Earticle

본 연구는 장기간에 걸친 로봇활용교육이 학생들의 창의성에 어떠한 효과를 미치는지를 밝히는 데 목적이 있 다. 이를 위해 2011년부터 2012년까지 로봇활용교육 연구학교로 지정된 초등학교의 237명 학생을 대상으로 2차 에 걸친 창의성 검사를 실시하였다. 검사 결과를 바탕으로 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 장기간 동안 로봇활 용교육에 참여한 학생들의 창의성은 유의미하게 향상되었고, 특히 1차 검사 점수와 유의미한 향상이 나타났다. 둘째, 창의성 하위요인 중 유창성과 독창성이 유의미하게 향상되었고, 1차 검사 이전에 유의미한 향상이 나타났 다. 셋째, 남학생과 여학생 모두 창의성이 유의미하게 향상되었고, 검사 시기와 성별 간의 상호작용은 유의미하 지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 초등학교 저⋅중⋅고학년 모두 창의성이 유의미하게 향상되었고, 검사 시 기와 학년군 간의 상호작용은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 한편, 학년군에 따른 창의성 향상에 대한 차이 를 살펴본 결과, 고학년과 중⋅저학년 간에는 유의미한 차이가 나타났다.

This article examines the effects of a long term robot based instruction on the creativity of elementary students. To explain these effects, we conducted similar creativity test twice to 237 students of schools which had been designated as a robot based instruction model from 2011 to 2012. From these test results, the following three conclusions may be drawn: (1) The creativity of students who had participated in long term robot based instruction increased significantly, especially after the first test. (2) The fluency and originality as two of the sub-creativity factors are also accelerated significantly, especially after the first test. (3) The creativity of male and female students are all improved significantly but the test period factor and the interaction factor between male and female are not significant. (4) All elementary students of the lower grades(1st and 2nd grades), middle grades(3rd and 4th grades) and higher grades(5th and 6th grades) increased significantly but the test period factor and the interaction factor between the grades were not significant. On the other hand, the creativity improvement between lower-middle grades and higher grades is significant.

최근 지능형 교육서비스로봇을 이용한 교육적 효과가 입증되면서, 유치원에 상용화가 시작되었으며, 2010년에는 초등학교 방과후 학교 영어수업을 위한 기술 개발과 필드 적용 연구가 진행되어 로봇보조학습, 즉 서비스로봇에 의한 r-Learning 패러다임의 본격적인 도래를 예고하고 있다. 이에 본 연구에서는 교육용 로봇의 개념과 종류를 정의하고, 관련 연구 동향을 살펴보았다. 또한 서비스 로봇에 의한 로봇보조학습으로서의 r-Learning의 특성을 살펴보고, u-Learning과의 차별성을 분석하였다. 그리고 로봇보조학습의 콘텐츠와 서비스에 대해 정의하였으며, 로봇보조학습 서비스 모델과 서비스 현황을 살펴보고 관람 진화적인 측면을 비교하였다. 마지막으로 빠르게 성장하고 있는 로봇보조학습 서비스 시장을 위하여 교육 및 연구기관, 정부기관, 로봇산업체가 준비해야할 사항들을 제언하였다.

As the educational use of intelligent service robots has been proved to be effective, educational service robots have been utilized in kindergarten. In addition, service robots will be used in elementary schools from 2010 for the after-school English program. This trend indicates that r-Learning using service robots will become a major educational paradigm in preparing for future education. This article consists of the following four parts. First, the concept and the type of educational robots were defined and the trend of previous research was examined. Second, the characteristics of robot-assisted learning were analyzed as a part of r-Learning, and difference between r-Learning and u-Learning was compared. Third, the contents and service using a robot-assisted learning system were discussed, the models and trend of service using the robot-assisted learning system were examined, and the aspects of viewing evolution were compared. Finally, suggestions for activating the service market of robot-assisted learning were made for the educational institution, research institution, government and robot companies.

교육이란 사회적 변화를 예측하고 우리 사회가 필요로 하는 인재를 길러내야 할 책무성을 띠고 있으며, 이러한 사회적 변화에 따라 교육은 능동적으로 변해야 한다. 이러한 국내 교육변화에 대한 관심은 지난 1995년 교육 과학기술부 교육개혁위원회의 '5․31 교육개혁안‘을 통해 구체화된 바 있다. 따라서 본 논문은 교육정보화 정책의 3단계 방향과 교육정보화의 핵심 기술인 이러닝과 유러닝 기술을 검토할 것이다. 또한 이러닝은 콘텐츠 전달 매체에 따라 엠러닝(m-learning), 티러닝(t-learning), 유러닝(u-learning), 알러닝(r-learning), game-based learning 등 으로 나눌 수 있다. 본 논문은 이 중 새로운 콘텐츠 전달 방법인 알러닝의 개념을 소개하고 유러닝과의 차이점을 비교하여 검토한다.

The Education has responsibility for predicting the social changes and cultivating global talent which the society needs. The ministry of education, science and technology in govern ment has been the concerns on social educational changes and thus built the '5․31 educational reform policy' in 1995 by the educational reform committee. As a solution of a social change, this paper reviews the three-phase educational information policies, and e-learning and u-learning which are the main technologies in educational information. Also, the technologies of e-learning can be divided into m-learning, t-learning, u-learning, r-learning, game-based learning according to the contents mass media. Among them, this paper introduces the concept of robot-learning, called r-learning, and compares it with u-learning.

스마트 러닝의 확대에 따라 다양한 스마트 교육 방법이 초·중등학교에서 시범· 적용되고 있다. 이에 본 연구 에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 Smart r-Learning 교수학습 모형을 개발․적용하였다. 무선 표준인 블 루투스 장비를 스마트폰과 연계하여 학생들이 스마트폰으로 로봇 프로그래밍을 하고 로봇을 제어할 수 있도록 함과 동시에 학급 SNS를 통해 학생들과 교사가 시간의 제약 없이 로봇 교육에 대한 다양한 의견을 서로 교환할 수 있도록 하는 데 주안점을 두었다. 개발된 Smart r-Learning 프로그램을 초등학생들에게 적용한 후 학생들의 창의적 사고력 향상 정도 및 수업 만족도를 조사한 결과 Smart r-Learning 수업에 대한 학생들의 만족도는 96%로 매우 높게 나타났으며 학생들의 창의적 사고력 또한 t-검증에서 유의미하게 향상 된 것으로 확인되었다.

Various methods of Smart education were tested on students in Elementary and Middle schools, as Smart learning expands. In this paper, we analyzed a Smart r- Learning-teaching model that utilizes Bluetooth and Class SNS, for students. We focused on all aspects that students found easy to program, on controlling the Bluetooth-connected robot with a smartphone, as well as on a diversity of opinions related to using Class SNS in the robot class without time constraints. Subsequently, we attempted to apply the developed a Smart r-Learning program to the classes of students, We undertook a t-test for students to find out whether it helped them enhance their creative thinking and investigated their satisfaction with the class. As a result, the study showed that students' satisfaction with a Smart r-Learning class is exceptionally high, at 96%, and students’ creative thinking and programming skills in order to control improved markedly.

In the training for Vietnamese Bachelor of school (for an audience of foreign students), Vietnamese Literature is one of the compulsory subjects. This is a good subject but it is difficult for foreign students, due to limited language skills. So, how do foreign students get excited to learn Vietnamese Literature and clearly understand literary works of Vietnam? This article raises some experience in the application of the group discussion method based on hierarchical theory of Benjamin Bloom's thinking when we teach Vietnamese Literature for foreign students, particularly students formal system studying at the Faculty of Vietnamese Studies, University of Social Sciences and Humanities - Vietnam National University Ho Chi Minh City. This method helps teachers to maximize the motto “learner-centered”, and also helps students to use effectively P.O.W.E.R. Studying methods (by Professor of Psychology Robert S. Feldman, University of Massachusetts initiated), in order to promote active, positive and creative learning.

Hiện nay, trong chương trình đào tạo bậc Cử nhân ngành Việt Nam học cho đối tượng là sinh viên nước ngoài, Văn học Việt Nam là một trong những môn học bắt buộc. Đây là môn học hay nhưng rất khó đối với sinh viên nước ngoài, do rào cản ngôn ngữ. Vậy, làm thế nào để sinh viên nước ngoài có được sự hào hứng khi học văn học Việt Nam và hiểu được một cách sâu sắc những tác phẩm văn học Việt Nam? Bài viết nêu lên một số kinh nghiệm trong việc áp dụng phương pháp thảo luận nhóm dựa trên lý thuyết phân cấp tư duy của Benjamin Bloom khi giảng dạy môn Văn học Việt Nam cho sinh viên nước ngoài, cụ thể là sinh viên hệ chính qui đang theo học tại khoa Việt Nam học, trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp này giúp người thầy phát huy tối đa phương châm “lấy người học làm trung tâm”, đồng thời cũng giúp sinh viên sử dụng hiệu quả phương pháp học tập P.O.W.E.R (do Giáo sư Tâm lý học Robert S. Feldman, Đại học Massachusetts đề xướng), nhằm phát huy được tính chủ động, tính cực, sáng tạo trong học tập.

최근 교육용 로봇 하드웨어 발달로 연산 처리 속도 및 확장성이 매우 좋아졌다. 이에 따라 로봇 하드웨어에 MBL용 온도 센서나 자이로 센서도 호환되어 데이터 로깅이 가능해졌다. 데이터 로깅이 가능한 교육용 로봇으로 학생들은 과학적인 탐구 예측, 수집, 데이터 분석이 가능한 실험을 할 수 있게 된 것이다. 이에 본 연구에서는 학급 SNS와 스마트폰을 활용한 ‘Smart r-Learning’에 데이터로깅이 가능한 교육용 로봇을 도입하여 과학 프로젝트 수업을 개발하고 적용했다.데이터 로깅 활용 Smart r-Learning 프로젝트 수업을 초등학교 5학년 학생들에게 적용한 결과 논리적 사고력 6개 영역 중 4개 영역이 유의미하게 향상 된 것으로 나타났다.

Due to the recent development of educational robot hardwares, processing speed and scalability have been greatly improved. Thus, the robot hardwares that are compatible with temperature sensor for MBL and gyro sensor made a data logging possible. Students can conduct an experiment on scientific research and prediction, collecting and data analysis with robots that can process data logging. Therefore this research constructed and adopted science project class that introduced a Smart r- Learning that utilizes Class SNS and smartphone. As a result of applying a data logging smart r-Learning to elementary school 5th graders, it has shown that the students' logical thinking ability four of the six areas have been improved in t-test.

Various industries using robots are appeared. Among these, education using robot platform - R-learning is rising as the heart of remote-education. We can expect the high quality of education including the creation of new contents and it is possible with social networks software. But the success of R-learning depends on the development and distribution of educational contents, and it is pointed that interaction, educational operation, protection technology are important to be taken. So, we should make a rule for the certification system of R-learning. According to my observation, R-learning is the addition of e-learning, intelligent robot and network services. So I recommend that we should investigate each area of certification system and make the suggestion for R-learning certification system. For this suggestion, I recommend these program for R-learning certification system. First, we should make the new quality certification system for R-learning because we didn’t make any quality certification system, although the success depends on the development and distribution of educational contents including of performance of robots. Secondly, we should research the way of judgement for robot’s quality certification system. When we make an appropriate conclusion, we should consider the schema of R-learning, the addition of e-learning, robot platform and network services. Thirdly, we should impose the duty of protection for customers when customers use robots for R-learning. Fourthly, we should make consideration of characteristics of network service for R-learning, because network services for R-learning are different from general inter-communication network services.

본 연구의 목적은 S.T.A.R 모형을 개발하여 초등학교 블렌디드 러닝 탈춤 수업에 적용 후 미치는 효과를 검정하는 데 있다. 연구 참여자는 B광역시교육청 Y초등학교 5학년 22명(남학생 12명, 여학생 10명)으로 2021. 4. 7. 수요일 ~ 5. 7. 금요일까지 10차시 동안 블렌디드(대면수업 5회 비대면수업 5회)러닝 수업을 진행하였다. S.T.A.R 모형이 초등학교 블렌디드 러닝 탈춤 수업에 미치는 효과를 검증하기 위해 수업 참여 관찰 일지, 학생 소감문, 동영상, 질문 지를 활용하였다. 그리고 심층면담의 질적 자료와 S.T.A.R 모형을 적용한 블렌디드 러닝 탈춤 수업의 차이를 알아보 기 위해 SPSS version 26.0 통계프로그램을 이용하여 대응표본 t-검정을 사용하였다. 모든 통계자료의 유의수준은 α=.05로 설정하였으며, 다음과 같은 연구결과를 얻을 수 있었다. S.T.A.R 모형을 적용한 블렌디드 러닝 탈춤 수업 에 대한 높은 관심과 동기로 이어졌으며, 남학생, 여학생 구분 없이 탈춤 수업에 대한 만족도가 높게 나타났다. 특히 코로나 19 상황에서 수업 결손 없이 진행된 블렌디드 러닝을 적용한 탈춤 수업은 급변하는 교육환경에 적합한 교수· 학습전략으로 한 명의 학생도 탈춤 수업에 소외되지 않고 모두가 주인공이 되는 수업환경을 구현할 수 있었다. 따라 서 전인적 성장이라는 체육교육의 효율적인 목표달성을 위한 사례 연구로 의미가 있을 것으로 생각된다.

The purpose of this study is to develop an S.T.A.R model and test the effect after applying it to elementary school blended learning Talchum classes. Participants in the study were 22 fifth graders (12 male students, 10 female students) of Y Elementary School of the B Metropolitan Office of Education, and they conducted blended (5 face-to-face classes and 5 non-face-to-face classes) learning classes for 10 sessions from Wednesday to Friday, April 7, 2021. In order to verify the effect of the S.T.A.R model on the elementary school blended learning Talchum class, a class participation observation journal, a student speech, a video, and a questionnaire were used. In addition, a response sample T-test was used using the SPSS version 26.0 statistical program to find out the difference between the qualitative data of the in-depth interview and the blended learning Talchum class applying the S.T.A.R model. The significance level of all statistical data was set to 05 and the following research results could be obtained. It led to high interest and motivation for blended running Talchum classes applying the S.T.A.R model, and satisfaction with Talchum classes was high regardless of male and female students. In particular, the Talchum class, which applied blended learning without class deficits in the COVID-19 situation, was able to implement a class environment in which no student was alienated from the Talchum class and everyone became the main character. Therefore, it is thought to be meaningful as a case study to achieve the efficient goal of physical education of holistic growth.

식물 성장의 중요한 지표 중 하나인 증산은 식물 성장의 척도인 증산율을 측정하는 것은 식물 환경에 대한 물리적, 화학적 측정이 필요하기때문에 큰 노력이 요구된다. 식물의 생장에 가장 큰 영향 을 미치는 주변 환경적 요인들이 서로 상호 의존적이며, 식물의 생장 메커니즘은 수학적으로 고차 비 선형 함수이기 때문이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 작물을 하나의 시스템으로 보 고, 딥러닝 알고리즘 중 하나인 MLP(Multi Layer Perception)를 이용하여 식물의 성장을 자연환경 요인의 비선형 효과에 의해 영향을 받는 고차원 및 비선형 복합 시스템 즉 미지의 블랙박스로 생각하 여 온도, 습도, 광량, 입면적을 입력 변수로 하고 증산량을 출력으로 하는 식물 증산 시스템을 모형화 하였다. 연구 결과 도출된 최적의 MLP 모델은 7개의 레이어와 각 레이어의 노드 수가 (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8)일 때 증산 측정값 에러를 0.030으로 최소화하고, 결정 계수 (R2)은 0.97이다. 또한, 작물모 형에서 얻은 결과로부터 하나의 환경 요인의 결여로 인한 증산량의 변화가 다른 환경 요인 또는 다른 환경 요인의 조합으로 상쇄될 수 있는지 분석하였다. 온실 온도가 정상 수준에서 급격히 변경되어, 현 재 온도 조절이 불가능한 경우 습도를 낮추거나 조도의 설정값을 변경하면 동일한 R2값을 갖도록 모 델을 유지하는 방안을 제시하였다.

Increasing production one of the important indicators of plant growth requires a lot of effort because it requires physical and chemical measurements of the plant environment. This is because the surrounding environmental factors that have the greatest influence on plant growth are interdependent and the growth mechanism of plants is a mathematically high-order nonlinear function. To overcome these limitations this paper modeled the plant proliferation system by considering plant growth as a high-dimensional and nonlinear complex system or unknown black box affected by nonlinear effects of natural environmental factors using one deep learning algorithm Multi Layer Perceptron (MLP). This model uses temperature, humidity, amount of light, and elevation as input variables and outputs multiplication. The optimal MLP model derived from the study minimizes the multiplication measurement error when the number of nodes in seven layers and each layer is (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8), and the coefficient of determination is R2 0.97. In addition, from the results obtained from the crop model, we investigated whether the change in production due to the lack of one environmental factor could be offset by a combination of other environmental factors or other environmental factors. If the temperature of the greenhouse is inevitably changed and the current temperature cannot be adjusted we suggested a way to maintain the model to have the same R2 value if the humidity is lowered or the set value of illumination is changed.

R-Learning is en educational system that makes use of robot functions, contents and IT convergence. R-Learning system was used in 1,843 kindergartens(2.147 EA) as of October, 2013. To accelerate the universalization of R-Learning, the related laws and system should be reviewed to seek workable reform measures. The purpose of this study was to examine an act on the development of the e-learning industry and the promotion of e-learning and an intelligent robot act in an effort to offer an overview of the legal system related to R-Learning. Besides, the regulations of the copyright law and the personal information protection law that were associated with R-Learning were reviewed to expedite the vitalization of R-Learning.

We conducted a comprehensive review on the previous research on r-Learning. By reviewing 843 previous studies about r-Learning published from 2004 to 2015, this study investigated 1) the trend of research on r-Learning over time, 2) the characteristics of targeted students in r-Learning, 3) the educational activities implemented for r-Learning, and 4) the types of educational robots used for r-Learning. The study found that the research on r-Learning has rapidly and steadily increased and the types of educational activities and educational robots has been diversified. Relying on the findings of this review, this study suggests 1) ensuring growth in both the quality and the quantity of research on r-Learning, 2) broadening the target student population of r-Learning beyond the age-limited boundaries, 3) enhancing educational activities of r-Learning, and 4) recognizing the necessity for systematic and clear concepts of types of educational robots.

The purpose of this study was to examine the concept of r-learning in an effort to ensure the efficient utilization of r-learning in Korean early childhood education institutions. A Delphi survey was applied to 20 early childhood professionals including teachers, directors, professors, and graduate students who have experience in the robot learning. In this study, data were collected, read, and commented upon participants three times to arrive at a consensus regarding the nature of robot learning and the requirements for its successful implementation in early childhood institution. The findings of the study were as follows: As for the concept of r-learning in an early childhood education institution, that means to further the learning of preschoolers by introducing robots in early childhood education and to facilitate the process teaching and learning by assisting the teaching of teachers. So far, there isn't yet any consensus on the concept of r-learning, and this study is expected to suggest some of the right directions for r-learning in early childhood education institutions in our country by analyzing the concept of r-learning on the basis of the opinions of the experts in early childhood education.

Deep learning is a rapidly growing technology repeating epoch-making development in the field of voice/text/image cognition. Its basic principle is to systematize information and let users find the pattern for themselves through the neural network using lots of layers. Technological core is anticipation by classification. This thesis uses SNS and webpage scrapping data and GIS data for consumer needs. Data will then be extracted by accurate classification for the purpose of spatial information data with deep learning algorithm. It is necessary to call shapefiles to R, improve the accessibility to data, and cross one data set to other data set areas. This thesis intends to analyze data of various environments with data analysis tool, R, and design the process combining data of spatial information and visualizing it based on deep learning algorithm

We studied learners' perceptions and learning styles of project research activities in the chemical field conducted by 54 science high school students. In a survey of students' perceptions of task research, positive responses were found in "internal motivation," "cooperation," "task solving," and "tenacity and immersion," and statistically significant differences were found in "self-directedness," "cooperation," and "tenacity and immersion" by year. The 'lower' group responded most positively in the 'cooperation' category, and the 'higher' group responded most positively in the 'task solving' category. As a result of investigating the learning styles of the students who conducted the task research, it was found in the order of assimilator, converger, accommodator, and diverger. The assimilators showed the characteristic of systematically and scientifically approaching the problem. Convergers were found to have excellent problem-solving and decision-making ability, are practical, and have experimental-based thinking characteristics. In this study, the characteristics of science high school students showed well in the results of the learning style performed.

본 연구의 목적은 로봇 활용 수업의 가능성과 한계에 대한 유아교사들의 인식을 분석하여 로봇 활용 수업에 대한 교수방법과 로봇 활용 수업의 활성화 방안을 모색하는 데 있다. 연구대상은 로봇을 사용하여 수업을 해본 경험이 있는 유아교사 6인을 대상으로 하였으며 반구조화된 심층면담과 교사의 저널쓰기를 통해 자료수집 및 분석을 하였다. 연구결과 교사들은 로봇 활용 수업의 가능성으로 매력적인 교수매체, 보조교사의 역할, 또래와 교사의 관계증진 도구, 교사의 교수방법에 대한 자신감 부여로 인식하였다. 반면에 로봇 활용 수업의 한계로 로봇과 로봇 수업에 대한 이해가 필요, 기능적인 한계로 인해 로봇 활용 수업 회피, 로봇 콘텐츠의 질적문제, 소수의 유아에서 다수의 유아로 수업할 수 있는 환경 시스템 구축이 필요하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다.

The purpose of this study was to analyze Early Childhood Teachers’ awareness of Robot Learning. The Subjects were 6 Early Childhood Teachers who experienced to use Robot in their teaching and learning. The data was analyzed through semi-structured in-depth interview and teachers’ journals. The results showed possibilities and limitations of R-learning. As possibilities of R-learning, it was found that robot is am attractive teaching materials. In addition, it was found that robot might be an assistant teacher. Third, robot helps children improving their social development. Fourth, teachers might get confident while using robots in their teaching and learning. However, there were limitations of R-learning. First, teachers need to understand what R-learning means. Second, there are some functional problems of R-learning. Third, there are lack of qualitative contents of R-learning. Finally, robots need to be general to every children.

본 연구는 플랫폼에 따른 유아의 사회적 행동을 밝히고자 하였다. 본 연구의 대상은 유아교육기관에서 아이로비Q 로봇과 제니보 로봇을 활용하고 있는 만 3, 4, 5세 유아 137명이다. 유아의 사회적 행동을 측정하기 위해 이경희(1995)의 연구도구를 수정, 보완하였으며, 유아의 사회적 행동 관찰을 위해 6주 동안 총 3회 1, 3, 5주차에 사회적 행동 관찰 빈도 체크를 실시하였다. 그 결과, 로봇 플랫폼에 따른 유아의 사회적 행동은 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 로봇 플랫폼에 관계없이 유아의 연령에 따라 사회적 행동은 긍정적 행동의 경우 증가하는 것으로 나타났으며, 부정적 행동은 만5세에 감소하는 것으로 나타났다.

This paper is to investigate children’s social behavior related to platform of R-learning using robots. For this study, 137 children from three-year-old to five-year-old in the kindergartens were participated and they were classified into two groups. Each children group was intended to play with only one robot, iRobiQ or Genibo. Following Lee(1995), we observed their ‘free choosing activities’ during six weeks with recording the frequency of their social behavior in the first, third, and fifth week for three times. We find that there is no difference between the iRobiQ group and the Genibo group in terms of social behavior of children. In addition, while children’s positive social behavior increases with their age, declining negative social behavior was observed for five-year-old children, regardless of the robot type in platform.

본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사 용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경 망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였 다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용 하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들 에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.

In this study, performance comparison was performed on R and TensorFlow, which are free deep learning tools. In the experiment, six types of deep neural networks were built using each tool, and the neural networks were trained using the 10-year Korean temperature dataset. The number of nodes in the input layer of the constructed neural network was set to 10, the number of output layers was set to 5, and the hidden layer was set to 5, 10, and 20 to conduct experiments. The dataset includes 3600 temperature data collected from Gangnam-gu, Seoul from March 1, 2013 to March 29, 2023. For performance comparison, the future temperature was predicted for 5 days using the trained neural network, and the root mean square error (RMSE) value was measured using the predicted value and the actual value. Experiment results shows that when there was one hidden layer, the learning error of R was 0.04731176, and TensorFlow was measured at 0.06677193, and when there were two hidden layers, R was measured at 0.04782134 and TensorFlow was measured at 0.05799060. Overall, R was measured to have better performance. We tried to solve the difficulties in tool selection by providing quantitative performance information on the two tools to users who are new to machine learning.

본 연구는 인공지능 시대의 현대사회에서 요청하는 PBL의 교육환경을 ‘인이불발’의 방법론을 토대로 모색하는 데 있다. PBL 학습자가 고전 텍스트를 중심으로 구성된 학습환경으로부터 자기주도학습으로 전환될 수 있었던 계기는 학습자와 교수자가 끊임없이 소통을 위한 공감의 공간을 확보하는 것이다. 천연지능의 기본 영역은 뇌과학의 기초 영역인 인간지능이다. PBL의 학습자들이 뇌과학의 영역을 쉽게 이해하는 위한 방법은 자신의 지능을 최대한 확장하려고 시도하는 것이다. 이 과정을 기존의 뇌신경에 관한 임상실험의 일례와 변화를 검토한다. 이를 토대로 학습자가 학습 의욕에 대한 변화의 요인이 임상실험의 결과와 일맥상통한다는 점을 확인하게 된다. 뇌과학의 기저가 되는 뇌신경의 관찰은 실질적인 임상실험의 결과를 그대로 반영하기 때문에 뇌신경의 데이터를 PBL의 학습자가 직접 검토할 수 있다. 이 방법은 PBL의 학습자가 그들의 학습환경이 자신들의 뇌신경에 어떤 영향을 미쳤는지를 직접 다양한 관점에서 비교분석하는 계기가 된다. 따라서 인간지능의 무한한 가능성을 역설한 천연지능과 학습자의 직접 실천인 경험을 통해서 습득하는 구성적 학습은 PBL의 자기주도학습 환경에 대한 새로운 가능성과 계기를 제공한다.

The basic area of ​​cerebral intelligence begins with the basic area of ​​brain science. Therefore, a more active way to induce the efforts of PBL learners to understand the area of ​​brain science is to compare and analyze the cranial nerves of PBL learners with existing clinical trials of the cranial nerves. The cranial nerve, which is the basis of brain science, reflects the results of practical scientific experiments as it is. PBL learners actually confirm data from brain science. This method directly compared and analyzed how PBL learning and learning environment influenced their own cranial nerves in PBL learners. In particular, it provided an opportunity for PBL learners to narrow the gap between existing misunderstandings and prejudices by verifying their learning environment in the humanities learning environment with the method of natural science.

본 연구의 목적은 R-Learning 시스템의 도입이 유아교육현장에 미치는 영향에 대한 교사들의 인식을 알아보고자 하는 것이다. 이를 위해 연구자들은 R-Learning을 실시하고 있는 유치원 원장 6명과 유치원교사 14명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하였다. 수집된 자료들은 분류체계분석에 의해 분석되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 기관에 미친 영향에 대한 인식을 분석한 결과, 교육과정 운영에는 도움이 되고 있었으나 환경구성과 운영관리 측면에서는 아직 개선의 여지가 많이 드러났다. 둘째, 교사에게 미친 영향에 대한 인식을 분석한 결과, 일과 운영 시 역할지원 측면에서는 긍정적이었으나, 전문성 신장 측면과 일반적인 교사 역할의 업무지원에서는 의견이 나뉘고 있다. 셋째, 유아에게 미친 영향에 대한 인식을 분석한 결과, 흥미 면에서는 유아들이 친근감을 갖고 스스로 다양한 활동을 즐기는 것으로 나타났다.

The purpose of this study was to examine a perception about the effect of the R-Learning in the field of early childhood education. For this, researchers carried out focus group interviews targeting 6 kindergarten directors and 14 kindergarten teachers who implemented R-Learning. The collected materials through this were analyzed by a classification system. The effect of the R-Learning on early childhood education centers was detected on the operation of curriculum, however, there were generally negative effects on environmental composition and management. The early childhood teachers who had experienced R-learning were generally positive on the daily management task support, but not all the teachers were positive on the professional development and general role support. The R-Learning on young children was effective on their interest and language development, physical development.