PURPOSES : In this study, the existence of an optimal pattern among transition methods applied during changes in traffic signal timing was investigated. We aimed to develop this pattern into an artificial intelligence reinforcement-learning model to assess its effectiveness METHODS : By developing various traffic signal transition scenarios and considering 19 different traffic signal transition situations that can be applied to these scenarios, a simulation analysis was performed to identify patterns through statistical analysis. Subsequently, a reinforcement-learning model was developed to select an optimal transition time model suitable for various traffic conditions. This model was then tested by simulating a virtual experimental center environment and conducting performance comparison evaluations on a daily basis. RESULTS : The results indicated that when the change in the traffic signal cycle length was less than 50% in the negative direction, the subtraction method was efficient. In cases where the transition was less than 15% in the positive direction, the proposed center method for traffic signal transition was found to be advantageous. By applying the proposed optimal transition model selection, we observed that the transition time decreased by approximately 70%. CONCLUSIONS : The findings of this study provide guidance for the next level of traffic signal transitions. The importance of traffic signal transition will increase in future AI-based traffic signal control methods, requiring ongoing research in this field.

New motor development requires high-speed load testing using dynamo equipment to calculate the efficiency of the motor. Abnormal noise and vibration may occur in the test equipment rotating at high speed due to misalignment of the connecting shaft or looseness of the fixation, which may lead to safety accidents. In this study, three single-axis vibration sensors for X, Y, and Z axes were attached on the surface of the test motor to measure the vibration value of vibration. Analog data collected from these sensors was used in classification models for anomaly detection. Since the classification accuracy was around only 93%, commonly used hyperparameter optimization techniques such as Grid search, Random search, and Bayesian Optimization were applied to increase accuracy. In addition, Response Surface Method based on Design of Experiment was also used for hyperparameter optimization. However, it was found that there were limits to improving accuracy with these methods. The reason is that the sampling data from an analog signal does not reflect the patterns hidden in the signal. Therefore, in order to find pattern information of the sampling data, we obtained descriptive statistics such as mean, variance, skewness, kurtosis, and percentiles of the analog data, and applied them to the classification models. Classification models using descriptive statistics showed excellent performance improvement. The developed model can be used as a monitoring system that detects abnormal conditions of the motor test.

The purpose of this study was to determine the effect of simulation-based Korea advanced life support training on new nurses' knowledge, clinical performance ability, performer confidence, and learning satisfaction. Methods: This is a non-equivalent controlled pre-post quasi-experimental study. A simulation-based CPR training program was applied to 37 new nurses. Results: The experimental group scored lower on emergency management knowledge (83.65±7.61) than the control group (84.55±9.22), which was not significant (t=-4.46, p=.657). However, the clinical performance ability score was significantly higher in the experimental group (109.59±9.98) than in the control group (100.24±11.87) (t=3.581, p <.001). Performer confidence was significantly higher in the experimental group (23.43±3.29) than in the control group (19.90±3.85) (t=3.69, p〈.001). In addition, the learning satisfaction score of the experimental group (96.16±5.64) was significantly higher than the control group (88.42±11.13) (t=3.72, p< .001). Conclusion: This study confirmed that simulation training is an efficient way to improve new nurses' clinical performance ability, and performer confidence. Therefore, applying simulation training in scenarios can improve new nurses' work competence and contribute to improving the quality of patient care.

본 연구는 대학생의 상황학습 기반 예비부모교육에 대한 요구도를 조 사하여 학습자의 요구를 반영한 예비부모교육 개발을 위한 근거자료를 마련하기 위해 시행되었다. 본 연구에 참여한 대상자는 D시 소재 4년제 대학교 2곳, 2년제 대학교 3곳에 재학하는 대학생 367명이었으며, 데이 터는 온라인 Google 폼을 사용하여 배포 및 수집되었다. 자료는 IBM S PSS 22 Version을 사용하여 기술통계 및 독립표본 t-검정으로 분석되 었다. 연구결과는 2년제 대학생이 4년제 대학생에 비해 예비부모교육 내 용의 하위영역 중 부모됨에 대한 학습 요구가 더 높았고, 상황학습에 대 한 요구 또한 더 높았다. 한편 1~2학년이 3~4학년에 비해 상황학습에 대한 요구가 더 높았다. 본 연구는 대학생의 특성을 고려하여 예비부모 교육에 대한 요구도를 조사하고 반영하여 실제 학교 현장에서 실시 가능 한 예비부모교육 내용을 개발한 것에 그 의의가 있다.

PURPOSES : In this study, model-agnostic methods are applied for interpreting machine learning models, such as the feature global effect, the importance of a feature, the joint effects of features, and explaining individual predictions. METHODS : Model-agnostic global interpretation techniques, such as partial dependence plot (PDP), accumulated local effect (ALE), feature interaction (H-statistics), and permutation feature importance, were applied to describe the average behavior of a machine learning model. Moreover, local model-agnostic interpretation methods, individual conditional expectation curves (ICE), local surrogate models (LIME), and Shapley values were used to explain individual predictions. RESULTS : As global interpretations, PDP and ALE-Plot demonstrated the relationship between a feature and the prediction of a machine learning model, where the feature interaction estimated whether one feature depended on the other feature, and the permutation feature importance measured the importance of a feature. For local interpretations, ICE exhibited how changing a feature changes the interested instance’s prediction, LIME explained the relationship between a feature and the instance’s prediction by replacing the machine model with a locally interpretable model, and Shapley values presented how to fairly contribute to the instance’s prediction among the features. CONCLUSIONS : Model-agnostic methods contribute to understanding the general relationship between features and a prediction or debut a model from the global and/or local perspective, securing the reliability of the learning model.

Purpose: The purpose of this study were to find out effects of situated learning to problem solving of nursing students. Method: Subjects were 210 nursing students and analyzed by frequency, mean and t-test. Results: Experimental group who experienced situated learning was significantly higher problem solving than control group who didn't experience that. Conclusion: This study found that situated learning in nursing students was effective educational method to develop problem solving. So it is needed to develop various educational methods to improve problem solving according to curriculum.

This study attempts to examine the existence of foreign language anxiety in e-Learning situations, and then identify relationships between the anxiety and learner background factors. A total of 162 EFL learners participated in the survey. Their anxiety was measured by the e-Foreign Language Classroom Anxiety Scale (e-FLCAS). The results suggest that foreign language learners do indeed experience anxiety in e-Learning classrooms. A majority of the participants acknowledged having experienced specific kinds of anxiety in cyber classes: worry over e-Learning education, online test anxiety, learning style conflicts, and apprehension of native teachers. In addition, e-Learning anxiety was found to be significantly related to three background factors (gender, academic backgrounds, and English proficiency). The results also provide a potential explanation of anxiety-producing contexts in cyber classrooms, the sources of anxiety, and coping strategies that students use to lower their anxiety.

본 연구는 시간압력이 주어진 상황에서 개인의 고유한 인지특성인 인지양식과 과제의 난이도에 따른 학습맥락이 시각변별과제의 기술습득과 전이에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 자극은 다각형 비교과제를 이용하였으며, 실험은 스크린 세션, 훈련 세션 그리고 전이 세션으로 구성되었다. 스크린 세션에서는 참가자를 인지양식(분석적-전체적)에 따라 구분하였으며, 훈련 세션에서는 학습맥락의 구분을 위해 과제의 난이도를 어려운 조건과 쉬운 조건으로 나누었다. 전이 세션에서는 모든 피험자가 새로운 난이도의 다각형을 비교하였다. 훈련 세션과 전이 세션에서는 시간압력의 효과를 보기 위해, 1.5초가 지나면 자극이 사라지게 하였다. 전 세션에 걸쳐 정확도와 반응시간을 측정하였다 실험결과, 분석적 처리자는 훈련 세션 동안 전체적 처리자와 같은 수준의 빠른 반응을 보이나, 훈련이 지속될수록 반응시간의 기울기가 증가하였다. 이러한 결과는 분석적 처리자가 자극의 세부특징들을 일 대 일로 비교하는 원래의 처리스타일로 회귀했음을 의미한다. 반면, 분석적 처리를 유도하는 어려운 학습맥락에서 훈련한 전체적 처리자의 경우, 전이 세션의 초기블록에서 반응시간의 증가를 보였다. 이것은 전체적 처리자가 어려운 학습맥락에 의해 분석적 전략을 개발했다는 것을 의미한다. 이러한 결과들을 통해 시간압력 상황에서도 개인의 인지양식의 차이가 인지전략의 개발 및 기술습득에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.

목적: 본 연구에서는 사회인지이론에 근거하여 경쟁상황과 수행력수준의 상호작용에 따라 관찰학습이 자기효능감에 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 방법: 대학부 운동선수 211명을 중압감(고), 중압감(저), 일반상황 3개 집단으로 무선 할당 한 후, 수행력 수준에 따라 관찰학습이 자기효능감에 미치는 영향력을 검증하기 위해서 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 결과: 수행력이 높은 선수는 그렇지 않은 선수보다 중압감이 높은 시합상황에서 관찰학습이 자기-효능감을 강화시키는 것으로 나타났다. 중압감이 낮은 상황에서는 수행력 수준에 상관없이 관찰학습이 자기-효능감을 높여주었고, 이런 정적 영향력은 수행력이 낮은 선수가 높은 선수보다 높았다. 결론: 본 연구를 통해 사회인지이론에서 제시한 인간행동에 대한 인지과정이 스포츠 영역에서 증명되었고, 경쟁상황에 따라 관 찰학습이 자기-효능감을 예측하는 정도는 달라졌다. 따라서 자기-효능감 측정 시, 스포츠에 존재하는 다양한 경쟁 상황을 함께 고려하는 것은 이론적으로나 실증적으로도 중요하다.

본 연구의 목적은 디지털스토리텔링을 적용한 한국어교육 상황에서 여성결혼이민자의 스토리 생성과정에 나타나는 상황학습을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 여성결혼이민자 2명의 참여자와 교사가 한국어를 학습하고 디지털스토리를 생성해 나가는 수업을 연구 사례로 보고 각 사례의 고유성을 이해하고 공통점 및 상이점을 살펴보고자 참여 관찰을 통한 질적 사례연구를 수행하였다. 자료 수집은 사전 설문지, 전사자료 및 학습활동 산출물, 학습자 면담을 포함하며, 분석적 귀납법에 따라 반복 분석 및 상황학습이론 고찰을 병행하여 스토리생성과정을 도출하였다. 본 연구는 삼각측정법, 조사자 위치기술, 참고자료 등을 통해 신뢰성을 확보하였다. 연구결과 상황학습 기반 디지털스토리텔링 환경에서 교사와 학습자는 스토리구술 및 디지털화를 위하여, 학습자 삶의 경험ㆍ생각ㆍ언어지식 등을 공유함으로써 상황적 지식이 보다 명료화되어가는 스토리생성과정을 살펴볼 수 있었다. 즉 학습자의 경험과 생각, 의미, 선행지식, 학습내용, 실생활 등이 디지털스토리텔링 활동 안에서 유기적으로 연결ㆍ확장됨으로써 상황학습이 이루어졌다. 제2언어 학습자의 스토리가 제2언어로 구술되고 디지털스토리로 재생성 되는 학습과정 이해를 통하여 상황학습을 위한 디지털스토 리텔링 학습 설계와 상황학습의 이해에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 문헌탐구에 기초하여 학생들의 다양한 시행착오가 예상되는 교수․학습 소재로서 ‘요일 찾기’, ‘Fermat의 점 찾기’ 그리고 ‘사각형의 무게중심 찾기’를 선정하여 Lakatos의 증명과 반박의 원리에 따른 교수․학습에 적용한 후, 황혜정(2001)의 수학적 사고의 분류에 따라 분석해봄으로써 실제 고등학교 수학교육 현장으로 적용가능성을 모색해보고자 한다. 의도적(purposive) 표본선정 방법으로 4명의 연구 대상자를 선정하여 정성적 사례연구를 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. Lakatos의 증명과 반박의 원리를 활용한 교수․학습은 학생들이 다양한 추측을 제기하고 추측에 대한 반례를 찾으며 반례를 분석하여 이전보다 세련되고 확장된 추측의 개선을 경험함으로써 수학적 지식이 발전하는 과정의 본질적 측면을 학생들이 체험할 수 있고 그러한 과정에서 다양한 수학적 사고가 발현된다는 측면에서 교육적 가치가 있다는 점을 확인할 수 있었다.