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파키스탄 교사출석 모니터링 프로그램 영향평가: Khyber Pakhtunkhwa주 공립학교 사례를 중심으로
김부열,이나야트 울라 서울대학교 국제학연구소 2022 국제지역연구 Vol.31 No.1
Universal primary education had been emphasized under the Millennium Development Goals. Under the Sustainable Development Goals, not only education quantity expansion but also education quality improvement has been pursued by the entire global community. High teacher absenteeism in developing countries is one of the main challenges toward achieving quality education. In this paper, we examine the effect of teacher attendance monitoring program introduced in Khyber Pakhtunkhwa province of Pakistan in 2014. By setting the neighboring province, Gilgit Baltistan province as the comparison group, we apply a difference-in- differences estimation. Our results show that the teacher attendance rate in public schools of Khyber Pakhtunkhwa province increased by 4.2 percentage points and students’ test score in reading, math, and English improved. We conclude that the independent third-party monitoring program effectively decreased teacher absenteeism in Pakistan and increased teacher attendance could be linked to improvement of students’ academic performance. 보편적 초등교육 달성을 목표로 하였던 새천년개발목표 이후 제시된 지속가능발전목표는 양질의 교육을 강조하며 교육의 양적 확대 뿐만 아니라 질적 향상을 동시에 추구하고 있다. 저소득국가에 서 빈번히 나타나는 높은 교사 결근율은 양질의 교육을 제공하는데 가장 큰 걸림돌 중 하나라 할 수 있다. 본 논문은 파키스탄 Khyber Pakhtunkhwa주에서 2014년 도입한 공립학교 교사출석 모 니터링 프로그램의 효과를 분석하였다. Khyber Pakhtunkhwa주와 이웃하고 있는 Gilgit Baltistan 주를 대조군으로 설정하고 교사출석 모니터링 프로그램의 사전사후 변화추이를 이중차분분석 방법 으로 분석하였다. 분석 결과, 공립학교 교사 출석율은 4.2% 포인트 증가하였고, 공립학교에 재학 중인 학생들의 읽기, 수학, 영어 시험성적은 통계적으로 유의미하게 상승하였다. 독립적인 제3자 모니터링 프로그램을 통해 교사 출석율을 효과적으로 높일 수 있음을 보여주었고, 교사의 양적 투입 증가가 학생들의 학업성취도 향상으로 연결될 수 있음을 확인하였다.
김부열,우혁재,송명현,박중조,김경민,정회범 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.2
이 논문은 신경회로망을 기반으로 한 유도전동기의 고장 진단 기법을 제시한다. 제안된 기법은 고정자전류만을 측정하여 FFT 변환 후 진단 훈련을 위해 일반화한다. 정상, 베어링고장, 고정자 권선고장 그리고 회전자 엔드-링 고장을 갖는 모터로부터 학습데이터를 획득하고 여러 고장 유형을 진단한다. 더욱 효과적인 고장 진단을 위해, 전부하의 100%, 60%, 30%로 부하율을 변화시켜서 학습절차에 적용하였다. 실험 결과들은 제안된 방법이 오차 범위 0.56%∼0.04%와 같은 높은 진단 정밀도를 가지고 있어 실제 진단시스템에 적용 가능함을 보여주고 있다. This paper presents a faults diagnosis technique of induction motors based on a neural network. Only stator current is measured, transformed by using FFT and normalized for the training. Healthy, bearing fault, stator fault and rotor end-ring fault motors are prepared to obtain the learning data and diagnose the several faults. For more effective diagnosis, the load rate is changed by 100%, 60%, 30% of full load and the obtained are applied to the teaming process. The experimental results show the proposed method is very detectable and applicable to the real diagnosis system.
인공지능 기반 적응형 학습 프로그램 영향평가: 대구 중학교 무작위통제실험 사례를 중심으로
김부열,박윤수,신은철,이주호 한국응용경제학회 2022 응용경제 Vol.24 No.4
We investigate the impact of artificial intelligence-based adaptive learning program provided to 266 students in one middle school in Daegu city, South Korea. While examining the difference between the baseline and endline academic performance, we do not find the average treatment effect of the adaptive learning program. However, the quantile regression analysis by deciles shows that there is 0.358 standard deviation improvement for the first decile group. Given the very low attendance and task completion rates of the adaptive learning program, how to increase the adoption for this type of education technology is a prerequisite for the future research 본 연구는 대구시에 위치한 중학교 1개교에 재학 중인 266명의 중학생을 대상으로 인공지능 기반 적응형 학습 프로그램을 제공하는 온라인학습기기가 학생들의 학업성취도에 미친 영향을 무작위통제실험 방식으로 분석하였다. 기초 및 기말 진단고사 성적 변화를 분석한 결과, 통계적으로 유의미한 온라인학습기기의 평균처치효과는 관찰되지 않았다. 하지만 분위회귀분석을 통해 하위 10% 학생들의 학업성과가 0.358 표준편차만큼 통계적으로 유의미하게 증가함을 확인하였다. 처치집단 학생들의 저조한 프로그램 출석률과 수행률을 고려할 때, 인공지능 기반 적응형 학습 프로그램의 수용성을 높이기 위한 다양한 방법을 탐색하는 연구가 선행될 필요가 있다.