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.

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.