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초등 예비교사 대상 보편적 학습설계 기반 온라인 학습 모듈 개발 및 적용 효과 탐색
이아현(Ahhyun Lee),김수연(Sooyoun Kim),이대식(Daesik Lee),이희연(Heeyon Lee),신재현(Jaehyun Shin) 한국통합교육학회 2021 통합교육연구 Vol.16 No.2
코로나 19로 온라인 수업에 대한 수요가 급증하면서 효과적인 교사교육을 위한 혁신적 교수-학습방법에 대한 논의의 필요성이 계속해서 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 보편적 학습설계 원리를 반영하여 상호작용을 포함하는 온라인 학습 모듈을 제안하고 초등 예비교사 28명을 대상으로 해당 모듈을 이수하게 하여 그 효과를 탐색하였다. 그 결과 예비교사들은 모듈 이수 후 보편적 학습설계 원리를 교수학습지도안에 적용할 수 있는 능력이 유의하게 향상되었으며 향후 교사가 되어서 다양한 학습자의 학습 욕구를 만족시키기 위하여 해당 원리를 교수 과정에 반영하고자 하는 강한 의지를 보였다. 본 연구는 보편적 학습설계 기반 온라인 학습 모듈을 통해 예비교사들이 통합학급의 특수교육대상 학생을 포함한 모든 학생의 학습 접근을 최대화할 수 있는 수업을 설계할 수 있도록 함과 동시에 장애를 포함한 다양한 학습적 요구가 있는 예비교사들의 접근성도 최대화했다는 점에서 의의가 있다. The COVID-19 has resulted in shifting all classes into online, followed by increased attention on how to effectively educate pre-service teachers in an e-learning format. This study suggests an interactive online module for teaching UDL (Universal Design for Learning) and explores the impact of the module on lesson plan development. After completion of the module, 28 pre-service teachers significantly enhanced their ability to design lesson plans using principles of UDL and showed strong willingness to apply the UDL principles in their future profession. With the online module embedded with the concept of UDL, the current study not only prepared teachers to improve their competency to develop lesson plans based on the UDL principles but also provided learning opportunities to the maximum extent possible for all teachers including those with special needs.
학교 차원의 긍정적 행동지원이 서로 다른 학생그룹의 징계 결과에 미치는 영향
이아현(Ahhyun Lee),Nicholas A. Gage(Nicholas A. Gage ),James McLeskey(James McLeskey ),Anne Corinne Huggins-Manley(Anne Corinne Huggins-Manley ) 한국특수교육학회 2019 한국특수교육학회 학술대회 Vol.2019 No.-
학교 차원의 긍정적 행동 지원(school-wide positive behavioral interventions and supports)은 현재 25,000개 이상의 학교에서 널리 운영되고 있다. 기존의 논문에서 긍정적 행동 지원을 통한 오피스 훈육 호출 (office discipline referral)과 유예(suspension) 감소에 대한 긍정적인 실험적 증거를 제시하고 있지만, 이 지원이 서로 다른 학생 그룹에 미치는 효과에 대해서는 연구되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 학교 차원의 긍정적 행동 지원이 모든 학생 그리고 서로 다른 학생 그룹(성별, 인종, 장애)에 미치는 효과를 8가지의 학교 징계 결과(school discipline outcomes)를 이용하여 분석하였다. 준 실험설계에서 성향 점수 매칭(propensity score matching) 방법으로 긍정적 행동지원을 충실히 실행하고 있는 112개의 학교와 관련 트레이닝을 받은 적 없는 112개의 학교를 대조하였다. 푸아송 회귀 분석(Poisson regression) 결과, 긍정적 행동 지원을 충실히 실행하고 있는 학교에서 모든 학생뿐만 아니라 남학생, 흑인학생, 그리고 특수학생에게서 징계 횟수가 유의미하게 감소되었다. 이는 학교 차원의 긍정적 행동 지원이 전체적인 학생 문제 행동을 개선하며, 나아가 기존에 학생 집단 간 불평등하게 분배되었던 징계 격차를 줄일 수 있음을 시사한다.
최다빈(Dabin Choi),이아현(Ahhyun Lee),이정원(Jeongwon Yi),한동일(Dongil Han) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
딥러닝 기반 객체 검출(Object Detection)은 자율주행, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 제조 시설의 안전 진단을 위한 시설물 상태 진단 딥러닝 네트워크를 학습하기 위해서는 충분한 수의 데이터와 균형 있는 데이터가 필요하다. 본 논문은 시설물 상태 진단 네트워크의 성능 향상을 위한 데이터 확대 방법과 효율적인 시스템을 제안한다. 이 방법은 데이터 클래스의 불균형으로 발생할 수 있는 과적합을 줄이고 객체 검출 성능을 향상시킨다. ㈜이레정보기술에서 제공한 5m 고도에서 드론이 촬영한 이미지 데이터로 촬영된 시설물 사진 데이터 세트에 대해 딥 러닝 모델을 학습 및 평가하였고, 데이터 확장 후 ㎃P_0.5 기준 0.931, ㎃P_0.5:0.95 기준 0.605를 달성하였다.
단계별 전이 학습 기반 신경망을 활용한 작물 병해 분류
최다빈(Dabin Choi),아마드 모빈(Ahmad Mobeen),이아현(Ahhyun Lee),한동일(Dongil Han) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
합성곱 신경망은 이미지 분류 및 기타 다양한 컴퓨터비전 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 작물 병해 탐지 또한 다양한 방법으로 시도되어 왔으나 스마트폰과 같이 자원이 제한된 휴대용 장치에 최적화하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 합성곱 신경망을 사용하여 작물 병해를 체계적으로 분류하는 효율적인 방법을 제안한다. 기존의 전이 학습의 문제점을 해결한 단계적 전이 학습을 제안하여 과적합을 줄이고 시간을 단축한다. PlantVillage와 국립식량과학원에서 제공한 고추 병해 데이터 세트에 대해 학습 및 평가되었고, 각각 99.69%와 99.0%의 정확도를 달성하였다.