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국내 초등학교 프로그래밍 교육에 관한 체계적 문헌 고찰
이다겸,이소율,이영준 한국컴퓨터교육학회 2022 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.25 No.6
디지털 대전환 시대의 프로그래밍 교육은 미래의 변화와 발전에 대응할 수 있는 디지털 역량과 고차원적 사고력을 길러줄 수 있는 교육으로 적합하다. 초등학교에서도 이러한 역량 향상을 위해 교육 대상 및 환경 특성을 고려한 프로그래밍 교육 연구를 진행해왔다. 효과적인 프로그래밍 교육을 위해 기존 연구 결과를 탐색 및 종합하여 현황을 제시하고 이를 바탕으로 향후 교육 방향을 제시한 연구가 필요하다. 본 연구는 국내의 초등학교 프로그래밍 교육 연구 문헌 145편을 교육 대상, 핵심 역량 및 교수·학습 방법, 도구, 연계 교과, 학생 편성에 따라 체계적으로 검토하였다. 연구 결과를 바탕으로 향후 초등학교 프로그래밍 교육은 교육 기회 보장과 역량 양극화 예방을 위해 저학년, 교육소외집단과 같은 연구 대상의 특성을 고려한 연구를 확대해야 한다. 초등학생 발달 특성을 고려하여 정의적 역량 향상에 효과적인 교수·학습 방법의 탐구 및 비교 연구가 필요하다. 또한 프로그래밍 도구의 교육 효과를 양적, 질적으로 비교하는 연구가 필요하며, 학생의 개인 편성과 비교하여 그룹 편성 시 학습에 주는 영향을 검토하여 그룹 편성 시 유의할 점을 분석한 연구가 필요하다.
대공간 구조물의 특성에 따른 형상별 지진응답 제어성능 분석
이다겸,구나정,이다혜,강주원 대한건축학회지회연합회 2022 대한건축학회연합논문집 Vol.24 No.6
대공간 구조물은 랜드마크로서 경제성과 사용성, 안정성 확보가 중요하다. 본 연구에서는 세계적으로 다양한 대공간 구조물 중 표본의 수가 가장 많은 6가지 형상으로 단순화 하였다. 단순화한 모델은 가새의 존재, 단면형상, 지붕 구조물의 개폐 여부에 따라 세 그룹으로 분류했다. 또한 지붕의 자중 및 자재 사용량에 따른 경제성 균등화를 위해 각 그룹별로 스팬과 총 질량을 동일하게 설정했다. TMD(Tuned Mass Damper)는 구조물의 지진 응답을 줄이기 위해 널리 사용된다. TMD를 적절히 튜닝하면 제어 성능이 우수하다. TMD를 해석모델에 적용하였고 변위응답을 분석했다. 분석 결과 래티스형, 박공형, 타원형 해석모델의 지진응답제어성능이 우수했다.
이다겸(Dagyeom Lee),김성원(Seong-Won Kim),이영준(Youngjun Lee) 한국컴퓨터교육학회 2022 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.26 No.1
4차 산업혁명을 살아갈 미래사회의 인재들을 양성하기 위해 우리나라는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 교육을 위한 교육과정부터 체계적으로 개발하고 있다. 교육과정을 반영한 다양한 교수·학습 자료 중 교과서는 여전히 학교 현장에서 가장 널리 쓰이는 교수학습 자료이며, 인공지능이라는 생소한 내용을 학생들에게 교육하기 위한 교과서 개발 시 학생들의 발달 단계를 고려해야 한다. 선행조직자는 새로운 학습 내용을 기존 인지 구조와 연결하여 효과적이고 쉽게 수용할 수 있도록 하는 유의미학습의 교수전략으로 인공지능에 관련된 새로운 개념을 학습할 때 인지 부하를 줄이고 학습효과를 높이기 위해 사용된다. 향후 국내 초등학교 인공지능 교과서 개발 시 선행조직자의 효과적인 활용 방안을 탐색하기 위해 중국 허난인민출판사의 《인공지능 실험교재》 초등용 12권에 활용된 선행조직자를 분석하고자 한다. 학년별, 유형별 선행조직자 탐색을 통해 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 선행조직자는 저·중학년에 비해 고학년 교재에서 많이 활용되었다. 둘째, 교과서 내 선행조직자는 다양한 제재로부터 추출되었다. 셋째, 선행조직자가 특정 영역에 집중되어 활용되고 있음을 알 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 향후 인공지능 교과서 개발 시 적절한 선행조직자를 찾아 활용해야하며 이때 타 교과 교육과정에서 선행조직자를 추출한다면 학생들의 기존 인지구조와 AI 학습 내용을 연결하여 유의미한 인공지능 학습이 이뤄질 것으로 기대된다.
이다겸(Dagyeom Lee),김성원(Seong-Won Kim),이영준(Youngjun Lee) 한국컴퓨터교육학회 2021 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.25 No.2(A)
본 연구는 국내의 인공지능(Artificial Intelligence, AI)교육에서 AI리터러시 교육 연구 동향을 분석 및 파악하고, 향후 AI리터러시 교육의 연구 방향을 제안하기 위해 수행되었다. 이를 위해 2021년 6월까지 게재된 국내 논문 중 서명, 주제어, 초록에 ‘인공지능(AI)’, ‘리터러시’, ‘교육’이 포함된 학술논문 22편, 석사 학위논문 2편을 분석하였다. 분석 기준은 발행연도, 연구방법, 연구내용, 연구대상, 교육도구, 교육내용으로 설정하여 내용분석법으로 분석하였다. 연구 결과 국내 AI리터러시 교육 연구는 2019년부터 등장하여 매년 증가하는 추세이며, 문헌 연구와 양적 연구가 주로 이뤄졌다. 연구 내용은 AI리터러시 관련 문헌을 분석하여 개념을 정의하고 교육 체계 및 모델을 개발하는 연구가 많았다. 연구 대상은 문헌 분석이 가장 많았고, 사람을 대상으로 한 연구에서는 초등학생을 대상으로 한 교육 연구가 가장 많았다. 분석된 연구 중 과반 이상의 연구에서 교육도구를 제시하지 않았고, 교육도구를 제시한 연구에서도 다양한 교육도구를 소개하는 정도였다. AI리터러시의 교육내용은 AI교육 내용을 다루는 연구가 타교과와 연계한 활용 연구보다 많았다. 본 연구를 바탕으로 향후 AI교육에서 AI리터러시를 함양할 수 있도록 연구가 더욱 활발히 이뤄져야 할 것이다.