine injections were made into the lateral ventricle of brain, and rats were perfused with 4% paraformaldehyde-lysine periodate and brains were resected after 48 hours. By Immunohistochemical staining with Avidine-Biotin-Complex method, BNP containing neuronal cells showed strong immunoreactivity in situ. Mostly, BNP containing neurons were multipolar in shape and were localized at the areas of paraventricular nucleus, parabrachial nucleus, locus ceruleus, substantia nigra, nucleus of facial nerve, dorsal vagal nucleus, hypoglossal nucleus, raphe nucleus and nucleus ambiguus.
인공지능 기반 기술평가시스템(AiRATE; 에어레이트)
이종학,이재식,성형석,김우현,박기연,박진주,전윤미,고현주 한국품질경영학회 2021 한국품질경영학회 학술대회 Vol.2021 No.-
최근 금융권에서 4차산업 관련 빅데이터, 인공지능 등의 신기술을 적용하고자 하는 움직임이 활발해지면서 금융 패러다임도 급변하고 있으며, 경쟁력을 유지하기 위해서는 이에 대응할 수 있는 다양한 형태의 디지털 혁신이 필수적인 요소로 대두되고 있다. 기술보증기금은 경제/산업/기업/기술 환경변화에 선제적으로 대응하기 위해 그간 축적된 기술평가 빅데이터를 기반으로 국내ㆍ외 최초 인공지능 기반의 기술평가시스템(AiRATE; 에어레이트)을 구축하였다. AiRATE(에어레이트)는 기업의 기술사업평가등급을 산출하는 시스템으로, 계량지표의 정교한 모델링이 가능한 인공지능평가와 계량적 수치가 대변하지 못하는 부분에 대한 전문가평가가 상호보완하는 구조로 구성하여 모형의 성능과 안정성을 동시에 확보하였다. 인공지능 구현 알고리즘에서 머신러닝의 한 분야인 인공신경망(딥러닝)을 도입하였으며, 이를 통해 예측 정확도가 기존 모형대비 기술사업성장가능성은 6%p(70.4%→76.1%), 기술사업위험가능성은 12%p(65.7%→78.0%) 이상 향상되어 전체적으로 9%p(68.1%→77.1%) 이상 성능이 향상되었으며, 등급산출을 위한 평점 데이터의 정규성이 유의하게 확보됨에 따라 등급 변별력이 강화되었다. 인공신경망 성능 최적화를 위해 산업분류체계를 재정립하여 양질의 평가가 이루어질 수 있도록 설계하였으며, 다양한 중소기업 맞춤 지원이 가능하도록 기술사업평가등급 外 기술사업성장등급, 기술사업위험등급을 구분 활용할 수 있는 기반을 마련하였다. 또한, 해석모듈 도입을 통해 최종 기술사업평가등급에 대한 해석정보를 제공함으로써 금융권 내 인공지능 도입의 걸림돌이었던 해석불가, “블랙박스”의 한계를 극복한바 인공지능 기반의 중소기업 금융지원의 신뢰성을 한층 더 강화하였다.