Earticle

인공지능을 기반으로 한 4차 산업혁명 시대를 이끌어나갈 인재 양성을 위해 인공지능과 교과 교육을 연계한 융합 교육과정 마련의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해 과학 교육 활동의 가장 핵심 영역인 관찰 및 실험 과정에서 측정한 데이터를 인공지능 개념 및 원리를 적용하여 데이 터를 분석하고 시각화하는 과정을 통해 데이터 사이언스 기반의 인공지능융합 교수・학습 자료를 개발하였다. 본 연구에서는 2015 개정 고등 학교 물리 교과 교육과정의 역학 관련 단원을 대상으로 하여 물체의 운동을 측정한 실험 데이터를 파이썬 프로그램의 라이브러리를 활용하여 표와 그래프로 시각화하여 분석해봄으로써 뉴턴의 운동 법칙과 역학적 에너지 보존 법칙 개념 학습과 물리학 교과 역량에 미치는 영향을 분석 하기 위해 과학・정보 교과를 재구조화하였으며, 인공지능교육의 기반이 되는 데이터 사이언스 수업모델을 적용했을 때 관찰, 분류 등의 기 초 탐구기능과 가설 설정, 실험 설계 등의 통합탐구 기능의 향상 여부를 검증해보는 과정을 통해 본 연구의 효과성과 인공지능융합 과학 교육 수업모델로서의 가능성을 탐색해보고자 한다.

In order to nurture talented people who will lead the era of the 4th industrial revolution based on artificial intelligence, the need to prepare a convergence curriculum that links artificial intelligence and subject education is emerging. To this end, data science-based artificial intelligence convergence teaching and learning materials were developed through the process of analyzing and visualizing data measured in the process of observation and experimentation, which are the most core areas of science education activities, by applying artificial intelligence concepts and principles. In this study, Newton's laws of motion and mechanical energy were analyzed by visualizing and analyzing experimental data that measured motions of objects targeting mechanics-related units in the 2015 revised high school physics curriculum in tables and graphs using a library of Python programs. Science and information subjects were restructured to analyze the effect on conservation law concept learning and physics subject competencies, and basic inquiry functions such as observation and classification and hypothesis setting were applied when the data science class model, which is the basis of artificial intelligence education, was applied. Through the process of verifying the improvement of integrated inquiry functions such as, experimental design, etc. the effectiveness of this study and the potential as a teaching model for artificial intelligence convergence science education will be explored.

본 연구는 블록 코딩을 선행 학습한 학생들에게 적용할 수 있는 Python 교육 프로그램의 개발에 관한 것이 다. 우선 초중등학교 교육과정과 EPL 교재의 분석을 통해 블록코딩 학습자의 수준을 분석하고 블록 코딩에서 사용된 개념을 중심으로 Python 문법을 추출하여 교육과정을 구성한 뒤 PBL 수업에 맞는 Python 교육 프로그 램을 총 16차시로 개발하였다. Python 교육프로그램의 적절성을 검증하기 위해 2차의 전문가의 타당도 검사를 하였다. 검사 결과, 1차 타당도 24문항에서 CVR값 .78 점 이상으로 나타나 일부 수정, 보완하였다. 2차 검사에서 는 21개 문항은 타당성을 확보하였고 CVR 최소값인 .99 이하인 3개 문항의 내용에 대해 수정하여 교육 프로그 램을 완성하였다. 개발된 교육 프로그램이 스크립트코딩을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대 한다.

In this study we have developed a Python education program that can be applied to students who have studied block-based coding. We have developed a Python education program based on the extracted the learners' level of block-based coding by analyzing the programs and the textbooks. We extracted the grammar of the block-based coding and constructed the curriculum. Then, the Python education program was composed by 16 hours. After reviewing the appropriateness of the education program through expert validation, it was concluded that the developed Python education program is suitable for applying to learners of block-based coding. We expect that proposed program will be effectively applied as basic resources to learn script coding in class.

본 논문에서는 영어를 PC상에서 효과적으로 타이핑하면서 영어 학습 효과까지 얻기 위하여 파이썬의 클래스와 함수 구조를 이용하여 사용자 중심의 적응적 영문 타이핑 프로그램을 구현한다. 사용자는 필요한 영어 예문을 텍스트 파일로 생성한 후 연결하여 영문 타이핑 연습에 활용할 수 있도록 하고 타이핑 연습에 사용된 영어 문장을 기반으로 기억력 테스트를 할 수 있는 기능을 제공하여 영어 학습 효과를 얻을 수 있도록 한다. 구현된 프로그램의 인터페이스는 게임 형식으로 구성하여 흥미롭게 접근할 수 있고 사용자간의 순위를 공개하여 타이핑 속도와 영어 학습에 긍정적인 자극을 제공하여 사용자들의 영문 타이핑 속도를 향상시킴과 동시에 영어 학습 효과까지 높일 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we implemented a user - oriented adaptive English typing program using class and function structure provided by Python to get English learning effect while effectively typing English on PC. The user of the implemented English typing program creates a text file of required English example sentences and links them to use it for direct English typing exercise. In addition, based on the English sentence used in the English typing exercise, it is possible to obtain the English learning effect by providing the ability to perform the memorization test. The interface of the program is structured in the form of a game so that it can be accessed interestingly, and the ranking among the users is disclosed to provide a positive function. We expect that the implemented program will improve the user's English typing speed and improve the English learning effect.

Currently, many industrial fields are pursuing research and development toward a hyper-connected society. However, as we become a hyper-connected society that perceives virtual reality as if it were reality, accurate classification of data to recognize objects, emotions and facial expressions must be accompanied. In other words, only when data meaning objects, emotions, and facial expressions are accurately classified will reliability of cognition and recognition be obtained not only in the physical world but also in a hyper-connected society. In addition, errors in perception and recognition of objects, emotions, and facial expressions can be reduced through big data analysis, and it will be protected from secondary incidents and damages. Therefore, in this study, we try to find out whether the classification of data is well done in the stage where AI with automatic cognition ability recognizes and recognizes objects, emotions, and facial expressions, and whether the data classified according to characteristics is a reliable classification result. In the experiment, when classifying data using a decision tree, we plan to conduct a study to find out whether the classification criteria of the data affect the classification criteria according to the degree of correlation between variables.

Since the launch of AI, technology development to implement complete and sophisticated AI functions has continued. In efforts to develop technologies for complete automation, Machine Learning techniques and deep learning techniques are mainly used. These techniques deal with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning as internal technical elements, and use the Big-data Analysis method again to set the cornerstone for decision-making. In addition, established decision-making is being improved through subsequent repetition and renewal of decision-making standards. In other words, big data analysis, which enables data classification and recognition/recognition, is important enough to be called a key technical element of AI function. Therefore, big data analysis itself is important and requires sophisticated analysis. In this study, among various tools that can analyze big data, we will use a Python program to find out what variables can affect addiction according to smartphone use in a decision tree environment. We the Python program checks whether data classification by decision tree shows the same performance as other tools, and sees if it can give reliability to decision-making about the addictiveness of smartphone use. Through the results of this study, it can be seen that there is no problem in performing big data analysis using any of the various statistical tools such as Python and R when analyzing big data.

본 논문에서는 무대에서의 방송용 카메라를 위한 자동 객체추적 시스템을 구현한다. 객체추적을 위해서 Open-CV 기반의 파이썬 프로그램을 탑재한 PC, 라즈베리파이 3, 모바일 장치를 사용한다. 영상 객체추적 방법으로 는 mean-shift, CAMshift, GMM을 이용한 백그라운드 모델링, SURF를 이용한 템플레이트 기반 추적, CMT, TLD 등의 방법들이 있다. CAMshift 알고리즘은 고속 및 성능의 강인함으로 실시간 추적에 효율적이지만, 본 논문에서는 CMT 알고리즘을 이용한 방송용 카메라의 영상 객체추적 시스템을 구현한다. 이것은 정적 및 적응형 일치성 때문에 최적의 영상 추적 방법이다. 제안된 시스템은 무대에서의 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상 추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

In this paper, we present an automatic image object tracking system for Studio cameras on the stage. For object tracking, we use the OpenCV-based Python program using PC, Raspberry Pi 3 and mobile devices. There are many methods of image object tracking such as mean-shift, CAMshift (Continuously Adaptive Mean shift), background modelling using GMM(Gaussian mixture model), template based detection using SURF(Speeded up robust features), CMT(Consensus-based Matching and Tracking) and TLD methods. CAMshift algorithm is very efficient for real-time tracking because of its fast and robust performance. However, in this paper, we implement an image object tracking system for studio cameras based CMT algorithm. This is an optimal image tracking method because of combination of static and adaptive correspondences. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the stage in real time.

The impact of programming languages in the research sector has helped lot of researchers to broaden their view and extend their work without any limitation. More importantly, even the complex problems can be solved in no matter of time while converting them into a programming language. This convenience provides upper hand for the researchers as it places them in a comfort zone where they can work without much stress. With this context, we have converted the research problems in Topology into programming language with the help of Python. In this paper, we have developed a Python program to find the weaker form of closed sets namely alpha closed set, semi closed set, pre closed set, beta closed set and regular closed set.

본 논문에서는 비전공자 및 프로그래밍 초보자들을 위한 컴퓨팅 사고력을 적용한 파이썬 교육 프로그램을 제안한다. 본 논문은 어려운 문법 위주, 암기 위주의 프로그래밍 교육에서 벗어나 프로그램 논리의 기본기에 충실하고 컴퓨팅 사고력의 문제 해결 절차를 적용하여 비전공자 및 프로그래밍 초보자들도 쉽게 프로그래밍 학습을 할 수 있는 교육 프로그램을 제안하며, 텍스트 코딩 경험이 적은 중학생들을 대상으로 8주간 교육 프로그램을 적용하였고 사후 만족도 설문 조사를 통해 프로그래밍에 대한 자신감이 높아졌으며 일상생활이나 다른 교과목에도 컴퓨팅 사고력을 적용할 수 있게 되었다는 점을 알 수 있었다. 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만 여전히 프로그래밍 학습에 어려움을 느끼는 학습자들을 위해 향후 비전공자 및 프로그래밍 초보자들을 위한 프로그램 교육을 구성할 때 유용한 교육 프로그램으로 활용될 것으로 기대한다.

In this paper, we propose a python education program that applies computational thinking for non-majors and programming beginners. In this study, we focus on the basics of program logic, breaking away from the difficult grammar and memorization-oriented programming education. And by applying the problem-solving procedure of computational thinking, we propose an educational program that allows non-majors and programming beginners to learn programming easily. In this paper, an 8-week educational program was applied to middle school students with little text coding experience. and through a post-satisfaction survey, it was found that their confidence in programming increased, and they were able to apply computational thinking could be applied to life and other subjects. Although the importance of programming education is being emphasized, it is expected that it will be used as a useful educational program when composing program education for non-majors and beginners in programming for learners who still find it difficult to learn programming.

목적 본 연구에서는 학습 피드백 도구로 ChatGPT를 활용한 고등학생용 파이썬 프로젝트 수업 프로그램을 개발ㆍ적용하고 자기효 능감과 컴퓨팅 사고력 검사 도구를 활용하여 효과성을 검증하고자 하였다. 방법 연구 대상은 경기도 소재 고등학교 3학년 학생 17명을 대상으로 하였다. 수업 프로그램은 2개 주제, 총 4차시로, 기존의 프로 그래밍 지식을 바탕으로 스스로 문제를 해결하며 문제 해결 과정에서 겪은 어려움을 인지하고, 이후 학습 피드백 도구로 ChatGPT 를 활용하여 이전에 해결하지 못한 문제를 스스로 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 수업 프로그램을 개발하였으며, 이를 적용하 여 프로그램 적용 전과 후 자기효능감과 컴퓨팅 사고력의 변화를 알아보았다. 수집된 자료는 단일 집단의 사전-사후 실험 대응 표본 t-검정을 실시하였다. 결과 대응 표본 t-검정 결과, 자기효능감 전체와 하위 영역 중 ‘자신감, 자기조절 효능감’ 영역에서 유의한 차이가 있었으며 컴퓨팅 사고력 전체와 하위 영역 중 ‘알고리즘과 절차, 자동화’ 영역에서 유의미한 차이가 있었다. 결론 이를 통해 학습 피드백 도구로 ChatGPT 활용한 파이썬 프로젝트 수업 프로그램이 학생들의 자기효능감과 컴퓨팅 사고력 향상 에 효과적인 교수-학습 방법임을 확인하였다.

Objectives This study attempted to develop and apply a Python project program using ChatGPT as a learning feedback tool for high school students and verify its effectiveness by using self-efficacy and computational thinking test tools. Methods The study targeted 17 third-year high school students in Gyeonggi-do. A total of four-hour program were developed to provide students with the experience of solving ploblems on their own based on their knowledge, recognizing the difficulties they encountered in the progress of problem solving, and then using ChatGPT as a learning feedback tool to solve ploblems they had not solved before, and then applying the programs to find out the changes in self-efficacy and computational thinking before and after the program's application. The collected data were analyzed using a paired sample t-test for a single group pre-post experiment. Results The results of the paired sample t-test showed significant differences in overall self-efficacy and in the sub-areas of ‘confidence and self-regulation efficacy.’ Significant differences were also observed in overall computational thinking and in the sub-areas of ‘algorithms and procedures, and automation.’ Conclusions This confirmed that the Python project program using ChatGPT as a learning feedback tool is an effective teaching and learning method for enhancing students' self-efficacy and computational thinking skills.

어휘는 자신의 생각을 표현하고 소통하게 하는 기본 단위이자 필요조건이고. 이것이 바탕이 되었을 때 적절한 언어활동을 할 수 있다. 따라서 어휘 교육은 국어교육에서 ‘필수 불가결’한 것이고 선행되어야 할 것이다.그러나 우리는 어휘 교육의 실천에 무심했다. 따라서 이 연구에서는 Python을 활용한 어휘 학습 프로그램 구성 방안을 제안했다. 이 연구로 기대되는 효과는 첫째, 교사와 학생이 주체적으로 구성하고 수정하며 어휘 학습을 운영할 수 있다. 둘째, Python 프로그래밍 언어를 활용한 반복과 완전 학습이 어휘 교육의 실행력과 효과를 높인다. 셋째, 어휘 교육의 실제적인 내용과 방법의 발전에 기여한다. 따라서 학생들의 어휘력 신장인 국어 교육의 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 이 연구는 어휘 교육의 양적 신장 측면에만 집중되어 어휘 교육의 넓고 큰 영역을 모두 포괄하지 못한다는 한계가 있다. 그러나 어휘 교육의 실제적 실천 방안을 제안하고 실현 가능성을 확인했다는 의의가 있다. 이를 바탕으로 더 발전되고 폭넓은 연구가 지속되기를 희망한다. 시대가 변하고 있다. 그에 따라 사고도 변할 것이다. 이에 맞는 언어와 어휘 교육을 위한 깊이 있는 고민과 실천이 요구되는 때이다.

Vocabulary is the basic unit and requirement for expressing and communicating your thoughts. When it is based on a proper language activity. Therefore, vocabulary education is 'essential' in Korean language education and should be preceded. The expected effects of this study are as follows: First, teachers and students can organize, modify, and operate vocabulary education. Second, repeat using Python programming language and full learning improve the effectiveness and execution of vocabulary education. Third, it contributes to the development of practical contents and methods of vocabulary education. This study is limited to focusing only on quantitative growth of vocabulary education, so it does not cover all of the wider and larger areas of vocabulary education. However, this study suggested practical measures to implement vocabulary education and confirmed its feasibility.

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.

We developed an integrative annotation program that can perform data labeling process for deep learning models in object recognition. The program utilizes the basic GUI library of Python and configures crawler functions that allow data collection in real time. Retinanet was used to implement an automatic annotation function. In addition, different data labeling formats for Pascal-VOC, YOLO and Retinanet were generated. Through the experiment of the proposed method, a domestic vehicle image dataset was built, and it is applied to Retinanet and YOLO as the training and test set. The proposed system classified the vehicle model with the accuracy of about 94%.

이 연구는 쓰기 평가자 훈련을 바탕으로 쓰기 평가 전문성을 신장시키기 위해 쓰기 평가 연습 프로그램을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2016년 8월에 경남과 경기 지역의 고등학생들이 쓴 학생 글 자료 40편 및 이 글을 대상으로 한 국어교사 50명의 채점 자료를 소규모 데이터베이스로 구축하고, 컴퓨터 프로그래밍 언어인 Python을 활용하여 쓰기 평가 연습 프로그램을 개발하였다. 쓰기 평가 연습 프로그램은 3단계로 이루어져 있다. 1단계는 ‘채점 기준 확인 및 연습 코스 선택’으로, 채점 기준을 확인하고 점수 예측’, ‘비교 판정’, ‘점수 차이 추정’, ‘상중하 분류’의 연습 코스를 선택하는 단계이다. 2단계는 ‘채점 연습’으로, 선택한 연습 코스에서 실제 학생 글 자료를 활용하여 연습을 한 후 국어교사의 채점 결과와 비교하며 연습하는 단계이다. 3단계는 ‘피드백’으로, 각 연습 코스가 끝난 후 ‘채점 시간’과 ‘정답 여부’에 대한 피드백을 평가자에게 제공하는 단계이다. 채점자는 자신의 채점 결과와, 데이터베이스에 저장된 국어교사 50명의 채점 점수를 비교하여 자신의 채점 경향을 파악할 수 있으며 이를 통해 쓰기 평가 전문성을 향상시킬 수 있다. 이 연구는 쓰기 채점자의 평가 전문성을 향상시키기 위한 실제적인 프로그램을 개발하는데 초점을 두었다. 추후에 프로그램을 보완하여 활용한다면 쓰기 채점자의 실제적인 평가 전문성을 함양하는 데 기여할 수 있을 것이다.

The study developed a writing assessment exercise program and contributed to the development of writing assessment expertise through the rater training of the write. To this end, we built a writing assessment exercise program using Python and used actual student writing materials and teacher scoring as a database for writing assessment exercises. The writing assessment exercise program consists of three steps: “Checking the scoring criteria and selecting the practice course,” this practice course consists of 'point prediction', 'comparative judgment', 'point difference estimation', and 'upper classification'. Step 2 is 'Grading Practice', which gives you three opportunities per session and provides three practice opportunities depending on the course you choose. Step 3 is a 'feedback', and after each practice course, feedback on the scorer's 'scoring time' and 'correct answer' is provided. Also, after the practice course, you can choose another practice course to practice additional scoring. This study focused on developing practical programs to improve the assessment expertise of write scorers. It will contribute to improving the practical assessment expertise of the write scorer by supplementing the program later.

제한된 3 입자 계의 5개 라그랑주 지점은 우주과학에서 매우 흥미로운 지점이다. 이 중에서 라그랑주 L3 지점은 태양에 가려 지구에서 직접 관측할 수 없는 지점으로, 공상과학에서 흥미롭게 다루어지는 지점이다. L3 지점은 지구와 태양을 잇는 직선상에 있지만, 그 위치를 정확하게 계산하기 위해서는 질량 중심 계에서 구해야 한다. 여기에서는 2015 개정 교육과정에서 학습하는 질량 중심의 운동 등의 개념을 이용하여 L3 지점의 위치를 구한 결과는 근사하지 않은 수식을 이용하여 Web VPython으로 구한 결과와 서로 잘 일치하였다. 그러므로 어려운 개념을 바탕으로 복잡한 계산을 하지 않고도, 기본적인 수식만 이해하면 Web VPython과 같은 프로그램을 이용하여 어려운 수식이 나오는 문제를 쉽게 풀 수 있었다. 이 결과는 특히 우주 공간에 대한 흥미도를 높이기 위한 과학영재 학생 등을 대상으로 하는 교수학습 프로그램 예시로 활용될 수 있다.

The five Lagrange points of a restricted three-body system are very interesting points in astrophysics. Among these, the Lagrange point L3 is a location that cannot be directly observed from Earth due to being obscured by the Sun, making it a fascinating topic in science fiction. The L3 point lies on the straight line connecting the Earth and the Sun, but its precise location must be calculated in the center of mass frame. In this study, the results of calculating the position of the L3 point using concepts such as the motion of the center of mass, learned in the 2015 revised curriculum, were found to align well with the results obtained using an exact formula through Web VPython. Therefore, without engaging in complex calculations based on challenging concepts, one can easily solve problems that yield difficult equations by understanding only the basic formulas and utilizing programs like Web VPython. These results can particularly serve as examples for teaching and learning programs aimed at science gifted students to enhance their interest in outer space.

이 연구의 목적은 국어교사의 작문 평가 전문성 신장을 위한 방안으로서 Python의 GUI를 기반으로 학생 글 채점 연습 프로그램을 구성하는 데 있다. 이 연습 프로그램은 ⑴ 데이터 세트 불러오기, ⑵ 학생 글 주제 선택, ⑶ 학생 글 제시, ⑷ 채점 점수 입력, ⑸ 입력 점수와 데이터의 비교, ⑹ 입력 점수의 적절성 판단 결과 출력, ⑺ 학생 글 채점 종료, ⑻ 연습 과정 종료, ⑼ 연습 결과 출력의 단계적 알고리즘을 따르도록 구성되었다. 단계 ⑺에서는 ⑶으로 되돌아갈 수 있고(반복 ①), 단계 ⑻에서는 단계 ⑵로 되돌아갈 수 있다(반복 ②). 이 채점 연습 프로그램의 화면은 ‘안내 설명’, ‘예비 연습’, ‘환경 설정’, ‘총점 채점’, ‘부분 채점’, ‘연습 결과’의 요소로 구성되었다. 이 화면 구성 요소 중 앞의 알고리즘을 따르는 요소는 ‘예비 연습’, ‘총점 채점’, ‘부분 채점’이다. 이 학생 글 채점 연습 프로그램은 현직 국어교사가 채점한 점수를 바탕으로 하여 모평균의 구간을 추정하고, 그 모평균 구간을 입력 점수의 적절성을 판단하는 준거로 삼았다는 점에서 이전 연구와 차이가 있다. 이러한 학생 글 채점 연습 프로그램은 예비 국어교사의 학생 글 평가 교육을 하는 데 기여할 수 있고, 현직 국어교사의 작문 평가 전문성을 기르는 데 기여할 수 있다. 학교에서 학생 글을 평가할 때 협의를 촉진하는 도구로도 쓰일 수 있으며, 나아가 학생 글 자동 채점을 지원하는 도구로도 쓰일 수 있다. Python GUI 기반의 학생 글 채점 연습 프로그램이 국어교사의 전문성을 함양하는 데 적극적으로 기여할 수 있기를 기대한다.

This study aimed to construct a student writing scoring practice program based on the Python graphic user interface (GUI) as a measure for the writing evaluation specialty kidney of Korean language teachers. This practice program included ⑴ importing a data set, ⑵ selecting the subject for students’ writing, ⑶ presenting students’ writing, ⑷ inputting the score, ⑸ comparing the input scores with the data, and ⑹ outputting the result of judging the appropriateness of the input score. These steps were followed by the stepwise algorithm of ⑺ student sentence scoring end, ⑻ practice process end, and ⑼ practice result output. If you can return to step ⑶ in step ⑺ (repeat ①), you can return to step ⑵ in step ⑻ (repeat ②). The interface of this scoring practice program included the following elements: “guidance explanation,” “preliminary practice,” “environment setting,” “total scoring,” “partial scoring,” and “result of practice.” Among these, the elements of “preliminary practice,” “total scoring,” and “partial scoring” followed the algorithm. This student sentence scoring practice program estimates the population mean interval based on the scores input by in-service Korean language teachers. Further, it determines the population average based on the validity of the input score.

2015년 개정교육과정에서 소프트웨어 교육이 도입되었다. 또한, 교육의 방법이 교과 내용 위주에서 주제 중심으로 변경되고 있다. 이러한 상황 하에서 전기요금을 계산하는 주제를 소프트웨어 교육에 접목시킨다면 학생들이 생활 속에서 에너지 절약에 관심을 가질 수 있을 것이고, 동시에 소프트웨어의 중요성을 인식 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 전기요금을 계산하는 주제로 소프트웨어 성취기준 5개를 만족하는 17차시 수업을 구성하였다. 본 연구는 파이썬 언어로 구현하였다. 제안된 프로그램을 적용하면 초등학교 현장에서 소프트웨어 교육과 에너지 절약 교육을 동시에 실시할 수 있는 효과를 얻을 수 있을 것이다.

The software education is being carried out in the revised education course in 2015. In addition, the method of education has been changed from content-based to theme-based. Under this circumstances, combining the topic of calculating electricity rates with software education will enable students to save energy in their daily lives and recognize the importance of software. In this study, we compose a 17 hour course with the subject of electricity bill calculation, which satisfies the 5 criteria of software achievement. This study is based on the Python language. The effect of this program is that software education and energy conservation education can be carried out at the same time in elementary schools.

The use of data analysis in the tourism industry is becoming more prevalent as the importance of data-based decision making increases in the era of big data. Python, an open source program, has gained popularity as an alternative to traditional software like SPSS due to its ability to incorporate the latest techniques, provide clear data visualization, and facilitate the sharing of analysis results. This study compared the basic statistical analysis capabilities of Python and SPSS in the tourism industry and found no significant differences between the two. Therefore, Python could be a useful tool for expanding and innovating data analysis methods in various academic fields, including tourism.

최근 국내외에서 소프트웨어 교육의 중요성이 강조되고 있다. 2015년 개정 교육과정에서도 초 중등생들의 컴퓨팅사고력 계발에 관심이 집중되면서 초 중등학생들을 대상으로 코딩교육이 진행되고 있다. 컴퓨팅사고력 증진을 위해 그 핵심요소인 추상화와 자동화 능력을 신장시킬 여러 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 추상화 능력에 대해 교육심리 측면에서 학생들의 프로그래밍 능력 특성을 파악한 후, 컴퓨팅 사고력 계발에 도움을 주고자 한다. 이를 위해 일반계 고등학생들을 대상으로 파이썬 프로그래밍 교육을 보다 용이하게 진행하기 위하여 러플(RUR-PLE) 프로그래밍을 한 학기동안 학습한 후, 학생들의 추상적 사고수준이 프로그램을 이해하는데 어떻게 영향을 미치며 성별 간에 어떤 차이를 가지는지를 분석한다.

최근 국내외에서 소프트웨어 교육의 중요성이 강조되고 있다. 2015년 개정 교육과정에서도 초 중등생들의 컴퓨팅사고력 계발에 관심이 집중되면서 초 중등학생들을 대상으로 코딩교육이 진행되고 있다. 컴퓨팅사고력 증진을 위해 그 핵심요소인 추상화와 자동화 능력을 신장시킬 여러 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 추상화 능력에 대해 교육심리 측면에서 학생들의 프로그래밍 능력 특성을 파악한 후, 컴퓨팅 사고력 계발에 도움을 주고자 한다. 이를 위해 일반계 고등학생들을 대상으로 파이썬 프로그래밍 교육을 보다 용이하게 진행하기 위하여 러플(RUR-PLE) 프로그래밍을 한 학기동안 학습한 후, 학생들의 추상적 사고수준이 프로그램을 이해하는데 어떻게 영향을 미치며 성별 간에 어떤 차이를 가지는지를 분석한다.

이 연구는 선행 연구에서 개발·제안한 Python 기반 쓰기 평가 연습 프로그램을 개선한 후 2019년 5월 1일부터 6월 17일까지 현직 국어교사 및 예비 국어교사를 대상으로 쓰기 평가 연습 프로그램의 사용 경험을 분석하였다. 이를 바탕으로 하여 사용자에게 더 친숙하고 효과적인 쓰기 평가 연습 프로그램을 개발하고자 한다. 사용 경험을 수집한 대상은 2년～30년의 교직 경력을 가진, 30명의 현직 국어교사, 교사 양성 과정을 이수하고 있는 30명의 예비 국어교사이다. 이들에게 개선한 쓰기 평가 연습 프로그램을 사용하게 한 후, 쓰기 평가 연습 프로그램에 대한 설문 조사와 개별 인터뷰 조사를 진행하였다. 설문지는 6점 척도 선택 문항 3개, 개방형 서술 문항 6개로 이루어졌으며, 이 응답을 프로그램의 교육 내용, 교육 자료, 교육 환경을 중심으로 범주화하여 쓰기 평가 연습 프로그램의 효과, 장점 및 보완점에 대해 분석하였다. 그 결과, 쓰기 평가 연습 프로그램의 만족도, 쓰기 평가 전문성에 대한 기대는 현직 국어교사보다 예비 국어교사가 더 높았다. 반면 쓰기 평가 전문성에 대한 인식은 현직 국어교가 예비 국어교사보다 더 높았다. 현직 국어교사는 채점 기준의 표준화, 반복적인 채점 연습을 이 프로그램의 장점으로 꼽았으며 채점 기준의 표준화, 점수 추정 연습 과정의 보완, 채점 결과 해설 등을 보완점으로 제시하였다. 예비 국어교사는 채점 경험의 증가, 채점자 신뢰성 향상을 장점으로, 채점 기준의 표준화, 정답 제시, 급간의 명료화를 보완점으로 꼽았다.

The Python-based Writing Assessment Practice Program is a computer-based program that implements rater training elements for writing assessment. This program was simplified to the 'grade judgment' and 'score prediction' process, and the number of practice was increased from 3 to 10 times per course to improve the practice to practice sufficiently. And The revised Writing Assessment Practice Program was used directly to 30 in-service Koran teachers and 30 pre-Korean teachers, and the user experience was analyzed through questionnaires and interviews. As a result of user experience analysis, first, for the satisfaction of This Writing Assessment Practice Program, pre-Korean teachers were higher than in-service in-service Koran teachers. Second, for the efficacy of writing assessment professionalism, the in-service in-service Koran teachers were higher than the pre-Korean teachers. Third, for the expectation of improvement of writing assessment professionalism after using the Writing Assessment Practice Program, pre-Koran teachers were much higher than in-service in-service Koran teachers. In addition, as a result of analyzing the frequency by categorizing open questionnaire responses, the in-service in-service Koran teachers multiplied the standardization of scoring standards as the advantages of the Writing Assessment Practice Program, and the pre-Korean teachers chose the increase of scoring experience, the improvement of scorer reliability. On the other hand, as a supplementary point for the Writing Assessment Practice Program, the in-service Koran teachers and the pre-Korean teacher multiplied the standardization of the scoring standard.

운량은 천체 관측을 지속하는 데에 중요한 요소 중 하나이다. 과거에는 관측자가 날씨를 직접 판단할 수밖에 없었으나, 원격 및 자동 관측 시스템의 개발로 관측자의 역할이 상대적으로 줄어들었다. 또한 구름의 다양한 형태와 빠른 이동 때문에 자동으로 운량을 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 기계학습 기반의 파이썬 모듈인 "cloudynight"을 밀양아리랑우주천문대의 전천 영상에 적용하여 운량을 모니터링하는 프로그램을 개발하였다. 전천 영상을 하위 영역으로 나누어 각 39,996개 영역의 16개의 특징을 학습하여 기계학습 모델을 생성하였다. 검증 표본에서 얻은 F1 점수는 0.97로, 기계학습 모델이 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 운량("Cloudiness")은 전체 하위 영역 개수 중 구름으로 식별 된 하위 영역 개수의 비율로 계산하며, 운량이 지난 30분 동안 0.6을 초과할 때 관측을 중단하도록 자동 관측 프로그램 규칙을 정하였다. 이 규칙을 따를 때, 기계학습 모델이 운량을 오판하여 관측에 영향을 미치는 경우는 거의 발생하지 않았다. 본 기계학습 모델을 통하여, 밀양아리랑우주천문대 0.7 m 망원경의 성공적인 자동 관측을 기대한다.

Cloud coverage is a key factor in determining whether to proceed with observations. In the past, human judgment played an important role in weather evaluation for observations. However, the development of remote and robotic observation has diminished the role of human judgment. Moreover, it is not easy to evaluate weather conditions automatically because of the diverse cloud shapes and their rapid movement. In this paper, we present the development of a cloud monitoring program by applying a machine learning-based Python module "cloudynight" on all-sky camera images obtained at Miryang Arirang Astronomical Observatory (MAAO). The machine learning model was built by training 39,996 subregions divided from 1,212 images with altitude/azimuth angles and extracting 16 feature spaces. For our training model, the F1-score from the validation samples was 0.97, indicating good performance in identifying clouds in the all-sky image. As a result, this program calculates "Cloudiness" as the ratio of the number of total subregions to the number of subregions predicted to be covered by clouds. In the robotic observation, we set a policy that allows the telescope system to halt the observation when the "Cloudiness" exceeds 0.6 during the last 30 minutes. Following this policy, we found that there were no improper halts in the telescope system due to incorrect program decisions. We expect that robotic observation with the 0.7 m telescope at MAAO can be successfully operated using the cloud monitoring program.