본 연구는 중국 음악사 교과목 수강자의 학업소진이 학습만족도에 미 치는 영향과 학습동기의 매개효과를 면밀히 살펴보고자 하였다. 이를 위 해 중국 후난성에 소재한 직업 전문대학에서 중국 음악사 교과목을 수강 하는 음악전공 대학생 391명을 통해 자기 보고식 설문지를 수집하였다. 수집된 설문지는 SPSS 25.0 이용하여 경향분석, 피어슨의 상관관계분 석, AMOS 24.0를 이용하여 모델 적합도 분석, 경로분석을 수행하였다. 이를 통해 중국 음악사 교과목 수강자의 학습동기와 학습만족도를 높일 수 있는 구체적인 방안을 모색할 뿐만 아니라 학업소진을 낮추는데 필요 한 교육지원을 구축하는 데에도 기초자료를 제공하고자 한다.

Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier’s abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.

Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure’s safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.

The current study presents a methodology of teaching the connotations and nuances of the word Han (恨) to English-speaking Korean language learners. Since Han (恨) expresses unique and traditional aspects of Korean sensibilities, the goal would be for native English speakers to be able to understand the complexities of its meaning, in spite of the differences in culture background. To this end, research was done into how Han (恨) is translated into English, as there is no term in English with the same meaning. From these findings, a list of Korean vocabulary related to the meaning of Han (恨) was made to show its definitions in English. In addition, a survey was conducted on 42 Americans to find out how English speakers understand Han (恨). As a result of this research, the current study demonstrates the need to teach the meaning of Han (恨) to Korean language learners from English-speaking countries, and suggests a teaching methodology which follows the order of Pre-Class, In-Class and After-Class study based on the Flip-Learning model.

This study aims to investigate the effects of using AI chatbots in Korean English education from a macro perspective. For this purpose, 19 experimental studies are selected to conduct a meta-analysis, synthesizing the results of 51 individual study cases. The results of this study are as follows: First, it is found that the overall effect size of using chatbots is more than medium size meaning that a chatbot is an effective tool to learn English. Second, in the aspects of linguistic competence and affective categories, each shows over medium sizes like the overall effect size. In details of the dependent variables, vocabulary and speaking in linguistic competence and motivation in affective categories, large effect sizes are shown. Third, the effect sizes are getting larger, as the younger the students are, the longer the experiment period lasts, and the more purpose-built the chatbot is. But the differences in the effect sizes in terms of these moderators (e.g., school level, experiment period, and chatbot type) are not significant. Lastly, it is suggested that follow-up studies are needed to collect a sufficient number of experimental study cases and subdivide the variables for performing a more detailed meta-anlysis.

본 연구는 관계마케팅이 교육서비스 품질과 학습자의 관계몰입에 미치는 영향을 알아보고, 미 용학원 경영전략 수립을 위한 기초 자료 제공 및 미용학원 교육산업 성장과 활성화에 도움이 되고자 연구 를 진행하였다. 이를 위해 영남지역의 미용학원 학습자를 대상으로 설문조사를 실시하여 최종 503부를 분 석하여 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 일반적 특성에 따른 관계마케팅, 교육서비스 품질, 학습자 관계몰입에서는 각 요인에 따라 차이가 나타났다. 둘째, 관계마케팅이 교육서비스 품질에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 관계마케팅이 학습자 관계몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 교육서비스 품질이 학습자 관계몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 미용 학원이 경영전략을 수립하고 미용학원 산업의 성장을 도모하는데 필요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으 로 기대된다.

이 연구는 대학별로 대면수업으로 전환되면서 대면수업 학습 환경에서 메타버스를 활용한 진로교과목 수업이 학습실재감과 학습지속의향에 어 떤 영향을 미치는지 확인하였다. 연구결과 인지적, 감성적, 사회적 학습 실재감과 학습지속의향과의 상관분석결과 모두 정(+)의 상관을 보였고, 감성적 학습실재감과 사회적 학습실재감, 학습실재감 전체가 학습지속 의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비대면 수업에 적응해 왔던 대학교 1학년 학생들이 대면수업에서 메타버스를 활용해 팀원들 과 함께 같은 가상공간에서 느끼는 편안함과 소통방식이 학습 실재감 을 느끼게 하고 학습지속의향에 미치는 중요한 요인임을 확인하였다. 향후 개인특성을 반영한 후속연구의 필요성과 대면수업에서의 활용 가 능한 함의를 제시하여 본 연구결과가 수업현장에서 유용한 자료를 제공 한다는 점에서 의의를 갖는다.

본 연구는 전 세계가 하나가 되는 초연결주의와 다문화로 대변되는 현 대 사회의 흐름에 맞추어 글로벌 문화에 대한 관심과 이해를 넓힐 필요 성이 있다는 자각에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 글로벌 문화 교육 을 위한 구체적인 수업 절차와 수업 활동을 제시하고 이에 대한 학습자 반응과 인식을 고찰하고자 하는 것이다. 이를 위해 다양한 미디어에 반 영되어 있는 글로벌 문화 관련 주제를 8개 선정하였고 각 주제별로 학습 자들이 비판적으로 사고하고 이해할 수 있도록 학습자 참여 중심의 수업 을 진행하였다. 글로벌 문화 내용과 수업 활동, 문화 수업을 위한 수업 방식에 대한 학습자들의 반응을 파악하기 위해 설문 조사와 의견 메모 활동을 실시하였다. 그 결과 학습자들은 다양한 미디어를 활용한 수업 방식에 만족도가 높았으며(76%) 이에 대한 이유는 학습자 참여 수업, 다 양한 매체 활용, 체계적인 수업 구성으로 나타났다. 글로벌 문화 수업 내 용과 수업 활동에 대한 만족도는 매우 높게 나타났으며(92%) 이에 대한 이유는 문화 학습에 유익함, 흥미롭고 재미있음, 영어 학습에도 유익함으 로 나타났다. 교수자들은 학습자들의 글로벌 역량을 증진시키기 위해 글 로벌 문화 교육을 위한 다양한 수업 활동의 구상을 위해 정진할 필요가 있다.

본 연구의 목적은 유아의 마음이론과 자기조절학습능력, 사회적 유능감의 상 관관계를 살펴보고, 유아의 마음이론이 자기조절학습능력에 미치는 영향에서 사회적 유능감의 매개효과에 대해 규명하는 것이다. 연구대상은 경기도에 위치 한 유치원에 재원 중인 만 3～5세 유아 307명이고, 설문지를 통해 자료를 수집 하였으며, 수집된 자료를 분석하기 위해 기술통계, 상관관계분석, 회귀분석, Sobel Test를 실시하였다. 연구결과 첫째, 유아의 마음이론과 자기조절학습능 력, 사회적 유능감은 유의미한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타나, 유아의 마 음이론이 높을수록 자기조절학습능력과 사회적 유능감이 높고, 사회적 유능감 이 높을수록 자기조절학습능력이 높음을 알 수 있었다. 둘째, 유아의 마음이론 은 자기조절학습능력을 의미 있게 예측하는 변인으로 나타났고, 이 과정에서 사 회적 유능감이 매개효과를 갖는 것으로 나타났다. 즉, 유아의 마음이론이 자기 조절학습능력에 영향을 미치는 과정에서 사회적 유능감이 자기조절학습능력을 높일 수 있는 변인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 유아 의 자기조절학습능력을 높이는 데 마음이론과 사회적 유능감을 균형 있게 지원 해야 함을 시사한다.

본 연구는 군(軍) 교육훈련에 대한 효율성과 효과성을 제고하기 위해 공군 교육사령부 산하 특기학교인 군수2학교를 수료한 교육생들을 대상 으로 이들의 학습만족도에 영향을 미치는 변수들을 규명하였다. 구체적 으로, 학업적 자기효능감과 교육만족도가 학습만족도에 미치는 영향과 이들의 관계에서 부정적 평가에 대한 두려움의 조절효과를 실증분석했 다. 분석결과 첫째, 학업적 자기효능감의 하위변수인 자기조절 효능감, 자신감은 학습만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 둘째, 교육만족도는 학습만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 교육만족도가 학습만족도에 미치는 영향에서 부 정적 평가에 대한 두려움의 조절효과가 검증되었다. 본 연구는 군 특기 학교 수료생의 학습만족도를 실증적으로 연구한 소수의 연구라는 점에서 관련 연구의 이론적 축적에 기여하고 있다. 나아가, 특기학교 교육의 효 율성·효과성을 제고할 수 있는 실무적 시사점을 제시함에 의의가 있다.

본 연구는 국내 대학교 교육 현장을 중심으로 대학생 대상 중국어 관련 수업에서 활용할 수 있는 온라인 국제협력학습 기반 중국어, 상호문화 교육 프로그램 개발을 목표로 관련 교수-학습모형을 설계하고 제시하고자 한다. 온라인 국제협력학습 기반 중국어 프로그램은 우리나라 중국어 학습자가 중국어를 활용할 수 있는 실제적인 상 황을 제공할 수 있어 원어민 학생들과 유의미한 의사소통이 가능하다. 또한 중국어 학습과 함께 중국 문화를 이해하고 우리 문화를 소개 및 성찰할 수 있는 학습경험을 제공할 수 있다. 이러한 활동이 성공적으로 운영되고 유지되기 위해서는 온라인 매 체 관리, 학습 방안, 매체 활용 단계 및 방안, 학습자와 교사의 역할, 학습자 간 역할 및 상호작용 확대, 학습 전략, 교수 전략 등의 절차가 명확하게 계획되고 구성될 필 요가 있으며, 본 연구가 중국어 교육과 한중 상호문화교육을 설계하고 개발하는데 기초 자료가 되고, 국내 중국어 학습자들의 상호문화역량, 글로벌 역량 등에 긍정적 인 영향을 줄 수 있기를 기대한다.

본 연구는 가상현실 지질학습장을 개발하여 학교 현장에서 겪는 어려움으로 인해 소홀히 여겨지는 야외 답사를 대체하는 방안을 찾고자 하는 데 목적이 있다. 이를 위해 교육과정 내용 요소와 가상현실 개발 가능성을 검토하여 적 상산 일대를 중심으로 총 5곳의 지질학습장을 선정하였다. 가상현실 지질학습장은 학생들이 주도적으로 가상의 공간에 서 암석과 지질구조를 관찰하고 탐구할 수 있도록 구성하였으며, 구상화강편마암, 응회암, 역암, 사암, 층리, 절리 등 학 습 요소를 포함하였다. 개발한 학습장이 갖는 교육적 가치를 알아보고자 중학교 1학년 학생 7명에게 적용하고 반-구조 화된 면담을 실시하였으며, 학생 반응 결과를 언어 네트워크를 이용하여 단어 간 의미 있는 관계를 분석하였다. 그 결과로 학생들은 가상현실일지라도 현실감을 느낄 수 있었으며, 이는 곧 암석의 특징을 이해하고 기억하는 데 긍정적인 영향을 주고 있었다. 이는 가상현실 야외지질학습 프로그램을 통해 야외에서 이루어지는 현실감을 학생들에게 간접적으 로 경험하게 함으로써 학습에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다. 본 연구를 바탕으로 무주군이 지닌 지질 학습 자원이 가상현실을 통해 학교 현장에서 유의미한 학습 자료로 활용되기를 기대한다.

Machine learning-based data analysis approaches have been employed to overcome the limitations in accurately analyzing data and to predict the results of the design of Nb-based superalloys. In this study, a database containing the composition of the alloying elements and their room-temperature tensile strengths was prepared based on a previous study. After computing the correlation between the tensile strength at room temperature and the composition, a material science analysis was conducted on the elements with high correlation coefficients. These alloying elements were found to have a significant effect on the variation in the tensile strength of Nb-based alloys at room temperature. Through this process, a model was derived to predict the properties using four machine learning algorithms. The Bayesian ridge regression algorithm proved to be the optimal model when Y, Sc, W, Cr, Mo, Sn, and Ti were used as input features. This study demonstrates the successful application of machine learning techniques to effectively analyze data and predict outcomes, thereby providing valuable insights into the design of Nb-based superalloys.

This article reports on an experimental study that investigated the effects of different conditions of listener backchannels on the fluency of L2 speakers. The participants were 15 advanced Chinese learners of Korean who performed oral tasks in three different backchannel conditions: (1) verbal + nonverbal (V+NV), (2) nonverbal-only (NV), and (3) no backchannels (NB). The verbal backchannels included “[ŋ~] (Non lexical verbal form)”, “[ne]”, “[ɑ]”, “[ɨm]” while the nonverbal backchannels involved head nodding. Fluency was assessed via three temporal measures: Rate A, Rate B and MLR. The data was statistically analyzed using SPSS 25 package. The results showed that 15 Chinese participants in the NV condition were more fluent than in the V+NV or NB conditions. However, no significant differences were found between the V+NV and NB conditions. These results suggest that nonverbal backchannels may facilitate the fluency of advanced Chinese learners of Korean during oral tasks depending on the nature of backchannel use in their L1 and sociocultural environments. The present research theoretically broadens the scope of both fluency and backchannel studies and provides valuable data and methods for empirical studies on backchannels to Korean.

Purpose: This study aimed to development and test the effects of patient safety/infection control simulation program based on a brain-based learning framework for nursing students. Methods: This pilot study used a one group pre-post test design. The study was conducted in one university in Korea. Participants were recruited using a convenience sample. Fifteen nursing students participated in this study. Results: The levels of perception of importance of patient safety management (Z=3.41, p=.001), confidence on patient safety (Z=3.30, p=.001), attitude toward personal protective equipment (Z=3.10, p=.002), and efficacy of personal protective equipment (Z=3.35, p=.001) were significantly increased. Conclusion: The application of brain-based learning framework in nursing simulation could be an effective education for nursing students.

Purpose: This study aimed to examine the effects of cardiopulmonary resuscitation education via the jigsaw cooperative learning on the knowledge, attitude, self-efficacy, self-efficacy for group work, and self-regulation of baccalaureate nursing students. Methods: This one-group pretest-posttest experimental design study was conducted from April 20 to June 10, 2022. It included 27 baccalaureate nursing students. The collected data were analyzed by descriptive statistics and the Wilcoxon signed-rank test using Statistical Product and Service Solutions for Windows, version 25.0. Results: The results showed statistically significant improvements after the educational intervention program. The level of cardiopulmonary resuscitation knowledge (Z=-4.22, p<.001), cardiopulmonary resuscitation self-efficacy (Z=-3.84, p<.001), self-efficacy for group work (Z=-2.83, p=.005), and self-regulation (Z=-2.70, p=.007) improved significantly. Conclusion: These findings suggest the necessity of continuous cardiopulmonary resuscitation education and cooperative learning. Thus, it is necessary to conduct repeated studies on cardiopulmonary resuscitation education by applying various teaching methods for nursing students.

Purpose: This study aimed to examine the learning immersion, learning satisfactory, and learning confidence differences after virtual and then laboratory simulations. Methods: A two-group cross-over design was used, and the participants included 148 senior nursing students (74 teams). The treatments had virtual and then laboratory simulations. The data were analyzed using independent t-test, repeated measures ANCOVA and Chronbach’s αcoefficient using the SPSS/ WIN 21.0 program. Results: Nursing students who experienced laboratory simulation after virtual simulation were different totally or partially with nursing students who experienced virtual simulation first in learning immersion, learning satisfaction and, learning confidence. Conclusion: Effects based on order of simulation were different. To increase learning immersion, laboratory simulation was done before virtual simulation. Learning satisfaction and learning confidence, it were not affected by order of simulation type but by number. Repeated studies require clearly investigating the effects based on order of simulation type.