이 연구는 창의적 교실 환경이 자기 조절학습과 학습 효능감을 매개로 학업성취도에 미치는 영향을 확인하기 위한 목적에서 수행되었다. 이를 위해 한국아동패널의 14차 조사의 원시 자료를 활용하였고, 주요 변인에 관하여 누락 응답이 없는 593개 자료를 연구 대상으로 선정하여 SPSS 26.0 및 AMOS 26.0 프로그램을 활용하여 구조 방정식 모형으로 검증하 였다. 분석 결과, 중학생의 창의적 교실 환경 인식, 자기 조절학습, 학습 효능감, 학업성취도 간에는 모두 정적으로 유의미한 상관관계가 있었다. 또 창의적 교실 환경 인식과 학업성취도의 관계를 자기 조절학습과 학습 효능감이 유의하게 매개하는 것으로 나타났다. 즉, 중학생이 수업 시 교 실 환경을 더 창의적이라 인식할수록 자기 조절학습이 촉진되며 이는 학 습 효능감을 증진함으로써 결과적으로 학업성취도가 높아지도록 만들 수 있음이 확인되었다. 이를 토대로 한국의 공교육이 중학생의 학업성취도 증진을 위해 조성해야 할 교실 환경의 중요성 및 나아가야 할 방향에 대 해 제언하였다.

이 연구의 목적은 기술이 매개하는 비대면 교육 환경에서 학습자의 즉시성이 수업 중 긍정적 정서경험에 미치는 영향성을 확인하는 데 있다. 구체적으로, 수업 중에 경험하는 사회적 실재감이 즉시성과 긍정적 정서 경험 간의 관계 를 매개할 것으로 보았고, 즉시성과 사회적 실재감 간의 관계는 개개인의 기술준비도에 의해 조절될 것으로 예측하 였다. 이를 위하여 비대면 수업에 참여한 경험이 있는 대학생 500여 명을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 분석 결과, 즉시성과 긍정적 정서 경험 간의 관계는 사회적 실재감에 의해 완전매개 되었다. 즉, 즉시성이 높은 학생들은 비대면 수업 중에 더 높은 사회적 실재감을 경험했고, 그 결과 부정적인 정서에 비해 긍정적인 정서를 더 많이 경험 하는 경향성을 보인 것이다. 또한 즉시성과 사회적 실재감 간의 관계는 기술준비도에 의해 조절되었다. 본 연구는 교수자의 즉시성이 학습자에게 미치는 긍정적 영향에 관한 기존 연구와 달리, 학습자 자신의 즉시성도 학습 과정에 긍정적 영향이 있음을 증명했다는 점에서 의의를 지닌다. 그 뿐 아니라 팬데믹 이후 변화된 학습자의 참여도와 만족 도 등을 예측하기 위하여 학습자의 커뮤니케이션 능력의 변화를 확인하는 것도 중요한 요인이 될 수 있음을 보인 결과라 하겠다.

목적: 본 연구는 학습과정에서 보일 수 있는 심리적인 특성과 성격적인 요인을 진단할 수 있는 U&I 학습성격유형검 사를 이용하여 학습성격에 따른 시기능훈련 전·후 향상도를 알아보고자 하였다. 방법 : 안과질환 및 전신질환이 없는 성인 남녀 34명을 대상으로 학습성격유형을 분류하고 양안시검사 결과에 따라 적합한 시기능훈련 도구를 적합한 선정하여 시기능훈련을 실시하였다. 결과 : 학습성격유형과 시기능훈련을 상관 분석한 결과 행동형은 음성상대조절력과 양의 상관관계를 보였으며 규범형은 원거리 양성융합버전스 회복점과 양의 상관관계를 보였다. 탐구형은 양성상대조절력과 음의 상관관계를 보였고 이상형은 음성상대조절력과는 양의 상관관계, 근거리 양성융합버전스 흐린점은 음의 상관관계를 보였다. 학 습성격유형에 따른 시기능훈련 효과를 분석한 결과 융합용이성에서 규범형이 이상형보다 시기능훈련 전·후 융합 용이성의 효과가 유의하게 증가하였다. 결론 : 학습성격유형에 따른 시기능훈련 효과에 차이가 있음을 확인할 수 있었으며 그에 맞는 훈련법을 고안한 다면 더 체계적인 시기능훈련 방법을 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

외국인 학습자들의 작문에는 이 연구는 모국어의 간섭, 과잉 일반화 등으로 오류가 나타난다. 본고에서는 오류 중 하나인 구어체의 원인을 탐색을 목적으로 한다. 대학에 재학 중인 외국인 학습자들의 작문에서 나타나는 구어체 양상을 분석하였고 그 원인을 탐색하기 위해 설문 조사 를 실시하였다. 그 결과 작문에서 줄임말과 유행어의 사용이 나타나는 것을 알 수 있었다. 구어체는 평소 사용하는 구어의 영향을 많이 받기 때문에 외국인 학습자들의 구어에 영향을 주는 것은 무엇인지 살펴보았 다. 설문 조사 결과 외국인 학습자들은 SNS등 신규 매체를 자주 사용하 여 한국어를 접하는 것으로 나타났다. 신규 매체는 문자 언어를 이용하 더라도 구어를 사용한 문체로 사용되고 있다. 외국인 학습자들의 언어 사용에 영향을 주며 이것이 작문에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 본고는 다양한 매체의 출현으로 구어체와 문어체의 경계가 점점 무너지 고 있는 현시점에서 외국인 학습자의 작문에서 나타난 구어의 양상을 살 펴보고 원인을 탐색했다는 점에서 의의를 갖는다.

The purpose of this study was to examine the use of machine translation by Uzbek-speaking Korean learners, focusing on their usage patterns, attitudes, perceptions, and expectations, as well as identifying the educational implications of using machine translation. An online survey, lasting two weeks, involved 85 Korean language learners from universities in Korea and Uzbekistan. The main findings indicated a high reliance on machine translation for Korean language learning, with the majority of respondents using machine translations to find accurate vocabulary and expressions. Regarding their attitudes towards machine translation, learners mainly utilized it for literal communication, reading, and writing, and were generally satisfied with them, especially as tools for learning spellings and pronunciations. The use of machine translation significantly influenced learners’ confidence, interest in learning, and anxiety reduction. In terms of perception, learners found machine translation effective for learning Korean vocabulary, expressions, and writing, but also perceived machine translators as sources of stress and anxiety. Expectations for using machine translation were high for completing tasks in vocabulary, expression, and writing, but low for improving grammar skills and producing error-free Korean expressions.

This study investigated and analyzed the recognition and needs for Korean communication competency among non-Korean learners who participated in an online Korean language course. To this end, the importance, performance, and necessity of the categories of communication competency recognized by Korean language learners were measured, and then IPA(Importancce-Performance Analysis: Martilla & James, 1977) analysis and Borich’s needs analysis(Borich, 1980) were used. After implementation, we examined whether there were differences in outcomes depending on learner variables. After examining the sub-items, it was found that there were differences in importance, current level, and need depending on the learner’s home country, and there were differences in current level, demand, and necessity depending on academic background and Korean language proficiency. In addition, there are differences in need depending on the learner’s reason for learning Korean, so it is necessary to respond to individual learnier’s needs according to learner variables when designing curriculum for online foreign language learners of Korean.

본 연구는 중국 유학생의 학습참여 동기가 학습몰입으로 연결되는 인과관계와 학습동기와 학습몰입 사이에서 자기효 능감의 매개효과를 검증하였다. 연구의 대상은 S시에서 거주하는 중국유학생을 대상으로 2023년 10월 1일부터 10월 31 일까지 자료 수집한 198부를 분석에 활용하였다. 수집된 자 료는 SPSS 25.0을 활용하여 빈도분석, 기술통계, 상관관계, 위 계적 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 중국유학생의 학습동기는 자기효능감과 학습몰입에 정의 영향을 미치는 것 으로 확인되었다. 둘째, 중국유학생의 학습동기와 학습몰입의 관계에서 자기효능감의 매개효과를 확인하였다. 이중 학습몰 입의 하위요인인 감성몰입만이 자기효능감의 관계에서 매개 효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 이는 중국유학생의 학습동기 는 자기효능감을 증진하여 학습몰입을 높인다는 것을 의미한 다. 이를 통해 중국유학생의 학습몰입을 높일 수 있는 대학 교육에서의 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의가 있 다.

This study aimed to explore the impact of AI image generators on the affective factors of college-level English learners and the correlations among these factors. During a four-week instructional period, 65 participants were asked to use Midjourney as an AI tool for their user experiences. Affective factors including interest, confidence, and participation were measured through pre- and post-surveys. Using Jamovi for analysis, significant improvements were discovered across all affective factors. Noteworthy improvements occurred in confidence, indicating a favorable impact by AI-generated images on English learning. Additionally, correlation analysis demonstrated significant positive relationships between interest and confidence, as well as confidence and participation. This confirms the interconnected nature of these affective elements in the learning process. The findings suggest that the educational use of image-generating AI tools can beneficially influence English learners’ affective domains. The study calls for further investigation into the pedagogical applications of image AI to foster a more interactive, engaged, and self-assured attitude towards language learning.

In light of the expanding use of technology in education, we attempted to analyze how Korean college students perceived the use of Machine Translation (MT) tools in the classroom. Specifically, this study attempted to explore students’ perceptions of their ability to use MT tools and to measure the reliability of the MT-generated output, along with measuring students’ general sense of confidence in English learning. This research analyzed 183 EFL college students’ responses to an online survey, and a one-way ANOVA was used to test for the differences in the averages of three groups. The results of data analysis revealed that 1) Among beginners, intermediate learners, and advanced learners, those self-identifying as advanced had the highest scores on all the factors measured.; 2) There was a significant mean difference in students’ perceptions of the ability to use MT tools, their beliefs regarding MT’s effectiveness as a learning tool, and affective attitudes towards the use of MT tools between beginner and advanced groups. Based on the findings, pedagogical implications for the effective use of MT tools in the Korean EFL classrooms, and suggestions for future research were presented.

PURPOSES : To enhance the accuracy of predicting the compressive strength of practical concrete mixtures, this study aimed to develop a machine learning model by utilizing the most commonly employed curing age, specifically, the 28-day curing period. The training dataset consisted of concrete mixture sample data at this curing age, along with samples subjected to a total load not exceeding 2,350 kg. The objective was to train a machine learning model to create a more practical predictive model suitable for real-world applications. METHODS : Three machine learning models—random forest, gradient boosting, and AdaBoost—were selected. Subsequently, the prepared dataset was used to train the selected models. Model 1 was trained using concrete sample data from the 28th curing day, followed by a comprehensive analysis of the results. For Model 2, training was conducted using data from the 28th day of curing, focusing specifically on instances where the total load was 2,350 kg or less. The results were systematically analyzed to determine the most suitable machine learning model for predicting the compressive strength of concrete. RESULTS : The machine learning model trained on concrete sample data from the 28th day of curing with a total weight of 2,350 kg or less exhibited higher accuracy than the model trained on weight-unrestricted data from the 28th day of curing. The models were evaluated in terms of accuracy, with the gradient boosting, AdaBoost, and random forest models demonstrating high accuracy, in that order. CONCLUSIONS : Machine learning models trained using concrete mix data based on practical and real-world scenarios demonstrated a higher accuracy than models trained on impractical concrete mix data. This case illustrates the significance of not only the quantity but also the quality of the data during the machine learning training process. Excluding outliers from the data appears to result in better accuracy for machine learning models. This underscores the importance of using high-quality and practical mixed concrete data for reliable and accurate model training.

PURPOSES : In this study, an optimal model for compressive strength prediction was derived by learning and directly comparing several machine learning models based on the same data. METHODS : Approximately 478 pieces of concrete compressive strength data were obtained to compare the performance of the machine learning models. In addition, five machine learning models were trained based on the obtained data. The performance of the learned model was compared using three performance indicators. Finally, the performance of the model trained using additional data was reviewed. RESULTS : As a result of comparing the performance of machine learning models, the XGB(eXtra Gradient Boost) model showed the best performance. In addition, as a result of the verification based on additional data, highly reliable results can be obtained if the XGB model is used to predict the compressive strength of concrete. CONCLUSIONS : If a concrete strength prediction model is derived based on a machine learning model, a highly reliable model can be derived.

본 연구는 한국어 학습자들이 자신들의 언어학습 신념이 그들의 전반 적인 언어학습과 새로운 환경에 적응하는 것에 어떠한 관계가 있는지를 찾기 위함이 목적이다. 여섯 명의 한국대학교에 재학 중인 외국인 유학 생들을 대상으로 그들의 언어학습 신념에 대한 인터뷰가 진행되었다. Horwitz의 BALLI 문항을 기반으로 한 반구조적 인터뷰가 진행되었으며, 그들의 답변은 외국어 능력, 언어학습의 어려움, 언어학습의 본성, 학습 과 소통전략, 동기와 기대 등의 주제를 기반으로 비슷한 패턴을 보이는 항목별로 구분되어졌다. 연구 결과는 외국인 유학생들은 그들의 한국어 실력이 향상될수록 자신감을 가졌으며, 그들은 문화에 대한 학습이 언어 학습에 중요한 부분이라는 것을 인지했다. 또한, 가장 효과적인 학습법은 실제적인 상황과 사람들과 어울리는 것을 꼽았으며, 그들은 대학 졸업 이후에도 한국에 남아 있기를 희망했다.

본 연구는 대학 창의융합수업에서 Appreciative Inquiry 교수학습방법을 적용한 후 창의융합역량 학습 성과 효과를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 창의융합교육을 위한 창의융합역량 학습성과 평가도구를 개발하고 이를 타당화하였다. 이후, 경기도 소재 G 대학교 경영대학원에서 교육경영 교과목을 수강하는 대학원생 12명을 대상으로 교수학습 방법을 적용한 창의융합교육을 실시하고 창의융합역량 학 습성과 효과를 분석하였다. 연구결과, 팀기반 Appreciative Inquiry 교수학습 방법이 학습자의 창의융합역 량 학습성과 증진에 유의미한 역할을 하였다. 학습자-학습자간, 교수자-학습자간 평가로 실시한 학습성 과 평가에서 Appreciative Inquiry의 4D 활동이 혁신적 사고, 다양한 아이디어, 경험의 결합, 협력적 태도 역량 증진에 효과적인 것으로 분석하였다. 이를 통해 창의융합교육에서 학습자의 적극적인 참여와 협업을 바탕으로 긍정적인 분위기의 아이디어 발산과 공유의 팀기반 교수학습 방법이 창의융합역량 학습성과에 효과가 있다 결론을 도출하였다.

이 글은 한국어 학습을 위한 웹 기반 한자 사전 모델을 제시하기 위한 것이다. 중국 문화권 학습자를 대상으로 한 이 연구에서는 웹 기반 한자 사전의 필요성을 확인하고 기존 사전의 한자 단어 학습의 문제점 을 분석하였다. 한자 단어 학습 시 한자 원어 형태소 인식이 중요하다고 보고 이를 반영한 별도의 팝오버 (popover) 창을 개발하였다. 한자 사전의 미시구조에는 항목, 단어 유형, 발음, 한-베트남어 단어(있는 경우), 한자의 어원, 한-베 소리(voice)가 포함되며, 이밖에 베트남어 어원에 대한 설명, 한자의 원래 형태소 와 관련된 한-베 단어, 번역, 설명, 예시 등이 포함되어야 함을 밝혔다. 그런 다음, 한자어 형태소와 한자- 베트남어의 발음을 포함하는 어원 틀, 베트남어 및 한자어의 한자 형태소 의미를 포함한 웹 사전을 구성하 고 그 활용 방안을 보여주었다. 본 연구는 한자어 형태소와 관련된 베트남 단어에 대한 정보를 추가하고, 프로그래밍 기술, 데이터베이스 업데이트 과정, 300개 규모의 한자 사전 모델을 제시한 기초연구로써 이후 한국어 학습자를 위한 웹 한자 사전 구축에 보탬이 되고자 한다.

본 연구는 간호대학생의 진로적응력을 증진하기 위한 고려로 낙관성과 진로적응력 간 관계에서 학습몰입의 매개 효과를 파악하고자 수행된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 G시와 M시의 4년제 대학 간호학과에 재학 중인 학생이며, 자료는 2023년 4월부터 5월까지 수집하였다. 자료 분석을 위해 기술적 통 계, Pearson 상관계수, Baron과 Kenny의 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 낙관성은 학습몰입에 정 적인 영향을 나타냈다. 둘째, 낙관성은 진로적응력에 정적인 영향을 나타냈다. 셋째, 학습몰입은 낙관성과 진로적응력 사이에서 부분 매개효과를 나타냈다. 이로써 간호대학생의 진로적응력을 증진하기 위해서는 낙 관성과 학습몰입을 촉진하기 위한 전략들이 간호교육현장에서 필요함을 알 수 있다.

본고는 표준 중국어 초급 학습자를 대상으로 ‘绕口令’ 자료를 활용하여 제3성과 제 2성에 중점을 둔 성조 교육 방안을 설계하고, 이를 직접 실제 교육 현장에 적용하여 그 효과를 검증하는 것에 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 2장에서는 수업 설계 방 안을 제시하였고, 3장에서는 수업의 구체적인 운영 및 결과, 만족도에 대한 분석을 진행하였으며, 마지막 4장에서는 본고의 연구 성과를 종합하였다.

This paper proposes an algorithm for the Unrelated Parallel Machine Scheduling Problem(UPMSP) without setup times, aiming to minimize total tardiness. As an NP-hard problem, the UPMSP is hard to get an optimal solution. Consequently, practical scenarios are solved by relying on operator's experiences or simple heuristic approaches. The proposed algorithm has adapted two methods: a policy network method, based on Transformer to compute the correlation between individual jobs and machines, and another method to train the network with a reinforcement learning algorithm based on the REINFORCE with Baseline algorithm. The proposed algorithm was evaluated on randomly generated problems and the results were compared with those obtained using CPLEX, as well as three scheduling algorithms. This paper confirms that the proposed algorithm outperforms the comparison algorithms, as evidenced by the test results.

본고는 중국어 학습자를 대상으로 30개의 단어 연상에 대한 설문조사를 실시하여, 20대 대학생의 인지적인 측면의 특징을 살펴보고, 어휘 교육 방법에 적용하고자 하 였다. 사회가 변하면서 일부 단어 연상의 결과가 예전의 인식과 달라지고 있다는 것 을 알 수 있었다. 일부 추상적인 단어에서는 반응어 종류가 매우 다양한 것으로 나 타났다. 특히 형용사 ‘빨갛다’의 경우 예전의 설문조사에서는 출현하지 않았던 단어 들이 많이 출현한 것을 알 수 있었다. 반응어 종류가 가장 많은 것은 품사별로 명사 ‘책’과 ‘영화’, 동사 ‘좋아하다’, 형용사 ‘기쁘다’로 나타났다. 조사 결과를 토대로 적용 할 수 있는 어휘 교육 방법을 제안하였다.

This study aimed to explore nursing students' experience of learning cardiopulmonary resuscitation (CPR) in a web-based virtual simulation (vSim) through analysis of the reflection journals. Method: From June to July 2020, data were collected from 48 fourth-year nursing students who performed the simulation by reviewing prompt feedback on their CPR performance. The contents of the reflection journals were analyzed using NVivo qualitative data analysis software. Results: Nursing students experienced unfamiliarity with the English-based virtual environment as well as psychological pressure and anxiety about emergencies. Incorrect interventions were identified in the following order of frequency: violation of defibrillator guidelines, missing fundamental nursing care, error in applying an electrocardiogram monitor, inadequate initial response to cardiac arrest, insufficient chest compression, and inadequate ventilation. Lastly, the participants learned the importance of embodied knowledge, for knowing and acting accurately and reacting immediately, and their attitudes as nurses, such as responsibility, calmness, and attentiveness. Learning strategies included memory retention through repetition, real-time feedback analysis, pre-learning, and imagining action sequences in advance. The level of achievement, time required, CPR quality, and confidence improved with behavior-modification strategies developed through self-reflection. Conclusion: Educational interventions that are based on understanding accurate algorithms can strengthen selfawareness of mistakes to improve efficient imparting of CPR education.