지도는 학습정보를 장기간에 걸쳐 기억하게 해주는 기능 뿐만 아니라 자연현상 및 인문현상을 비교적 짧은 기간에 비교할 수 있다. 따라서 지도는 지리학습에서 매우 중요하고, 기본적인 도구라고 할 수 있다. 이 논문은 기후도를 통하여 탐구 능력을 향상시킬 수 있는 문제해결 기법을 원용하여 교수-학습 지도안을 작성하였다. 이 모형을 이용하면 교사들은 교수활동을 효율적으로 설계하고, 학습자의 이해를 보다 흥미있게 증진시키게 될 것이다. 뿐만 아니라 학생들의 수행평가를 수행하는데 좋은 평가도구가 되리라 사료된다.

Because of the population growth and industrialization in recent decades, the air quality over the world has been worsened with the increase of PM10 concentration. Korea is located near the eastern part of China which has many industrial complexes, so the consideration of China’s air quality is necessary for the PM10 prediction in Korea. This paper examines a machine learning-based modeling of the prediction of tomorrow’s PM10 concentration in the form of a gridded map using the AirKorea observations, Chinese cities’ air quality index, and NWP (numerical weather prediction) model data. A blind test using 23,048 cases in 2019 produced a correlation coefficient of 0.973 and an MAE (mean absolute error) of 4.097㎍/㎥, which is high accuracy due to the appropriate selection of input variables and the optimization of the machine learning model. Also, the prediction model showed stable predictability irrespective of the season and the level of PM10. It is expected that the proposed model can be applied to an operative system if a fine-tuning process using a larger database is accomplished.

게임세대를 위한 효과적인 교육방법으로 게임을 통한 학습이 주목을 받고 있다. 교육용 게임은 학습 스토리 전달을 위해, 게임화면에서 객관적 시점인 전지적인 뷰가 추가적으로 필요하다. 이 전지적인 뷰는 우수한 실시간 가독성과 학습내용에 대한 전체적이고 자세한 정보들을 체계적으로 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 학습스토리텔링을 위해 필요한 전지적인 뷰로서 학습맵을 제안하였다. 제안하는 학습맵은 학습내용을 전지적으로 보여주기 위해, 지역별 학습맵, 주제별 학습맵, 그리고 진행별 학습맵으로 구성되어 있다. 우수한 실시간 가독성을 위하여, 제안하는 학습맵은 비주얼 다이어그램들로 표시된다. 제안한 학습맵은 게임미니맵을 사용하는 모든 교육용게임에 적용할 수 있다.