Earticle

본 연구에서 알고리즘 능력을 측정하여 정보 영재를 판별할 수 있는 도구를 개발하였다. 판별 도구는 Computational Thinking의 Concept을 재구성하여 해당 영역이 중점적으로 포함되어있는 문항을 제작하였다. 문항의 유형을 단일 속성 문항, 복합 동일 속성 문항, 복합 집중 속성 문항으로 나누어 세분화하였으며 문제 해결 방식을 전체 스크립트 제작, 스크립트의 일부 수정, 스크립트의 결과 추측하기로 나누어 스크래치 프로그램으로 개발하였다. 개발한 판별도구를 영재학생들에게 적용한 결과 문항의 타당도와 신뢰도가 높은 것으로 나타났다.

This study proposed new approach for the information gifted discrimination test using EPL. We tried to distinguish high level thinking in the information gifted through test of this study. We categorized testing tool according to context type: simple attribute problem, complex same attribute problem, complex focus attribute problem, mathematic-verbal ability required problem. And testing tool divided into modifying scripts, guess scripts’s result, using scratch program. In the effectiveness test of proposed tool, we confirmed content validity and credibility.

본 연구는 초등학생의 논리적 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘 교 육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으 로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위해 ○ ○대학교에서 실시한 초등학생 교육기부 프로그램의 지원자 표집에 의한 지원자 표본 25명을 대상으로 6일간 1 일 7차시씩 42차시를 진행하였다. 한국교육개발원에서 개발한 ‘논리적 사고 검사(GALT)’를 활용하여 사전·사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였으며, 분석 결과 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘교육이 초등학 생의 논리적 사고력 향상에 효과적인 것으로 나타났다.

The purpose of this study is to develop a Python sorting algorithm training program based on execution time as an educational method for enhancing the logical thinking power of elementary students and then to verify the effect. The education program was developed based on the results of the pre-demand analysis conducted on 100 elementary school teachers. In order to verify the effectiveness of the developed educational program, I teached 25 students of the volunteer sample of the elementary school education donation program conducted at ○○ University conducted 42 hours, 7 days. The results of the pre-test and post-test were analyzed using the 'Group Assessment of Logical Thinking(GALT)' developed by the Korea Educational Development Institute. The results showed that the Python sorting algorithm training centered on execution time was effective in improving the logical thinking ability of elementary school students.

컴퓨터과학의 원리를 교육의 기반이 되는 알고리즘 교육이 초등학교에서부터 강조되고 있다. 그러나 초등학생에 적합한 알고리즘을 교육시키고 초등학생들이 이해하기는 어렵다. 본 연구에서는 초등학생들이 알고리즘에 대해 쉽게 배울 수 있도록 검증되어진 컴퓨터과학 언플러그드의 프로그램을 기반으로 교육과정 및 학습자료를 개발하였다. 학습방법은 활동중심학습으로 구성 하였으며, 학습내용은 해싱기법을 사용하여 주어진 자료를 정렬하고, 요구되는 자료를 찾는 교육과정을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교육과정과 학습자료는 전문가 집단의 검증 및 정보담당 선생님의 설문 분석을 통해 적절하다는 결론을 얻었다.

Algorithm education that become at the base of computational thinking is emphasized as an instrument for teaching the basic principles of Computer Science. We’ll present ‘the sorting teaching contents for algorithm in the elementary student. And they will successfully guide the student to understand sorting using algorithm. The activity-based learning is provided for the contents, and the data will be found out in everyday life. To check the adequacy of these materials they were tested to the elementary classroom, and the results can help to enhance the problem solving ability and the creativity.

본 연구의 목적은 생활 속에서 알고리즘 개념을 포함하는 사례들을 이용한 알고리즘 학습이 초등학생들의 논리적 사고력에 어떤 영향을 미치는가에 대해 알아 보는 것이다. 이를 위해 사전 GALT 검사, 생활 속에서 알고리즘을 지도할 수 있는 사례 선정 및 지도안 작성후 실험처치, 사후 GALT 검사, 그리고 사전, 사후 GALT 검사 결과 간의 대응 표본 t 검증 순으로 실험을 실시하였다. 그 결과 논리적 사고력의 변화 정도와 논리적 사고력을 구성하는 하위 5 개 영역(보존논리, 비례논리, 조합논리, 확률논리, 변인통제논리)의 변화 정도는 유의수준 .05에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻었지만 상관논리 변화 정도는 유의 수준 .05에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻지 못하였다.

The purpose of this study is to investigate the effect of learning algorithm which uses real-life examples including the concept of algorithm on the logical thinking of elementary school students. For this purpose, the experiment was performed by pre-GALT test, a case selection of algorithm which can be taught in real-life, experiment treatment after completing teaching plan, post-GALT test, and paired sample t-test on the results of pre and post GALT in order. As a result, changes in the degree of logical thinking ability and in five sub-regions(conservative logic, proportional logic, combinatorial logic, probabilistic logic, controlling variables) composing of logical thinking obtained statistically significant results in .05 significance level but changes in the correlational logic couldn't obtain the significant results.

본 논문에서는 초등학생의 인지수준에 적합한 알고리즘 학습 주제를 선정하고, 교실에서 학습할 수 있는 놀이 중심의 알고리즘 학습프로그램을 개발하였다. 또한 개발한 학습프로그램을 실제 교육 현장에 적용하여 논리적사고력 향상에 긍정적인 효과가 있는지 검증하였다. 연구 결과 개발한 놀이중심 알고리즘 학습프로그램을 적용한 수업이 기존 ICT활용 수업에 비해 논리적 사고력 신장 면에서 유의한 차이가 나타났다. 이는 놀이 중심의 알고리즘 학습이 논리적 사고력 향상에 긍정적인 영향을 준 것으로 해석할 수 있다.

We selected algorithm learning subjects and developed the play-based algorithm learning program for elementary school students. In addition, we analyzed a positive effect of improve on logical thinking by the field application. We found that the developed learning program was helpful in growing logical thinking skills. It means that the play-based algorithm learning program helps learners to improve on logical thinking.

현대는 소프트웨어 융합의 시대이다. 4차 산업혁명이라고 불리우는 이러한 변화가 우리 삶의 거의 모든 분야에 영향을 미침에 따라 초․중등 교육의 내용도 이러한 변화를 수용해야 한다는 요구를 반영하여 2015 개정 교육과정에서 소프트웨어 교육이 강화되었다. 따라서, 본 연구는 초등 소프트웨어 교육을 위하여 플립러닝을 위한 STEAM 기반 초등 알고리즘 학습용 모바일 웹앱을 활용한 교육이 초등학생의 문제해결과정에 미치는 영향을 분석하여 그 효과성을 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 새로운 교육과정을 분석하고, 초등학생의 플립러닝에 기여할 수 있도록 모바일 기기를 교육에 응용하여 IT 융합시대에 적합한 STEAM 기반 모바일 콘텐츠를 개발하였다. 그리고 개발한 모바일 자료를 초등학교 5학년 대상으로 모바일 기기를 활용하여 플립러닝 수업을 진행한 실험집단에 적용하였고, 활동지를 활용하여 강의식 수업을 진행한 통제집단과 문제해결과정을 비교할 수 있는 통계적 t-검증을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단 간의 문제해결과정에 통계적으로 유의미한 차이가 있음이 검증되었다. 따라서, 본 연구결과를 토대로 STEAM 기반 모바일 학습자료 활용 교육이 초등학생의 문제해결력 향상에 효과적임을 확인하였다.

Software integration becomes very important in these days. Since the 4th industrial revolution has begun and influences its heavy effects on our daily life, software education has been introduced in the 2015 national revised curriculum. Therefore, the purpose of this study is to verify the effects of a mobile web application for the elementary algorithm class based on STEAM on the problem solving process of elementary school students. To do so, in this study we analyzed the new elementary school curriculum, constructed an algorithm learning class based on STEAM and developed a mobile web application for flipped learning to improve their problem solving ability. Further, an experimental group and a controlled group are selected respectively from the 5th grade elementary school students. Then, a new flipped learning class using our mobile materials was applied to the experimental group while a traditional lecture class using the activity papers was applied to the controlled group. Finally the paired samples t-tests were carried out. As a result, we found that there was a statistically significant difference in problem solving process between the two groups. Based on our experimental research and the results of statistical analysis, the mobile web application class based on STEAM turned out to be effective in improving the problem solving ability of elementary school students.

With the development of network and big data technology, how to dig out the effective information from massive data is the problem that we are facing. Traditional data mining algorithms in the face of big data, it is powerless. With the ability of parallel computing, data is processed on several machines, so the efficiency of data processing will be greatly improved. In this paper, the author analyzes the parallel data mining algorithm application in the evaluation of college counselors' psychological guidance ability, and puts forward the strategies of improving the ability of college counselors' psychological guidance. Based on the statistical analysis, the result shows that there were no significant differences in gender, but in the context of communication, female were better than male. The male instructors are superior to female instructors in the understanding ability of the observation and diagnosis and the plan of action. Obviously, training is a very effective way to improve the ability of College Counselors' psychological counseling, and it should be promoted and applied.

This paper proposes an improvement of a QoS based routing protocol. The hierarchical source routing algorithm[4] was improved by including of the Crank-Back algorithm[2]. The Crank-Back capability is the ability to solve the problem of selecting the wrong route because of using unsynchronized routing information in the ingress router. In order to reduce time of reversing the call-setup process back to the ingress router, spare-route information is included with a call-setup packet. Spare-route information could be used by every router to find the next appropriated link itself when insufficient resource of the selected link was found. The proposed algorithm improves the performance of the source routing call-setup process significantly.

The algorithmic idea has been a kind of necessary mathematics quality for modern people in this information society. In China the algorithm was represented fully as one of the new mathematics contents in the secondary level for the first time when The Standards of Mathematics Curriculum for the Senior High School was promulgated in 2003, so the research about the teaching algorithm undoubtedly has its practical implications for mathematics education. In this paper, with the conceptual framework of The Mathematics Task Framework as the research tool, an algorithmic teaching case based on LOGO software was introduced in detail, and data by ways of observations, interviews and worksheets were collected, then the case was analyzed. The results showed that the teaching of algorithm is feasible and effective in the LOGO environment. Some beneficial implications about the instructional design of algorithm were also discussed.

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

The importance of spatial information is rapidly rising. In particular, 3D spatial information construction and modeling for Real World Objects, such as smart cities and digital twins, has become an important core technology. The constructed 3D spatial information is used in various fields such as land management, landscape analysis, environment and welfare service. Three-dimensional modeling with image has the hig visibility and reality of objects by generating texturing. However, some texturing might have occlusion area inevitably generated due to physical deposits such as roadside trees, adjacent objects, vehicles, banners, etc. at the time of acquiring image Such occlusion area is a major cause of the deterioration of reality and accuracy of the constructed 3D modeling. Various studies have been conducted to solve the occlusion area. Recently the researches of deep learning algorithm have been conducted for detecting and resolving the occlusion area. For deep learning algorithm, sufficient training data is required, and the collected training data quality directly affects the performance and the result of the deep learning. Therefore, this study analyzed the ability of detecting the occlusion area of the image using various image quality to verify the performance and the result of deep learning according to the quality of the learning data. An image containing an object that causes occlusion is generated for each artificial and quantified image quality and applied to the implemented deep learning algorithm. The study found that the image quality for adjusting brightness was lower at 0.56 detection ratio for brighter images and that the image quality for pixel size and artificial noise control decreased rapidly from images adjusted from the main image to the middle level. In the F-measure performance evaluation method, the change in noise-controlled image resolution was the highest at 0.53 points. The ability to detect occlusion zones by image quality will be used as a valuable criterion for actual application of deep learning in the future. In the acquiring image, it is expected to contribute a lot to the practical application of deep learning by providing a certain level of image acquisition.

In measuring specific traits on the basis of essay writing, explicit algorithm based methods exceed human rating in reliability and labor costs, but raise a controversy over the validity. This paper examines the validity of explicit algorithm based methods of measurement through essay writing in the case of detecting educational effects of a study abroad program. Indicators used in this paper for measuring program participants’ reflection on a given topic, knowledge expansion, and argument logicality are lexical density, Guiraud’s Index, and betweenness centrality in Centering Resonance Analysis, respectively. Correlations shown in a multitrait-multimethod matrix composed of those three variables with the use of both explicit algorithm based methods and human rating did not verify the validity of those indicators. This result, however, does not deny, but rather reinforces the significance of validating the measurement of educational effects in all the possible situations in college education.

게임 캐릭터의 성장은 능력 수치의 가감으로 표현되는데, 이때 능력 요소는 게임에 따라 다양하게 정의되고, 사용된다. 본 논문에서는 캐릭터의 능력 요소가 어떻게 정의되고 사용되는지 알아보고, 캐릭터의 생성할 때, 능력 수치를 부여하는 방식에 대해 제안하고자 한다. 본 방식은 캐릭터의 성장을 시간이라는 요소와 연결하여 시간의 변화에 맞추어 캐릭터가 적합한 능력 수치를 가지고 생성되도록 유전 알고리즘을 활용하여 디자인한다. 시간의 변화에 맞춘 실험을 통해 제안한 방식의 유효성을 검증한다.

The growth of a game character is represented by the addition and subtraction of the status value. The status factors are variously defined and used depending on the kind of games. In this paper, we propose how character 's status elements are defined and used. We also propose a method for assigning a status value when generating a character considering growth. This method is designed using genetic algorithms to link the growth of a character with an element of time and to generate a character with the appropriate status value according to the change of time. The proposed method is verified through experiments based on time variation.

최근 새로운 교육과정에서 SW 교육 의무화가 발표되면서 기대와 우려가 교차하고 있다. 본 논문에서는 초등학생에 적합한 알고리즘을 주제로 하여 교실에서 학습하였을 때 문제해결에 미치는 영향에 관한 연구이다. 이를 위해 초등학교 고학년 수준에서 적합한 알고리즘을 선정하고 놀이와 게임 등 다양한 방법으로 교육을 할 수 있는 프로그램을 개발하여 실제 교육 현장에 적용하여 보았다. 연구 결과 개발한 알고리즘 학습프로그램을 수업에 적용하여 본 결과 이러한 수업을 받지 않은 비교반에 비해 문제해결력 신장면에서 유의한 차이가 나타났다. 이는 알고리즘을 주제로 한 교육이 문제해결력을 향상에 영향을 미친 것으로 해석된다. 이에 알고리즘을 활용한 소프트웨어교육이 문제해결력 신장에 효과적인 방법이라는 결론을 바탕으로 연구결과에 더해 몇 가지 제언을 하였다.

Recently, new SW education is mandatory in the curriculum expectations and concerns intersect as announced. In this paper, a study on the impact on learning in the classroom to effect of problem solving when an appropriate algorithm for elementary school students on the subject. Select an appropriate algorithm in the elementary school level to play with them and to develop educational games, which can be seen in a variety of ways to apply the physical education program. Study learning program developed by applying the algorithm to the class the results showed significant differences in problem solving ability than that of the comparative half-god scene did not receive such instruction. This is interpreted to be the subject of education, and the algorithm are affected by the problem solving skills improve. Thus software education using the algorithm in addition to the problem solving ability in the study was based on the conclusion that an effective way some suggestions.

본 연구는 알고리즘 기반의 수학활동이 유아의 수학적 문제해결력에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 연구대상은 D지역의 I유치원 만 5세반 유아 42명으로 실험집단 유아 21명(남아 11명, 여아 10명), 비교집단 유아 21명(남아 11명, 여아 10명)이다. 연구절차는 알고리즘 기반의 유아수학활동 구성, 예비검사, 실험장소의 선정 및 실험자 교육 실시, 사전검사, 실험처치, 사후검사 순으로 진행되었다. 실험처치는 2017년 8월 21일부터 9월 29일까지 6주간 진행되었으며, 연구기간 중 실험집단 유아들에게는 알고리즘 기반의 수학활동을 매주 2-3회 적용하였다. 비교집단 유아들에게는 누리과정 중심 수학활동을 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 24.0을 사용하여 통계 처리하였다. 연구 결과, 유아의 수학적 문제해결력 전체는 실험진단과 비교집단 간의 유의미한 차이가 나타났으며 수학적 문제해결력의 하위영역 중 측정, 대수, 기하, 통계영역의 수학적 문제해결력을 향상 시켰다. 본 연구는 알고리즘 기반의 수학활동이 유아의 수학적 문제해결력 발달을 위한 새로운 교수학습 접근법을 제시함에 그 의의가 있다

The purpose of this study is to investigate the effects of Algorithm-based mathematic activities to young children's mathematical problem solving ability. The participants were 42 of five-year old children(experimental group 21, comparative group 21) at I kindergarten located in D city. the research proceeded in order that consisted of algorithm - based early childhood mathematical activity composition, preliminary test, selection of experiment site, implementation of experimenter education, pre - test, experimental treatment and post - test. The experiment was conducted from August 21 to September 29, 2017 for 6 weeks. The experiment group performed the mathematics activities through the algorithm-based, and the comparative group performed the mathematics activities in the Nuri course based on life topic. The results of this study is that, in the mathematical problem solving ability, there was a significant difference between the two groups. Second, mathematical problem solving ability of measurement, algebra, geometry, and statistical domain was improved among sub - areas of mathematical problem solving ability. Therefore, it has been shown that algorithmic mathematical activities are effective in improving the mathematical problem solving ability of young children. This study suggests that algorithm - based mathematical activities can be proposed as a new teaching and learning method for the development of mathematical problem solving ability of young children and it is a mathematical activity of unplugged learning which learns computer science without using computer. Is expected to be developed into a new type of mathematics education program for young children.

알고리즘 학습이 학습자의 창의적 문제해결력, 논리적사고력과 같은 고차원적인 인지 능력 향상에 도움이 되지만, 알고리즘 학습을 처음 접하는 어린 학습자들의 경우 인지적 부담으로 작용할 수 있다. 따라서 프로그래밍을 통한 알고리즘 학습에서 학습자의 인지적 부담을 감소시켜주고 알고리즘 학습에 대한 흥미와 동기 유발을 위한 새로운 교수 설계가 필요하다. 본 연구에서는 중학생의 알고리즘 학습을 위한 프로그래밍 도구로 비주얼 기반 교육용 프로그래밍 언어인 Squeak Etoys를 선정하고 이를 활용한 알고리즘 학습 프로그램을 설계하였다. 설계한 학습 프로그램을 실제 중학교 학습자들에게 적용한 결과, Squeak Etoys 활용 알고리즘 학습이 프로그래밍을 처음 접하는 초보 학습자들의 문제해결성향과 자기효능감, 논리적사고력 향상에 유의미한 영향을 주었음을 확인하였다. 특히 논리적사고력의 경우, 실험집단과 통제집단모두 유의미한 향상을 보였다. 이는 알고리즘을 설계하고 표현하는 과정에 대한 학습경험 자체가 논리적사고력 신장에 효과적임을 의미한다. 따라서 초 중등교육에서의 알고리즘 교육은 의미 있는 학습내용이라고 볼 수 있다. 그러나 Squeak Etoys 활용 알고리즘 학습을 진행한 집단이 통제집단에 비해 논리적사고력 향상의 정도가 유의미하게 높은 것은 Squeak Etoys와 같은 비주얼 기반 프로그래밍 학습 환경이 알고리즘 학습에 대한 외생적 인지부하를 감소시켜주고 문제해결성향 및 자기효능감에 긍정적인 영향을 줌으로써 논리적사고력과 같은 고등정신능력 향상에 도움을 준 것으로 해석할 수 있다. 이러한 연구 결과는 향후 새로운 교육과정 시행될 경우, 알고리즘 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어의 선정 및 교수 학습 설계에 유용한 지침을 제공해 줄 수 있을 것이다.

Many former researchers demonstrated that algorithm learning has a positive outcome on students' problem-solving abilities. One of the methods for algorithm learning, the 'programming learning' method is highly effective. However, there are numerous constraints in schools for programming learning. This study attempts to overcome these issues. Squeak Etoys, one of the educational visual programming languages for easy and interesting learning, has been selected as a learning tool. We developed the algorithm-learning curriculum for middle school students. They were divided into a control group and an experimental group. The students learned on the basis of equal curriculum but, they used other learning tools through over a total 6 sessions. The result showed that Squeak Etoys based Algorithm learning has a positive effect on improving middle school learners' problem solving abilities, self-efficacies and logical thinking abilities. Although the students' logical thinking abilities in the experimental group are improved a lot more than the students' abilities in control group, the students' logical think abilities in the both groups are improved. Therefore, algorithm education in secondary schools are necessary. In conclusion, Squeak Etoys based Algorithm learning has a positive effect on problem solving ability and self efficacy. The developed curriculum can be applicable as a basis for study on algorithm learning and educational programming language.

영재들은 그들의 특성상 지적인 호기심과 높은 과제집착력을 갖고 있다. 물론 그들이 갖고 있는 능력으로 봤을 때 알고리즘 수업을 진행하면 어느 정도의 문제해결력을 신장시킬 수 있다. 본 연구에서는 정보영재들의 능력을 조금 더 끌어올리는 것에 연구에 목적을 두고 있으며 동기유발전략을 활용하면 기존의 알고리즘 수업보다 더 높은 문제해결력을 키우는 것에 가설을 두고 연구를 진행하였다. 알고리즘 수업은 기존 정보교육과정과 비교하여 비슷한 수준으로 구성하였으며 실생활과 관련된 수업 모형을 연구, 적용한 후 문제해결능력 검사지[4]를 이용하여 그 효과를 검증하였다. 검사 결과 실험집단의 문제해결능력이 통제 집단에 비해 향상된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 전통적인 알고리즘 수업보다는 정보영재들의 지적인 호기심과 자신감을 자극한 수업이 학습자의 문제해결능력을 향상시켰음을 의미한다. 이는 같은 내용이라도 동기유발전략을 활용한 수업이 효과적이라는 것을 확인할 수 있었고 앞으로도 다양한 전략을 활용한 수업이 필요함을 기대한다.

이 연구는 소음 제거 알고리즘의 적용이 청각장애학생의 보청기 이득 수치 및 어음변별력 향상에 미치는 영향을 알아보기 위하여 수행되었다. 보청기 이득 수치는 피드백 효과와 소음 크기에 대한 인지력으로 평가하였다. 어음변별력을 알아보기 위해서는 한국표준어음변별력 검사를 적용하였다. 청각장애학교에 재학 중인 청각장애학생 47명이 이 연구에 참여하였다. 대응표본 t검증으로 이득 수치에 대한 환경에 따른 피드백 효과와 소음 크기, 그리고 어음변별력 검사 결과에 대한 전후검사의 효과를 검증하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소음 제거 알고리즘의 적용은 보청기 이득 수치를 결정하는 피드백 효과와 소음 크기에 긍정적인 영향을 미친다. 그러나 청각장애학생의 피드백과 소음 크기에 대한 인지는 소음 제거 알고리즘의 적용과 함께 청각적 배경변인이 동시에 구동되는 구조이다. 둘째, 소음 제거 알고리즘의 적용은 청각장애학생의 어음변별력 향상에 효과적이다. 청각장애학생의 어음변별력은 청각적 배경변인에 영향을 받지만, 소음 제거 알고리즘의 적용에 보다 지배적이다. 이 연구에서는 소음 제거 알고리즘 적용을 위한 보청기의 이득 수치 적절성에 대하여 또한 시사점을 제안하고 있다.

The purpose of this study was to illustrate the effect on the noise cancellation algorithm to improve gain of hearing aids and speech discrimination ability of hearing impaired students. The gain of hearing aids was evaluated by feedback effects and noise loudness. The speech discrimination ability was utilized by Korean Standard Speech Discrimination Test. Total of 47 hearing impaired students who were studying at the schools for the hearing impairment for this study. The paired t-test to illustrate the effects of the noise cancellation algorithm to improve gain of hearing aids and speech discrimination ability of hearing impaired students based on pre- and post-test. The results of this study were that: (a) the noise cancellation algorithm was effective to improve gain of hearing aids, however the background characteristics of the hearing impaired students such as the type of hearing impairment and the degree of hearing impairment were also important factors to improvement of gain of hearing aids; and (b) the noise cancellation algorithm was effective to improve speech discrimination ability of hearing impaired students. Even though background characteristics, the type and degree of hearing impairment, were also important factors to influence of speech discrimination ability, the noise cancellation algorithm was main factor to improve the speech discrimination ability of hearing impaired students. Also this study suggested what was the ideal gain amount to secure the effectiveness of gain of hearing aids and speech discrimination ability of hearing impaired students.