본 연구는 생성형 AI의 일종인 GPTs를 활용하여 중국어 회화 교육의 혁신적인 방안을 제시하였다. 특히 실시간 피드백과 개별화된 학습 환경을 통해 학습자의 자 기주도적 학습을 효과적으로 지원하는 방안을 탐구하였다. GPTs의 음성 분석 및 피 드백 기능은 발음, 성조, 억양과 같은 음성학적 요소의 교정에서 뛰어난 효과를 보였 으며, 학습자들은 실시간 피드백을 통해 자신의 오류를 즉각적으로 인지하고 수정할 수 있었다. 교재와의 연계성을 강화하고 실제적인 의사소통 상황을 반영한 GPTs 기 반 학습 시스템은 교실 수업과 자기주도학습의 효과적인 통합을 이끌어냈으며, 이를 통해 교수자의 역할이 지식 전달자에서 학습 촉진자로 변화하면서 중국어 회화 교육 의 새로운 가능성을 제시하였다.

에듀테크 시대에 접어들면서 디지털 기술을 활용한 학습 방식이 점점 확대되고 있으며, 특히 모바일 기반 애플리케이션 을 활용한 학습이 적극적으로 도입되고 있다. 이러한 학습 방식은 학습자의 참여도를 높이고, 흥미를 유발하며, 학습 효율성 향상에 긍정적인 영향을 미치고 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 자기공명영상학 학습에서 모바일 기반 애플리 케이션 사용에 대한 학습자들의 인식, 학습 효과, 학습 만족도를 알아보고자 하였다. 대구시 소재 S 대학교 자기공명영 상학을 수강한 2, 3학년 학생 70명을 대상으로 2024년 11월 24일부터 29일까지 수업 후 모바일 애플리케이션을 활용한 퀴즈 활동을 시행하였다. 연구 결과, 애플리케이션 활용에 대한 학습자들의 인식 평균 점수는 4.58±0.66, 학습 효과는 4.61±0.62, 학습 만족도는 4.58±0.65로 나타났다. 또한, 애플리케이션 활용 전후 비교 분석에서 인식 (활용 전 3.62±0.97, 활용 후 4.58±0.66), 학습 효과(활용 전 3.60±0.92, 활용 후 4.61±0.62), 학습 만족도(활용 전 3.64±0.93, 활용 후 4.58±0.65) 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 이러한 결과는 자기공명영상학 교육에서 모바일 애플리케이션 기반 학습이 학습자의 참여도, 이해도, 만족도를 높이는 데 효과적임을 시사한다. 따라서 자기공명영상학뿐만 아니라 다양한 전공 분야에서도 애플리케이션 기반 학습이 유용한 교육 도구로 활용될 수 있으며, 향후 교육 및 임상 실습 현장에서 적용 가능한 기초자료로 활용될 수 있을 것 기대된다.

선박에는 단열을 위한 발포제가 적용된다. 기존의 발포제에는 지구온난화물질인 수소불화탄소(HFC)를 다량 포함하고 있는 문제점이 있으며, 우리나라는 몬트리올 의정서의 ‘키칼리 개정서’를 채택함에 따라 HFC를 ‘24년부터 ’45년까지 기준 수량의 80% 감 축하기로 결정되었다. 이에, 메틸포메이트 원료는 지구온난화지수가 0(HFC는 960~1,430)으로 향후 친환경발포제로 높은 기대를 갖고 있다. 하지만, 메틸포메이트 발포제의 성능은 원료의 순도 및 주변환경에 높은 영향을 받음으로 각 공정환경에 대한 정확한 분류가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 주변환경(온도)과 메틸포메이트 순도에 따라, 총 4개의 케이스를 만들었다. 각 케이스에 대해서 10,010 장의 이미지를 학습하고, 이를 구글넷(GoogLeNet)알고리즘을 이용하여 분류하였다. 분류결과 정확도는 96.8%를 갖고, F1-Score는 0.969 를 갖는 것으로 계산하였다.

This study aims to see if task-based flipped learning (TBFL) can be effective in developing university students’ self-regulated learning. The specific research question is: Does TBFL have a positive impact on learners’ self-regulated learning attitude in cognitive, motivational, and behavioral domains? The research took place at a university English class where a total of 12 students participated for 15 weeks in the fall semester of the year 2023. In order to answer the research question, the self-regulated learning attitude inventory was used along with focus-group interviews and class observation. Due to the limited number of participants, frequency analysis was made for the quantitative data. Major findings were revealed as follows: Firstly, a high level of self-regulated learning attitude was found in all factors in the cognitive domain except for ‘Planning and Monitoring.’ Secondly, positive responses shown in the entire factors in the motivational domain led to greater interest and self-efficacy. Lastly, in the behavioral domain, positive responses were revealed except for ‘Time Management & Environment Setting,’ which seems to be related to the problems found in the cognitive domain’s ‘Planning and Monitoring.’

The purpose of this study is to examine learners’ perceptions of AI-based machine translation (MT) in high school ‘Reading British and American Literature’ classes. This research explored how students perceived the impact of MT on their class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. The study also examined how the effectiveness of MT use differed according to students’ English proficiency levels. A total of 153 third-year students participated in a nine-week English literature course. Data were collected through an online survey and statistically analyzed. The findings reveal that students showed positive perceptions regarding class participation, learning motivation, confidence in English use, and improvement in English ability. Notably, participation in the English literature classes using AI-based MT was significantly higher than that in other English classes. Analysis by English proficiency levels showed no significant differences in class participation and affective factors (learning motivation and confidence). However, lower-proficiency learners perceived greater improvement in English proficiency compared to higher-proficiency learners. These results suggest that incorporating AI-based MT in English literature classes can create an inclusive learning environment that supports learners across different proficiency levels, particularly benefiting lower-proficiency students in terms of improvement in English ability.

본 연구는 성장 단계별 돼지의 평균 사료 섭취량을 추정하고, 각 매개변수 간의 상관분석을 통해 변수를 선별한 후, 기계학습 기반 회귀분석을 통해 돼지의 사료 섭취량(FI)을 예측하는 모델을 만들고자 한다. 본 실험은 2023년 9월 14일부터 2023년 12월 15일까지 93일 동안 진행하였다. 사료는 09:00와 17:00 하루에 2회 제공하였으며, 제공된 사료의 양은 돼지의 평균 체중의 5%를 지급하였다. 돼지의 몸무게(PBW)는 매일 09:00에 이동식 돈형기를 사용하여 측정하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 이용하여, 돈사 내 온도(RT), 상대습도(RH), NH3를 5분 간격으로 수집하였다. 성장 단계를 3단계로 나누었으며, 각 GS1, GS2 및 GS3으로 명명하였다. 각 성장 단계별 평균 사료 섭취량과 표준편차를 구하여, 유의미성과 성장 단계별 사료 섭취의 경향을 분석하였다. 각 모델의 성능평가( , RMSE, MAPE) 시 8:2의 비율로 데이터를 분할하여, 정확도 검증을 수행하였다. 연구 결과 성장 단계별 돼지의 사료 섭취량에 유의미한 차이(p < 0.05)가 있음과 돼지가 성장할수록 일정한 양의 사료를 섭취하는 것을 확인하였다. 또한 각 변수의 상관분석 시 FI와 PBW에서 강한 상관관계가 나타났으며(R > 0.94), 각 모델의 성능평가 결과 RFR 모델이 가장 높은 정확성(  = 0.959, RMSE = 195.9, MAPE = 5.739)을 보였다.

Purpose: This study aimed to examine the impact of resilience and learning agility on organizational commitment among nurses who experienced job rotation. Methods: This descriptive correlational study was conducted with a convenience sample of 180 nurses who experienced job rotation within one year at a university hospital in C city. Data were collected from July to August 2022. A total of 176 valid responses were analyzed using scales measuring organizational commitment, resilience, and learning agility. Data analysis included descriptive statistics, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression using the SPSS 27.0 program. Results: The results demonstrated that resilience emerged as the most significant predictor of organizational commitment among nurses who experienced job rotation, followed by satisfaction with their current department and the reason for departmental change. Conclusion: The results indicate that resilience significantly influences organizational commitment among job-rotated nurses. Future research should focus on developing and implementing programs to enhance resilience among nurses who experience job rotation, thereby improving their organizational commitment.

본 연구는 생성형 AI(GPTs)를 활용하여 한국어 학습자를 위한 인접쌍 생성 챗봇을 개발하고, GPTs가 생성한 사과 화행 인접쌍 전략을 분석하 는 데 초점을 맞추었다. GPTs의 대화 생성을 통해 사과 화행에 대한 인 접쌍의 전략 유형을 담화완성형 테스트(DCT)를 기반으로 다양한 상황별 로 도출하고, 인접쌍을 연구하였다. 연구 결과, 공적·사적 상황, 친밀도, 사회적 지위 등의 사회적 변인이 GPTs의 인접쌍 생성에 영향을 미침을 확인하였다. 특히, 공적 상황에서는 문제 해결 중심의 대안 제시 전략이 주로 사용되었으며, 사적이면서 사회적 지위 차이가 있는 상황에서는 상 대방의 체면을 회복시키는 이해 전략이 두드러졌다. 본 연구는 GPT 기반 인공지능 챗봇을 활용하여 학습자들이 실제 대화 상황에서 사용할 수 있는 전 략적 도구를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다는 데 의의가 있다.

본 연구는 베트남인 한국어 학습자의 문화지능(Cultural Intelligence) 수준을 파악하고, 문화지능과 학업 성취도 간의 상관관계를 분석하는 데 목적이 있다. 연구는 서울 소재 K대학교에 재학 중인 베트남인 학습자 101명을 대상으로 진행되었다. 문화지능 수준은 문화지능 척도(CQS)로 측정하였고, 학업 성취도는 학기말 성적을 기준으로 평가하였다. 자료 분 석에는 상관관계 분석, 다중 회귀분석, 일원분산분석(ANOVA)이 사용되 었으며 질적 연구 보완을 위해 학습자 및 교사와의 심층 인터뷰를 실시 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지적 문화지능과 동기적 문화 지능이 학업 성취도에 유의미한 영향을 미쳤다. 둘째, 초인지적 및 행동 적 문화지능은 성취도와 유의미한 관계를 보이지 않았다. 셋째, 숙달도와 해외 거주 경험에 따라 동기적 및 행동적 문화지능에서 유의미한 차이가 나타났으며 고급 숙달도와 장기 거주 경험이 문화지능 향상에 긍정적 영 향을 미쳤다. 이 결과는 학습자의 문화적 이해와 학습 동기가 학업 성취 와 밀접하게 연관됨을 시사한다. 또한 문화지능의 하위 요소를 활용한 학 습 접근법이 성취도 향상에 효과적일 수 있음을 보여 주며, 추가 연구 및 실천적 적용을 위한 기초 자료를 제공한다.

지능정보사회에 대응한 교육 환경의 변화가 예상됨에 따라 본 연구에서는 학습자가 AI 기반 학습플랫 폼을 어떻게 인식하고 있는지 학업정서와 학습동기적 측면에 대해 질적으로 탐색하고자 하였다. 이를 위 해 AI 기반 학습플랫폼을 경험한 초등학생 및 중􌝆고등학생 7명을 연구참여자로 선정하였으며 그들이 경험 한 학업정서 및 학습동기에 대해 반구조화된 면담을 실시하였다. 면담 자료는 연구문제를 중심으로 자료 를 체계적으로 정리하여 기술하는 방법인 질적 내용분석(Qualitative content analysis: QCA)을 통해 분석 하였다. 그 결과 학업정서는 2개의 상위범주와 9개의 하위범주로 구성되었다. 구체적으로, 연구참여자들은 AI 기반 학습플랫폼을 사용하면서 긍정정서와 부정정서를 경험한 것으로 나타났다. 긍정정서로는 만족감, 성취감, 기대감, 즐거움, 안도감을 경험하였으며, 부정정서로는 답답함, 우울함, 좌절감, 불안함을 경험하였 다. 학습동기는 5개의 하위범주로 나뉘어졌고, AI 학습이 학습동기에 도움을 준 이유는 5개의 주제묶음으 로 구성되었다. 결과를 구체적으로 상술하면, AI 기반 학습플랫폼을 사용한 학습자들은 몰입, 자율성, 흥 미, 자기효능감, 자기조절성을 경험한 것으로 확인되었다. 또한 AI 학습을 경험한 학습자들은 AI 학습플랫 폼이 학습동기에 도움을 준 이유로 AI의 기능적 측면, AI 콘텐츠, 보상, 피드백, 게임 요소 등을 꼽았다. 이러한 결과를 기반으로 선행연구와 연계하여 논의하였다.

본 연구는 표현 형질 생육 데이터인 엽장, 엽 수와 기상 데이 터인 생육도일을 활용하여 여러 기계 학습을 통해 마늘의 생 체중을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 검증 데이터에 서 random forest 모델의 결정계수가 0.924, 평균제곱근오차 (g)는 13.583 그리고 평균절대오차는 8.885로 가장 우수하였 다. 평가 데이터에서는 Catboost 모델이 결정계수가 0.928, 평균제곱근오차(g)는 13.486 그리고 평균절대오차는 9.181 로 가장 우수하였다. 그러나 Catboost, Random forest 그리고 LightGBM 모델을 0.5, 0.3 그리고 0.2 가중치를 두어 학습한 Weighted ensemble 모델이 마늘 생체중 예측의 검증 및 평가 에 있어서 검증 데이터의 결정계수가 0.922, 평균제곱근오차 (g)가 13.752 그리고 평균절대오차는 8.877이었으며 평가 데 이터에서는 결정계수가 0.923, 평균제곱근오차(g)가 13.992 그리고 평균절대오차가 9.437로 두 번째로 우수한 결과를 나 타내었다. 이러한 결과들을 종합적으로 미루어 보았을 때, Weighted ensemble 모델이 모델의 안정성 측면에서 최적의 모델이라고 판단하였다. 따라서 농가들이 표현 형질과 기상 데이터만으로도 기계학습 기법을 통하여 마늘의 생체중 예측 을 통해 작형 모니터링이 가능할 것으로 보이며 추가적으로 다년도 데이터 취득과 검증을 통하여 성능을 고도화가 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 G시의 간호학과 학생을 대상으로 비판적 사고성향과 사회적 지지가 학습몰입에 미치 는 영향을 확인하기 위하여 시행된 서술적 조사연구이다. 본 연구의 자료 분석은 기술적 통계, t검증, ANOVA, Pearson 상관계수, 회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 비판적 사고성향(β =.578, p<.001)와 사회적 지지(β=.464, p<.001) 모두 학습몰입에 정적인 영향을 나타냈으며, 연구모형은 학습몰입을 42.7% 설명하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 간호대학생의 학습몰입 증진을 위해 비 판적 사고성향과 사회적 지지를 증진시키기 위한 방안들이 필요함을 시사한다.

본 연구는 간호대학생의 게임 기반 시뮬레이션 학습 경험을 분석하여 그 의미를 도출한 질적 연구이다. 연구 참여자는 총 18명으로, 게임 기반 시뮬레이션 수업에 참여한 간호대학생이었다. 연구 자료 는 2023년 6월부터 7월까지 포커스 그룹 인터뷰를 통해 수집되었으며, 질적 내용분석 방법을 사용하여 분 석하였다. 연구 결과, 재미, 몰입, 경쟁, 협력, 학습성과 총 5개 주요 영역에서 10개의 범주와 18개의 유의 미한 진술이 도출되었다. 결론적으로, 게임 기반 시뮬레이션 수업은 간호학생들의 재미를 통해 학습 몰입 과 동기 부여를 높이고, 실제적 협력을 경험하게 하며, 다각적인 학습성과를 거두게 하였다. 따라서 본 연 구는 간호교육에서 게임 기반 시뮬레이션을 기존 시뮬레이션 학습의 대안으로 활용할 가능성을 제시하며, 게임 기반 학습성과를 심층적으로 검증하기 위한 후속 연구를 제언한다.

This study examines career trajectories among women with career breaks, using data from the 2019 National Survey of Women on Career Breaks (n=1,138). The data underwent preprocessing, including outlier detection, feature scaling, and class imbalance correction with SMOTEENN. Three machine learning models were evaluated, with the Random Forest model achieving the best performance. Key predictors included flexible leave policies, social insurance, remote work options, and job security. The findings highlight the importance of supportive organizational policies in retaining female employees. Future research should explore longitudinal impacts and additional variables like organizational culture.

본 연구는 275명의 대학생을 대상으로 AI 프로그램에 대한 인식과 활 용 간의 구조적 관계를 분석하였다. 연구 방법으로는 설문 조사를 통해 AI 프로그램의 유용성, 신뢰성, 사용 빈도, 만족도를 측정하였으며, 구조 방정식 모델(SEM)을 이용해 변수 간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 유 용성 인식이 높을수록 AI 프로그램 활용 빈도와 만족도가 증가하는 반 면, 신뢰성 인식이 낮을수록 사용 빈도와 만족도가 감소하는 경향을 확 인하였다. 이러한 결과는 AI 프로그램을 학습 도구로 효과적으로 통합하 기 위해서는 신뢰성을 높이고 사용 편의성을 개선하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 본 연구는 대학생들의 학습에서 AI 프로그램의 역할을 체계적으로 분석하고, AI 기술의 교육적 활용 방안을 제시한다.

본 연구 목적은 먼저, 학습자 수업참여(인지, 정서, 행동)와 수업만족도 의 인과관계에 대해 살펴보고, 둘째는 다차원 학습자 수업참여와 수업만 족도 간의 관계에 있어 학습자 수업참여의 어떤 하위변수들이 팀 학습활 동의 매개효과와 관련이 있는지 알아보고자 한다. 셋째는 다차원 학습자 수업참여가 팀 학습활동에 미치는 영향에 있어 팀 내 상호작용에 의해 어떻게 조절되는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 K대학 응용화학 과 학생을 대상으로 98개의 설문을 통하여 빈도분석, 각 변수들의 척도 와 신뢰도 분석 그리고 각 변수들의 타당성을 검증하기 위한 요인 분석 과 상관관계분석을 실시하였다. 각 변수별 영향력을 알아보기 위한 가설 검증은 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis)으로 하였 다. 연구결과는 첫째, 행동적 수업참여는 수업만족도에 영향을 미친다. 둘째, 팀 학습활동은 행동적 수업참여와 수업만족도 간의 관계에서 부분 매개를 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 팀 내 상호작용은 인지와 정 서적 수업참여와 팀 학습활동 간의 관계에 대해 조절효과를 보였다. 이 연구결과는 플립러닝 환경에서 높은 수준의 팀 내 상호작용이 이루어진 다면 학습자 수업참여가 팀 학습활동에 미치는 긍정적인 영향이 더 커진 다는 것을 시사한다.

본 연구는 만학도의 학습참여동기, 사회적지지, 자기효능감이 생성형 AI의 인식에 미치는 영향을 확인하는 데 목적을 두었다. 연구의 대상자 는 서울 소재의 B대학교에 재학 중인 만학도로, 기간은 2024년 6월 5일 부터 6월 20일까지 설문 조사를 실시하여 최종 설문지 191부를 SPSS 25.0을 활용하여 분석하였다. 본 연구는 첫째, 만학도의 생성형 AI에 대 한 사전경험을 살펴보고 학습참여동기, 사회적지지, 자기효능감, 생성형 AI에 대한 인식을 알아보았으며, 학습참여동기와 사회적지지, 자기효능감 이 생성형 AI 인식에 미치는 영향을 살펴보았다. 그 결과, 첫째, 본 연구 참여자인 만학도의 인구사회학적 변인의 빈도분석에서 조사대상자의 84.75%가 60대 이상의 고령학습자였고 참여자가 스스로 생각하는 생성 형 AI에 대한 이해도는 매우 낮음에서 보통까지의 이해도가 전체 86.2% 를 차지하였다. 또한 생성형 AI를 사용하지 못하는 이유로 사용 의지는 있으나 접근방법이나 정보가 부족하다고 생각하였다. 둘째, 만학도의 학 습참여동기 중 활동지향적 동기가 생성형 AI의 교육적 인식에 정적으로 유의한 영향을 미쳤으나, 자기효능감은 부적으로 영향을 미쳐, 인공지능 에 대한 다양하고 충분한 수행 경험이 선행되어야 할 것으로 사료되었 고, 후속연구에서는 고령 만학도 특성에 기반한 다양한 AI 수업 적용 연 구가 이루어져야 할 것을 제안하였다.

본 연구는 AI-Hub의 ‘방송콘텐츠 한국어-중국어 번역 말뭉치’ 데이터를 활용하여 네이버 파파고의 번역 품질을 평가하고 이를 시각화하는 것을 목표로 한다. 먼저 BL EU 점수를 통해 파파고 번역 품질을 정량적으로 분석하고, 다양한 시각화 기법을 활용하여 번역 품질의 패턴을 파악하였다. 연구 결과에 따르면, 파파고 번역은 짧고 단순한 문장에서 높은 성능을 보였으나, 문장이 길고 복잡해질수록 번역 품질이 저 하되는 경향이 나타났다. 특히, 구어체 표현이나 문화적 맥락이 필요한 표현에서는 번역 오류가 두드러지게 나타났다. 본 연구는 데이터 시각화를 통해 번역 품질 평가 의 이해를 돕고, 파파고 번역의 강점과 약점을 명확히 제시하였다. 향후 연구에서는 다양한 평가 지표와 데이터셋을 활용하여 번역 품질을 더욱 다각적으로 평가하고, 파파고 번역의 한계점을 개선 방안을 제시할 예정이다.

This study investigates the common liaison errors made by Chinese learners of Korean, specifically focusing on the tendency to add redundant consonants, as identified in previous research. The primary aim is to verify prior findings that such errors, especially involving the addition of the same consonant, are particularly prevalent after the final /ㄴ/ consonant. The study uses both quantitative and qualitative methods to explore the influence of gender, region of origin, Korean proficiency, native language interference, and learners’ understanding of Korean phonological rules. Findings confirm that the addition of identical consonants in / ㄴ/ final consonant is indeed frequent and largely unaffected by learners’ region of origin or Korean proficiency level. However, female learners show a slightly higher error rate compared to male learners. Key contributing factors include differences in syllable structure and phonemic characteristics between Korean and Chinese, the impact of null consonants, and learners’ limited understanding of Korean syllable and consonant rules. These insights are valuable for Korean language educators in addressing phonological errors among Chinese-speaking learners.

This collaborative action research aimed to develop and evaluate an academic Korean curriculum for immigrant students in grades 5~6, analyzing its effects on students’ academic Korean achievement and examining teachers’ perceptions of teaching academic Korean during the process. For this purpose, the collaboratively developed academic Korean curriculum was reviewed, and the academic Korean achievement of immigrant students was quantitatively analyzed through three assessments. Additionally, qualitative analysis was conducted on student interviews and teacher discussions regarding their experiences with the curriculum. The results indicated that the developed curriculum had a positive impact on the students’ academic Korean proficiency and their learning in other subjects. However, learning difficulties and elevated levels of anxiety during the course were common among students, regardless of their achievement levels. The teachers involved in the collaborative process proposed several strategies for more effective academic Korean teaching, such as expanding individualized support and strengthening connections with students’ families and homeroom classes. The significance of this collaborative action research lies in its empirical demonstration of the characteristics of academic Korean teaching, an area that has not been extensively covered in existing research on Korean language education.