4차 산업혁명에 따른 미래사회와 교육환경의 변화, 그리고 초·중등 과학교육의 과제

조헌국,Jho, Hunkoog 한국초등과학교육학회 2017 초등과학교육 Vol.36 No.3

Nowadays, the public as well as science educators pays much attention to the fourth industrial revolution and wonders what will happen to the societies in the future. Thus, this study aimed at predicting the education environment which will be brought from the fourth industrial revolution, and suggesting the solutions or tasks to be investigated in science education. Through the literature review, this study categorized the major changes of future society into a wild fluctuation of job market, the shift from possession-based economy to sharing economy, post-urbanized and distributed system, and the crisis of dehumanization. According to the four major changes, this study predicted the future environment that will occur to the educational system. First, the students should the competences necessary for the future and the school curriculum will be changed in terms of width and depth. Second, sharing economy may bring about the open platform similar to MOOC (Massive Open Online Course) or TED. Third, the manifestation of artificial intelligence in education will enable the individual and paced learning, and thanks to the change, the concept of distributed cognition will be more focused in education research. Fourth, the collaborative learning and character education should be more stressed to resist the dehumanization. This study suggests relevant tasks and issues that should be tackled for the successful change in primary and secondary schools.

과학영재교육에서의 머신러닝 활용 튜토리얼 : 서울 지역 일별 기온 변화 데이터를 중심으로

조헌국(Jho, Hunkoog) 한국과학영재교육학회 2021 과학영재교육 Vol.13 No.3

본 연구는 인공지능과 빅데이터를 활용해 어떻게 과학영재교육에 활용할 수 있는 방법과 기대 효과를 도출하기 위해 이뤄졌다. 본 연구에서는 서울 지역의 일별 기온 데이터의 분석 과정을 중심으로 머신러닝의 수행과정과 과학적 탐구의 요소나 속성 등을 비교하며 어떻게 교수학습이 가능한지 소개하였다. 기온 데이터를 활용해 장기적 기온 변화를 예측하는 4가지 모델을 개발하고, 정확도를 서로 비교하였다. 이와 같은 과정을 통해 과학영재교육에서 인공지능 활용이 갖는 장점은 다음과 같다. 첫째, 학생들이 경험하는 문제 발견 과정에서의 어려움을 줄일 수 있다. 둘째, 데이터의 중요성을 이해하고 데이터의 가공 및 분석 방법을 학습할 수 있다. 셋째, 다양한 모델을 적용한 분석과 반복적인 시행을 통해 실제 탐구에서 경험하는 노력이나 비용 등을 줄이는 경제적 효과를 갖고 있다. 이러한 결과를 토대로 본 연구에서는 과학영재교육에서 인공지능을 활용하는 데 필요한 과제들에 대해 제시하고자 하였다. The purpose of this study was to investigate how big data and artificial intelligence (AI) could be applied to science education for the gifted and to suggest the expected outcomes through machine learning approach to scientific inquiry. Thus, the researcher illustrated the process to predict long-term temperature changes in Seoul depending on different methods of machine learning using open source of data provided by the Korea Meteorological Agency, and compared characteristics of scientific inquiry and machine learning process. In this study, four different models were developed and evaluated as listed: Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine and Long Short Term Memory. According to the results of this study, machine learning approach helped to relived gifted students’ difficulties in identifying problems, provided them with opportunities to learn the significance of data and data engineering, and helped to implement a variety of studies and investigations compared to the traditional experimental activities. Based on the points addressed, this study gave some implications for doing AI-based education for the scientifically gifted.

근대 과학자와 예술가의 사례를 통해 살펴 본 융복합교육으로서의 과학교육: 과학과 예술을 중심으로

조헌국 ( Hun Koog Jho ) 한국과학교육학회 2014 한국과학교육학회지 Vol.34 No.8

통섭 또는 융복합은 오늘날 매우 많은 관심을 받고 있다. 이에 본연구에서는 과학과 예술의 통합을 시도한 근대 과학자와 예술가들의발견 과정을 중심으로 융복합의 특징을 살펴보고, 근대의 사회철학적배경을 고려함으로써 오늘날 과학교육이 융복합교육으로서 필요한 과제와 방향에 대해 논의하고자 한다. Netwon, Kepler, Galileo 등의 근대 과학자들은 예술의 사실적 묘사와 같은 방법을 통해 과학 지식을표현하고 추론하는 데 활용하였으며, 예술과 과학의 규칙과 대응 관계를 통해 새로운 이론을 주장하고자 하였다. 예술가들 역시 과학을 통해보다 사실적인 현상의 묘사를 힘썼으며, 특히 선원근법을 중심으로한 해부학과 광학에 주로 의존하였다. 또한 과학자들과 예술가들 모두유비 추리를 통한 일종의 “빌려오기”를 통한 융복합을 시도하였다. 이는 시기적으로 신플라톤주의의 영향을 받은 것으로 해석할 수 있다. 당시의 과학자들은 상황이나 장소에 대한 구분 없이 적용되는 보편타당한 법칙과 방법을 추구하였으며, 예술과의 융합을 통해 과학 지식을예술에 접목시키기도 하고 예술의 유용한 도구를 과학적 발견에 활용하기도 하였다. 따라서 오늘날 융복합교육으로서의 과학교육은 학생들에게 보다 전체적인 관점에서 바라볼 수 있도록 해야 하며, 과학과예술 간의 통합을 통한 아이디어 창출을 목표로 과학과 예술 간의상호 보완적인 관계를 중심으로 초학문적 시도를 장려해야 한다. 또한,협동학습의 조직 및 관련되는 평가 기준의 마련을 통해 집단적 창의성을 증진시키고 일상 맥락에서의 문제 해결을 통한 경험을 강조해야할 것이다. The convergence and consilience in education (hereafter, interdisciplinary education) is receiving greatattention from societies. This study aims to investigate the works of scientists and artists who have intendedto combine science with the arts in the modern era, to take into account the socio-philosophical setbacksduring the period, and to suggest pedagogical implications of science education as interdisciplinaryeducation. The concept of interdisciplinary education stems from Plato’s thought, idea, as a comprehensiveand invariant truth. The renaissance, full of enrichment about scientific achievement, was based onNeo-Platonism pursuing holistic-synthetic approach. During the time, scientists presented in this studytried to find comprehensive principles and borrow useful method from the arts. In such a context, scientistsnot only made use of the arts for expression of scientific knowledge, but also drew conclusion by analogicalreasoning between science and the arts. Artists, as well, relied upon anatomy and optics especially, toelaborate linear perspective and even developed their own scientific knowledge through personalexperience. Hence, contemporary science education should encourage students to hold a holistic viewpointabout science and the arts, articulate explicit goals and outcomes as interdisciplinary education, implementmeta-disciplinary instruction about science and the arts, and develop assessment framework forcollaborative learning. There may be good examples for inter-disciplinary education as listed: illustratingscientific ideas through the arts and vice versa, organizing collaborative works and evaluations criteriafor them, and stressing problem solving on a daily basis.

미래 교육 및 미래 학교의 전망을 통한 과학교육의 방향과 과제

조헌국(Hunkoog Jho) 이화여자대학교 교과교육연구소 2021 교과교육학연구 Vol.25 No.1

본 연구는 국내외 미래 교육 및 미래 학교의 모습과 관련된 다양한 문헌 조사의 결과를 토대로 다가올 미래 교육의 특징이 무엇인지 파악하고 그에 따라 우리나라 과학교육의 측면에서 필요한 과제를 교육환경을 중심으로 제시하고자 하였다. 교육에 대한 과거와 현재, 미래로 이어지는 주류 교수학습이론을 비교함으로써 미래 교육환경 변화와 일맥상통하는 이론으로 연결주의적 관점을 제시하고, 이에 따라 미래 교육의 특징을 경계 허물기 또는 유동성이라 규정짓고 이에 따른 변화를 5가지로 요약하였다. 미래교육에서의 유동적 특징은 교수자와 학습자의 경계, 교수자의 역할과 기능, 교수자의 전문성과 역량, 교육과정과 내용의 범위, 교수학습 환경의 시공간 경계가 사라지고 모호해진다는 것으로 정의된다. 이에 본 연구는 제시된 유동성의 특징에 따라 필요한 교육환경의 변화와 교수학습 전략을 제시하고, 우리나라의 교육환경 개선과 교사 교육 측면에서의 시사점을 제시하였다. This study aimed at learn the features of future education based on the literature review on future education and schools and addressing some implications to enhance science education in Korea, with a focus on the pedagogical environment. As a strategy to learn the future from the past, this study compared different prevailing theories from the past to the present, and suggested perspectives of connectionism as a theory for contemporary changes driven by the emerging technologies. Thus study articulates the salient features of future education, so-called fluidity, in accordance with the connectionism: the blurry territory between teachers and learners, the changing role of teachers, varying professional competencies, the uncertain range of curriculum and contents, and the ambiguous boundary of space-time in learning context. Based on the results of this study, the researcher drew implications to overcome the facing issues in science education and teacher education.

텍스트 마이닝을 활용한 기후변화에 대한 20년간의 뉴스 기사 분석

조헌국(Jho, Hunkoog),이봉우(Lee, Bongwoo) 에너지기후변화교육학회 2021 에너지기후변화교육 Vol.11 No.2

이 연구는 2001년부터 2020년까지 지난 20년간 국내 인터넷 매체를 통해 보도된 기후변화 관련 뉴스 기사 7,516건을 추출하고, 이를 시기에 따라 주요 특징이나 주제가 무엇인지 파악하도록 워드 클라우드 및 토픽 모델링을 실시하였다. 그 결과, 뉴스 기사의 경우, 2009년 이후 급격히 증가하고 있는데, 이는 기후변화에 대한 미디어의 노출이 UN 국제기후변화협약을 중심으로 강조됨에 따라 일어난 결과로 보인다. 특히, 기후변화에 대한 보도가 일반적인 종합일간지나 언론사가 아니라, 경제 분야 및 지역신문에서 매우 높게 나타나는데, 이는 기후변화와 관련된 글로벌마켓, 기술 도입에 따른 경제적 파급효과 등이 뉴스의 중심 내용이 되며, 지자체의 기후변화와 관련된 여러 활동들이 지역 언론을 통해 소개되고 있음을 추측할 수 있다. 보다 구체적인 기후변화와 관련된 뉴스의 특징을 파악하기 위해 LDA 분석을 실시한 결과, 총 14개의 주제로 구분되며, 각각의 주제는 시기에 따라 큰 변화를 보이고 있음을 알 수 있다. 특히, 2009년의 덴마크, 2015년의 파리에서의 UN 기후변화협약과 탄소정보공개 프로젝트(CDP) 등 범정부적인 협약과 기술개발 프로젝트 등이 뉴스 기사의 비중에 매우 큰 영향을 차지하고 있다. 국내 지자체의 활동이나 기업 활동에 대한 기사는 최근 들어 더욱 빈번하게 나타나고 있으며, 미디어를 통해 보도되는 내용이 기후변화와 관련된 연구 성과보다는 주요 행사나 사건 등에 대해 더욱 민감하게 반응하고 있음을 나타내고 있다. This study aimed at investigating the trends of news articles related to the climate change for the last two decades. Thus, the researchers collected a total of 7,516 articles extracted from the news archive called as BIGKinds and analyzed word-count-based analysis and topic modeling relying on LDA (latent dirichlet allocation). As a result, the number of articles about the climate change has been drastically increased since 2009, as UN climate change conference (UNCC) held in Denmark was sensational. In particular, economic and domestic-oriented press occupied a large proportion of articles, and financial and political aspects of the climate change were highlighted from the media. The optimization of LDA returned a total of 14 topics and the prevailing topics were varied across time. International events such as UNCC in Copenhagen and Paris and carbon disclosure project were much influential than other topics in the climate change. Recent news articles address enterprise activities and provincial events. The topics of climate change introduced in the media was responding to the stimulating events rather than research outcomes or academic information.

과학의 미적 가치 인식에 대한 학습자의 응답에 대한 네트워크 및 감성 분석과 머신 러닝을 활용한 탐색적 예측 평가

조헌국(Hunkoog Jho) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.20

본 연구는 학습자의 과학의 미적 가치에 대한 인식을 조사하고, 그 결과를 네트워크 분석 및 감성 분석을 실시해 그 특징을 표현하였다. 또한 과학의 본성과 기술의 본성의 하위 10개 요인들이 과학의 미적 가치 인식을 얼마나 잘 예측할 수 있는지 머신 러닝을 활용하여 그 가능성을 탐색하였다. 이에 2017년 1학기 과학교양 강의를 이수한 생명과학계열 전공 88명의 학생들을 대상으로 5점 리커트 척도로 구성된 과학의 본성, 기술의 본성 설문 조사와 개방형 문항으로 구성된 과학의 미적 가치에 대한 인식을 수행하도록 하였다. 희소 어휘를 제외하고 65개의 어휘로 구성된 네트워크 분석을 통해 감정과 느낌 등 미적 가치의 외적 속성을 중심으로 인식하는 경향이 있음을 파악하였다. 또한 대칭, 단순, 조화, 균형 등 내적 속성에 대해서는 오히려 부정적으로 인식하고 있었다. 감성 분석 결과 또한 외적 속성에 대해 더 주목하는 경향 을 나타냈다. 과학 및 기술의 본성을 중심으로 한 과학의 미적 가치에 대한 예측 모형 구성은 k-근접 이웃 알고리즘, 서포트 벡터 머신, 분류 트리, 랜덤 포레스트, 그래 디언트부스팅, 인공 신경망 모두 신뢰할만한 결과를 얻지 못하였다. 이를 토대로 본 연구는 과학의 미적 가치 인식에 대한 특징과 그에 영향을 미치는 요인에 대한 탐색, 머신 러닝을 활용한 과학교육의 활용 가능성에 대해 시사점을 제공하였다. The purpose of this study was to investigate students ’ perceptions about the aesthetic features of science through network and sentiment analysis, and to evaluate models to predict their perceptions by machine learning in an exploratory way. In this study, a total of 88 students were asked to answer the questionnaires on the nature of science, the nature of technology, and the aesthetic features of science. Semantic network analysis revealed that the students were more inclined to external features of aesthetics whereas internal features such as simplicity and harmony were considered as negative. Sentiment analysis also showed the similar results. The predictive models for students ’ perceptions were developed using k-nearest neighbor, support vector machine, decision tree, random forest, gradient boosting, and artificial neural network. However, all the models did not acquire successful outcomes. Based on the results, this study gave some implications for the exploration of influential factors on the aesthetic perception and the possibilities for applying machine learning to science education.

R 맵핑 도구를 활용한 통계 분석에 기반한 과학의 본성에 대한 문헌 분석

조헌국(Hun koog Jho) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.18

본 연구의 목적은 통계 분석 도구인 R을 활용한 데이터 시각화를 활용해 과학의 본성에 대한 연구의 특징을 도출하고 이에 따른 시사점을 도출하는 것이다. 이에 사회과학인용지수(SSCI)에 등재된 학술지를 대상으로 R을 활용해 총 356개의 논문에 대한 문헌 정보를 추출하였다. 본 연구에서는 R 패키지인 bibliometrix를 활용하여 기술 통계 및 네트워크 맵핑 분석을 실시하였다. 기술 통계 결과, 과학의 본성에 대한 연구가 미국과 영국을 중심으로 세계 여러 국가에서 수행되고 있으며, 특히 Lederman과 그의 동료를 중심으로 한 과학의 본성에 대한 연구가 가장 많은 주목을 받고 있음을 알 수 있었다. 네트워크 분석 역시 이러한 기술 통계의 결과를 반영하고 있으며, 공저 네트워크 및 공동연구 네트워크 결과를 살펴보면 Lederman을 포함한 연구 결과가 가장 많이 인용됨을 알 수 있었다. 개념 구조 및 동시 출현 분석은 과학의 본성에 대한 연구가 크게 교사와 학생의 과학의 본성 이해, 과학의 본성의 철학적 측면, 과학 관련 사회적 쟁점에서의 과학의 본성의 역할, 과학적 탐구와 과학의 본성의 관계로 범주화될 수 있음을 나타내고 있다. 그리고 역사적 통계 분석은 Lederman을 중심으로 한 연구들이 어떻게 오늘날 이러한 주요 연구의 흐름으로 이어지는지 주요 노드에 해당하는 연구들을 보여주고 있다. 이에 본 연구에서는 R을 활용한 데이터 시각화 분석이 과학의 본성 외에 다양한 과학교육의 주요 쟁점에 대한 연구에 유용하게 활용될 수 있는지 시사점을 제공하였다. The purpose of this study was to figure out the trends and features of researches on the nature of science (NOS) through the bibliometric analysis and network mapping. A total of 356 articles on NOS were extracted from the online database system, published since 1965. Using the bibliometrix R-package, the data analysis were categorized into descriptive and network analysis. The descriptive analysis showed the growing interest in NOS all over the world, particularly in the United States and the United Kingdom. Lederman’s group supporting the consensus view was most productive, and their articles were highly cited rather than those of other authors. The network analysis also supported the strong impact of Lederman’s group on NOS research by author coupling, collaboration, and co-citation analysis. Conceptual structure map and co-occurrence analysis revealed major categories of NOS topics into students’ and teachers’ conceptions of NOS, philosophical aspects of NOS, NOS in the context of socio-scientific issues, and NOS in scientific inquiry. The historiograph summarized the relevant articles on NOS in a chronological way. This study gave some implications on how R-mapping tool could contribute to the literature review of topics in science education.

과학 관련 사회적 쟁점에서 의사결정에 대한 문헌 연구

조헌국 ( Hunkoog Jho ) 한국과학교육학회 2015 한국과학교육학회지 Vol.35 No.5

본 연구에서는 지질구조에 대한 모델링기반 학습 프로그램을 개발하고 모델링기반 학습에서 나타나는 논증패턴과 학생들의 정신모형 수준과의 관계를 밝히고자 하였다. 고등학교 2학년 126명을 대상으로 대륙이동설, 해령, 변환단층, 단층의 특징에 대하여 4회의 모델링기반 학습을 실시하였다. 연구대상 중에서 2개 학급은 실험집단으로 모델링기반 학습을 실시하였고 나머지 2개 학급은 비교집단으로 교사중심 설명식 수업을 실시하였다. 모델링기반 학습 후 실험집단과 비교집단의 사후 성취도와 학생들의 정신모형 분포를 정량적으로 비교하였다. 실험집단 중 5개 조의 논증활동을 녹음 전사한 자료에 대하여 본 연구에서 설정한 분석틀을 근거로 정성적으로 분석하였다. 본 연구의 분석틀은 TAP의 5가지 요소와 학생들의 대안개념이 포함되는 요소 5가지 등 총 10가지의 코딩 요소로 구성하였다. 정신모형 유형을 조사한 결과, 실험집단에서 단면 인과모형과 입체형 모형의 비율이 높게 나타난 반면, 비교집단에서는 2차원 모형과 단면 단순모형의 비중이 높게 나타났다. 논증유형을 분석한 결과, 주장의 빈도가 높을수록 논증활동이 성공적으로 이루어졌고 정신모형의 수준이 높게 나타났다. 반박이 제기된 경우, 만든 모형을 다시 관찰하여 자료를 수정하고, 이에 따라 주장을 다시 전개하였다. 이로써 모델링기반 학습에서 모형이 학생들의 논증 과정에 긍정적으로 작용함을 확인할 수 있었다. This study aims to investigate the definition of and factors in decision on socio-scientific issues and to analyze the standards for the quality of decision-making, based on the review of studies in socio-scientific issues. This study analyzed 147 articles published in journals of the social science citation index, and the research method was followed by taxonomy analysis and analytic induction. The results showed that many of the studies did not explicitly articulate the decision-making and only dealt with a specific element of the process, not as a whole. Decision-making was categorized into the steps of identification, option, criteria, information, survey, choice, and review. In terms of the factors, the literature tackled diverse things: science knowledge, nature of science, type of issue, discussion type, belief & values, and culture. This study examined the relationship between the factors and each element of decision-making. Among the relationships, only six kinds were shown as relevant and most of factors were connected to survey. With regard to the standards, the literature relied upon balance, justification and multiplicity since many of the studies made use of Toulmin-based argumentation. This study gives some implications for standards for decision-making regarding the nature of risk and uncertainty.

과학교육에 대한 철학적 담론

조헌국(Jho, Hun-Koog) 강원대학교 인문과학연구소 2013 인문과학연구 Vol.0 No.38

오늘날 과학교육은 민주시민으로서의 과학적 소양 함양 외에도 사회 및 국가의 경제 성장과 발전을 위해서도 매우 필수적인 것으로 인식되고 있다. 특히 과학기술로 인해 야기된 다양한 문제들이 발생하면서 이를 비판적으로 인식하고 해결하기 위한 능력이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 나타나는 과학 관련 사회적 쟁점을 중심으로 과학교육을 둘러 싼 여러 가지 관점들이 가지는 철학적 특징에 대해 고찰하고, 이를 해결하기 위한 대안이 무엇인지 논의하고자 한다. 또한 새로운 과학교육의 움직임을 이해하고 뒷받침하기 위한 철학적 기반으로서 포스트모더니즘을 제안하고자 한다. 과학교육은 관찰 가능하거나 경험 가능한 사실 또는 현상에 대해 탐구하고 그 원리를 파악한다는 점에서 경험주의 또는 실증주의에 기반한다. 이는 과학이라는 객관적, 실증적 학문을 이해하고 전달하기 위한 목적으로서의 과학교육에 대한 인식을 말한다. 한편 과학교육은 개인 또는 사회의 지식이 합의되고 구성되며, 과학 지식 역시 여러 사회문화적 상황에 영향을 받는다는 점에서 구성주의에 기반한다. 이는 과학지식을 절대적이고 보편적인 것이 아닌 사회적 합의에 의해 구성된 맥락적이고 잠정적이라는 인식을 포함한다. 한편, 과학 지식이 절대적이고 보편적이지는 않으나 인간의 이성과 직관, 문화 등에 의해 이해되며 점차 이해의 폭과 깊이가 증가한다는 관점을 택하는 해석학적 입장이 존재한다. 각각의 관점은 과학자 또는 과학철학자, 과학교육자의 비판을 받고 있다. 실증주의적 입장의 경우, 쿤 (Kuhn), 라카토스 (Lakatos) 등의 과학철학자들이 주장하는 과학 지식의 변천 과정에 대한 설명과 일치하지 않으며, 구성주의는 과학 지식을 주관적으로 인식할 경우, 과학지식의 구성과정과 권위에 대해 부정하고 회의주의에 빠질 우려가 있다. 해석학적 관점 역시 실증주의적 입장에 의해 비판 받으며, 지식의 형성과 합의 과정을 해석학적 순환 및 해석의 지평의 만남과 확장으로 설명하고자 하는데, 이러한 과정은 반드시 과학적 추론과 방법이 주가 되지 않는다. 따라서 구성주의와 마찬가지로 과학 지식의 사회문화적 특성에 대한 비판을 피하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 이와 같은 철학적 관점의 간극을 해소하고 통합하기 위해 과학 관련 사회적 쟁점을 활용한 교육의 특징을 서술하고 포스트 모더니즘에서의 탈구조성과 담론의 형성, 다양성 등의 측면에 따라 과학교육을 이해하고 다원주의적 과학교육의 새로운 흐름을 제시하였다. Nowadays, science education plays a crucial role in cultivating scientific literacy for citizenship as well as bringing about economic growth for societies and nations. However, various social issues caused by development in science and technology are emerging and individuals should be able to make critical judgment and have capabilities of informed problem-solving. Thus, this study aims to elucidate philosophical viewpoints about science education and discuss the solution to relieve the tension among them, centering on socio-scientific issues which become popular in science education community. Especially, this study suggests the fruitfulness of postmodernism as a philosophical foundation of science education. Science education is based on (post-)positivism on the ground of inquiries and examinations about observable or empirical phenomena. This is viewed science education as an instrument to deliver objective and comprehensive science knowledge. On the one hand, science education is connected with constructivism when accepting that science knowledge is socially constructed and culturally affected. This view entails that science knowledge is tentative and contextualized, but not absolute and universal. As well, science education can be understood as hermeneutics when stressing rationality, intuition, thought styles contributes to knowledge construction. The aforementioned views are criticized by scientists, philosophers and science educators: (post-)positivist viewpoint is not compatible with explanation about knowledge claims by Kuhn and Latakos; constructivist may fall into skepticism about science knowledge when concentrating on social embeddedness of science; and hermeneutics is not based on scientific inference and methods. Hence, this study suggests post-modernist perspective on science education in order to resolve the problems presented above and explain the philosophy of science education. Centering on socio-scientific issues, this study illustrates the nature of socio-scientific issues in regard to post-modernity such as permeability, plurality and others, and gives some implications of pluralistic science curriculum for the constructive future.

머신 러닝을 활용한 이러닝 학습 환경에서의 학습자 성취 예측 모형 탐색

조헌국(Hunkoog Jho) 학습자중심교과교육학회 2018 학습자중심교과교육연구 Vol.18 No.21

본 연구는 머신 러닝을 활용해 이러닝 강의의 학습자의 데이터를 토대로 학습 성취 수준을 예측함으로써, 이러닝을 활용한 과학교육에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 본 연구는 2018년 8월부터 한 달간 2016~2017년 4학기 동안 수도권의 한대학에서 개설된 이러닝 강의에 참여한 998명의 학습자 정보를 토대로 k-근접 이웃 알고리즘, 서포트 벡터 머신, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 인공 신경망 등 6가지의 분석을 통해 학습 성취 수준을 예측하였다. 그 결과, 그래디언트 부스팅을 제외한 나머지 모형에서 모두 90% 수준의 높은 정확도를 보였다. 학습 성취에 미치는 요인을 살펴보면 트리 분석에서는 기말고사, 중간고사, 과제, 출결 순으로 나타나지만 서포트 벡터 머신의 피처 선택에서는 과제, 기말고사, 중간고사, 출결 순으로 나타난다. 이는 출결 정보만으로는 유의미한 학습이 이뤄지고 있는지 판단할 수 없음을 뜻한다. 이에 본 연구는 최적화된 머신 러닝 활용 결과를 토대로 이러닝을 활용한 과학교육 및 학습자 성취 향상을 위한 여러 시사점과 후속 연구를 제안하였다. This study aimed at predicting the learning outcomes of students participating in the e-learning course based on machine learning and giving some implications for science education in the tertiary level. Thus, this study selected metadata of a total of 998 students who enrolled the introductory science course for the last for semesters, from 2016 to 2017, and developed a predictive model relying on k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, and Artificial Neural Network. As a result, all the models except Gradient Boosting showed reliable performance over 90 percents of accuracy. Regarding the importance value of each parameter for students’ learning, models depending on tree analysis put the priority on final term, middle term, homework and attendance in order whereas SVM supported homework, final term, middle term and attendance. This result indicates that attendance information does not guarantee if students participate in the meaning learning. Thus, this study gave some implications for improving students’ learning outcome in the e-learning environment and future studies working with machine learning.