This study analyzes the structure and content of current affairs-based Korean language textbooks for academic learners and proposes practical strategies for improving their pedagogical impact. With the number of international students in Korean higher education surpassing 260,000 in 2024, many entering undergraduate or graduate programs do so with Korean proficiency levels below what is typically required for academic success. In response, universities have developed general education and major courses specifically for international students, often using textbooks that integrate current affairs topics to promote both language development and academic engagement. These textbooks commonly draw on news articles and other media texts to strengthen learners’ communicative and analytical skills. In this context, this study examined five types of current affairs-based Korean language textbooks that were commercially available in bookstores as of February 2025 and were likely to be adopted as university course materials. The analysis focused on textbook structure, text selection, and instructional activities. The findings suggest that while the textbooks are well-structured and emphasize logical comprehension, they often lack components that encourage sociocultural interpretation or critical literacy. This study recommends supplementing existing materials with texts and activities that help learners recognize the social dimensions of public discourse and foster critical literacy.

This study investigates the conversation strategies that Korean middle school English learners employ when interacting with AI-based writing tutor chatbots. A total of 79 eighth-grade students at a middle school in Seoul engaged in English process writing tasks with ChatGPT API-powered writing tutor chatbots, composing an argumentative and an expository essay. Their dialogues during the pre-writing and drafting stages were analyzed using content analysis, with a focus on linguistic modification strategies within situated writing contexts. The results reveal that learners actively interacted with the AI writing tutor chatbots, employing various strategies to refine chatbot responses, clarify misunderstandings, and negotiate meaning. These strategies demonstrated both backward- and forward-oriented approaches, allowing students to iteratively improve their writing through dynamic interaction. Based on these findings, the study provides pedagogical recommendations for optimizing AI chatbot-mediated conversations in L2 English writing instruction.

This study explores a pedagogical approach to learning modern Greek imperative forms using machine translation and evaluates its relevance in language education. While imperatives frequently appear in textbooks and exams, they present challenges for beginners, highlighting the need for effective instruction. Machine translation can serve as a practical learning aid in this context. The study h as tw o k ey a ims: e valuating t he q uality of G reek-to-Korean imperative sentence translations from Google Translate and DeepL, and identifying effective learning activities for helping students recognize and acquire imperative forms, specifically in instructional texts. The analysis shows that although machine translation captures core meanings, it struggles with contextually accurate expressions and complex syntax. The study suggests using machine translation to familiarize beginners with imperative forms and support intuitive learning. For more advanced learners, comparing machine and human translations can promote deeper grammatical understanding. Ultimately, machine translation can function not only as a translation tool but also as a means for linguistic analysis and grammar awareness in second language learning.

Reinforcement learning (RL) is successfully applied to various engineering fields. RL is generally used for structural control cases to develop the control algorithms. On the other hand, a machine learning (ML) is adopted in various research to make automated structural design model for reinforced concrete (RC) beam members. In this case, ML models are developed to produce results that are as similar to those of training data as possible. The ML model developed in this way is difficult to produce better results than the training data. However, in reinforcement learning, an agent learns to make decisions by interacting with an environment. Therefore, the RL agent can find better design solution than the training data. In the structural design process (environment), the action of RL agent represent design variables of RC beam. Because the number of design variables of RC beam section is many, multi-agent DQN (Deep Q-Network) was used in this study to effectively find the optimal design solution. Among various versions of DQN, Double Q-Learning (DDQN) that not only improves accuracy in estimating the action-values but also improves the policy learned was used in this study. American Concrete Institute (318) was selected as the design codes for optimal structural design of RC beam and it was used to train the RL model without any hand-labeled dataset. Six agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, bottom rebar size, number of bottom rebar, top rebar size, and shear stirrup size, respectively. Six agents of DDQN were trained for 5,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases that is not used for training. Based on this study, it can be seen that the multi-agent RL algorithm can provide successfully structural design results of doubly reinforced beam.

본 연구는 몽골어 학습자가 한·몽 번역 과정에서 빈번히 겪는 ‘нь’ 번역 오류의 양상과 원인을 분석하였다. 오류 분석은 웹툰 별난 남자 번 역 　수 업 에 서 수 강 생 들 이 제 출 한 번 역 물 과 설 문 지 를 바 탕 으 로 이루어졌으며, 이를 통해 오류 발생　요인을 도출할 수 있었다. 분석 결 과 , ‘нь’은 단 순 한 3인 칭 재 귀 소 유 어 미 의 기 능 을 넘 어 , 주어식별표지로 작용하거나 담화 맥락에 따라 주제, 확신, 강조, 구별, 대조, 한정, 제한, 지정 등의 다양한 화용적 기능으로 사용된다는 사실을 확인하였다. 그러나 이러한 기능은 현재 한국 내 몽골어 교육에서 충분히 다루어지지 않고 있으며, 기존 연구들 역시 주로 문법적 정의에 치중해 있는 실정이다. 이로 인해 수강생들의 번역물에서는 ‘нь’의 기능에 대한 이해 부족하여　오류가 자주 나타났다. 이에 본 연구는 ‘нь’을 단순히 3인칭 재귀소유 어미로 제한하지 않고, 그 다양한 실현 양상과 기능을 체계적으로 분석하였다. 특히, 한국어의 주제 표지 ‘은/는’과 주격 표지 ‘이/가’가 문맥에 따라 어떻게 몽골어 ‘нь’으로 번역되는지를 심층적으로 고찰함으로써, 기존 연구에서 간과된 실제 번역 상황에서의 언어적 대응 양상을 밝히고자 하였다. 이러한 접근은 ‘нь’의 개념 정의에 머물던 선행 연구를 보완하며, 교육 현장에 실질적으로 기여할 수 있는 차별성을 지닌다.

Seismically deficient reinforced concrete(RC) structures experience reduced structural capacity and lateral resistance due to the increased axial loads resulting from green retrofitting and vertical extensions. To ensure structural safety, traditional performance assessment methods are commonly employed. However, the complexity of these evaluations can act as a barrier to the application of green retrofitting and vertical extensions. This study proposes a methodology for rapidly calculating the allowable axial force range of RC buildings by leveraging simplified structural details and seismic wave information. The methodology includes three machine-learning-based models: (1) predicting column failure modes, (2) assessing seismic performance under current conditions, and (3) evaluating seismic performance under amplified mass conditions. A machine learning model was specifically developed to predict the seismic performance of an RC moment frame building using structural details, gravity loads, failure modes, and seismic wave data as input variables, with dynamic response-based seismic performance evaluations as output data. Classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and two optimal ensemble models were selected to effectively predict seismic performance for both current and increased mass scenarios.

Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient columns experience reduced structural capacity and lateral resistance due to increased axial loads from green remodeling or vertical extensions aimed at reducing CO2 emissions. Traditional performance assessment methods face limitations due to their complexity. This study aims to develop a machine learning-based model for rapidly assessing seismic performance in reinforced concrete buildings using simplified structural details and seismic data. For this purpose, simple structural details, gravity loads, failure modes, and construction years were utilized as input variables for a specific reinforced concrete moment frame building. These inputs were applied to a computational model, and through nonlinear time history analysis under seismic load data with a 2% probability of exceedance in 50 years, the seismic performance evaluation results based on dynamic responses were used as output data. Using the input-output dataset constructed through this process, performance measurements for classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and the best-fit model (Ensemble) was proposed to predict seismic performance.

본 연구는 베트남 대학생들의 한국 문화에 대한 인식 조사를 바탕으로 한국어 및 한국 문화 교육의 방향을 모색하고자 한다. 한류의 영향을 받은 한국 문화에 대한 인식을 살펴보기 위해, 중·고등학교 시절 한류를 처음 접한 다낭 외국어대학 한국어문화학부 학생 140명을 대상으로 설 문조사를 실시하였다. 설문조사 결과, 베트남 대학에서 한국어문화를 전공하는 학생들은 한류의 영향을 받아 한국에 관한 관심이 유의미한 것으로 나타났다. 또한, 베트남 청년들이 한국어를 전 공으로 선택한 후에도 한국에 관한 관심과 애정은 지속되는 것으로 나타났다. 하지만 한류의 영 향으로 베트남 학생들은 주로 K-pop 밴드와 아이돌을 통해 한국 문화를 인식하는 것으로 나타났 으며, 이는 한국의 하위문화 관련 인식이 대중음악과 드라마에 치우쳐 있음을 시사한다. 베트남 대학생들의 한류에 대한 인식은 내재적 동기에서 외재적 동기로 전환되는 과정에서 내재화와 통 합의 특징을 보였다. 이러한 탐색을 통해 우리는 세 가지 제안을 도출했다. 문화적, 경제적 환경 조성을 위한 공존 전략 측면, 한국 하위문화 확산에 대한 대처 전략 측면, 그리고 베트남 내 한국 어 교육 시스템 구축 측면이다.

본 연구는 A대학의 PBL기반 혁신교수법이 대학생의 학습성과와 수업 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 2022년부터 2024년까지 PBL기반 혁신교수법이 적용된 강의를 수강한 514명의 학생이며, 사전-사후 설문을 통해 학습 역량 변화를 측 정하였다. 연구 결과, 의사소통능력, 문제해결능력, 자기주도적학습능력 모든 영역에서 유의미한 향상이 나타났으며, 수업 만족도 평균도 4.52로 높은 수준을 보였다. 특히, 학생 퍼실리테이터 활용, 팀 프로젝트 기반 학습, 경험학습 사이클 적용, 에듀테크 기반 수업 설계 등의 요소가 학습 성과 향상에 기여한 것으로 나타났다. 반면, 온라인 학습 도구 활용 만족 도는 상대적으로 낮아 향후 개선이 필요함이 확인되었다. 본 연구의 의 의는 다음과 같다. 첫째, 기존 강의식 교육의 한계를 극복하고, 학습자 중심의 문제 해결형 수업 모델이 실제 대학 교육 현장에서 효과적으로 구현될 수 있음을 실증적으로 검증하였다. 둘째, 학생 퍼실리테이터, 에 듀테크, 경험학습 사이클 등을 통합한 구체적인 운영 사례를 제시함으로 써, 타 대학에서도 적용 가능한 실천적 교수 전략을 제공하였다. 셋째, 혁신교수법의 효과성 평가 체계와 개선 방향(예: 퍼실리테이터 양성, 실 습형 수업과의 연계 등)을 제안함으로써 향후 교육 정책 수립에 기초자 료를 제공할 수 있는 기반을 마련하였다.

본 연구는 전북특별자치도 완주군의 지질학적 특성을 기반으로 지역 맞춤형 야외지질학습장을 개발하고, 이를 초·중·고 교육과정과 연계하여 교육적 활용 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 전북특별자치도는 국가지질공원이 지정된 지역을 중심으로 야외지질학습장 개발 연구가 선행하여 활발히 이루어졌으나, 완주군은 국가지질공원이 아님에도 복합 적인 지질학적 특징을 지닌 지역으로서 교육적 가치가 충분하다. 연구 결과, 오성제 일대는 셰일·사암·역암·응회암 등 다양한 퇴적암과 화산암이 층서적으로 배열되어 있으며, 식물화석과 퇴적구조가 쉽게 관찰되는 지역으로 암석 분류와 층서 및 고기후·고환경 해석 등 탐구활동이 이루어질 수 있다. 위봉폭포 및 무학대사교 하천 일대는 반상조직이 발달 한 화산암과 절리가 발달되어 있어 화산암의 생성 과정에 대한 학습 가능성을 확인하였다. 동상면 하천 일대는 다양한 암석들이 퇴적되어 분포하는 환경으로 풍화·침식·운반·퇴적 과정과 자연재해 예방 교육 관련하여 STS와 STEAM 수 업모형을 적용할 수 있다. 이처럼 완주군의 지질학습장은 학생들이 실제 야외 지질 현장에서 자기주도적 탐구 학습을 수행함으로써 과학적 사고력과 탐구 역량을 기르는 데 기여할 수 있을 것이다.

본 연구는 영화 <패딩턴>을 활용하여 영화 속 문화를 자각하고 학습하는 구체 적인 수업 절차와 수업 활동 방법을 제시하고자 하였고 이를 통해 영화를 활용 한 문화 수업을 할 경우 고려해야 할 사항을 분석하고자 하였다. 수업 절차는 3 단계, 준비단계-수업 활동 단계-마무리 단계로 구성되었고 수업 활동 단계에서는 문화 항목 탐색, 문화 항목 광고 만들기, 문화 항목을 담고 있는 언어 표현 자각 하기 활동이 진행되었다. 영화를 활용한 문화 중점 수업에 대한 학습자들의 만족 도와 인식을 파악하기 위해 설문 조사와 학습자들의 자가 의견 정리 노트를 함 께 분석하였다. 설문 조사 결과 학습자들은 영화를 활용한 문화 수업에 대한 만 족도가 높았으며(90.5%), 만족의 이유로는 재미, 학습에 대한 낮은 부담감, 영국 문화에 대한 이해 증진, 영화에 대한 이해에 도움, 영어 표현 학습에 대한 흥미 증진인 것으로 나타났다. 영화를 활용한 문화 이해는 촉구되어야 하며 교수자들 은 문화를 학습하고 이해하는데 영화라는 도구를 더욱 적극적으로 활용 하여야 할 것이다.

본 연구 목적은 평생교육 참여동기가 삶의 질에 미치는 영향 과 학습몰입의 매개효과를 검증하는 데 있다. 연구 대상은 서울 시 D 구, N 구에 소재한 평생교육기관의 학습자 230명을 대상 으로 실시하였다. 연구 자료는 총 230부 중 불성실하게 답변한 11부를 제외한 219부를 수집하여 연구분석에 활용하였다. 분석 방법으로는 SPSS 23.0 통계 프로그램을 활용하여 신뢰도 분석 과 요인분석, 빈도분석, 상관분석, 기술통계, 회귀분석을 실시하 였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 평생교육 참여동기의 하위 요인 중에서 활동지향, 목표지향이 삶의 질에 통계적으로 유의미 한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 학습지향은 영향 을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 평생교육 참여동기가 삶의 질에 미치는 영향에 대한 학습몰입은 부분매개효과를 보이 는 것으로 나타났다. 본 연구는 평생교육 학습자의 삶의 질에 참 여동기의 하위 요인 중 활동지향, 목표지향와 학습몰입이 주요 변인들을 밝혀냄으로써, 평생교육 학습자의 삶의 질 증진에 중요 함을 확인되었다. 또한 평생교육기관에서는 학습자가 요구하는 목표지향과 활동지향적인 교육프로그램을 개발 및 보급이 필요하 다. 이러한 결과는 학습자의 삶의 질 증진을 위한 실천적 개입 방안 마련의 기초자료가 될 것으로 사료된다.

본 연구는 성인학습자의 자아존중감과 삶의 질의 관계에서 가 족응집력의 매개효과를 알아보고자 하였다. 연구는 2025년 1월 부터 2025년 2월까지 진행되었다. 연구대상은 G시에 소재한 지 역의 요양원에 종사하는 성인학습자 243명을 임의표집하였으며, 자료분석을 위해 SPSS Statistics 21.0을 사용하였다. 다중매개 효과 분석을 위해서는 PROCESS macro의 병렬 다중매개모형 검증방법(Model 4번)을 사용하였다. 성인학습자의 자아존중감과 삶의 질의 관계에서 가족응집력 다중매개효과를 살펴본 결과, 가 족응집력 하위변인은 다중매개하는 것으로 나타났으며, 성인학습 자의 삶의 질은 자아존중감 뿐만 아니라 가족응집력 하위변인에 영향을 받는 것으로 나타났다. 성인학습자는 가족응집력을 매개 로 삶의 질과 연결될 수 있음을 알 수있다.

This study examined subject-auxiliary inversion errors in wh-questions produced by 88 Korean EFL elementary learners, focusing on whether types of wh-words and auxiliaries could affect inversion acquisition and whether explicit instruction on movement rules could facilitate this process. Guided writing tasks were used as a pretest and a posttest to analyze influence of wh-words and auxiliaries on learners’ inversion in the pretest and effects of instruction on movement rules in the posttest. Results showed that both whwords and auxiliaries significantly influenced learners’ inversion acquisition. Learners struggled more with why-questions than with what-questions, which were selected as representatives of adjunct and argument wh-questions, respectively. More inversion errors occurred in wh-questions requiring do-support than in those involving auxiliary be or modal will, although no significant difference was found between be and will. Experimental lessons with brief explicit instruction on auxiliary movement during regular classes significantly improved learners’ inversion accuracy, particularly in dosupport questions, which posed the greatest challenge in the pretest.

Automated structural design methods for reinforced concrete (RC) beam members have been widely studied with various techniques to date. Recently, artificial intelligence has been actively applied to various engineering fields. In this study, machine learning (ML) is adopted to make automated structural design model for RC beam members. Among various machine learning methods, a supervised learning was selected. When a supervised learning is applied to development of ML-based prediction model, datasets for training and test are required. Therefore, the datasets for rectangular and t-shaped RC beams was constructed by commercial structural design software of MIDAS. Five supervised learning algorithms, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the automated structural design model. Design moment (Mu), design shear force (Vu), beam length, uniform load (wu) were used for inputs of structural design model. Width and height of the designed section, diameter of top and bottom bars, number of top and bottom bars, diameter of stirrup bar were selected for outputs of structural design model. Performance evaluation of the developed structural design models was conducted using metrics sush as root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). This study presented that random forest provides the best structural design results for both rectangular and t-shaped RC beams.

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.