$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

소집단 협력 학습을 위한 학생 그룹핑 시스템
A Student Grouping System for Cooperative Learning in Small-Groups 원문보기

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education, v.8 no.4, 2005년, pp.15 - 24  

장효원 (이화여자대학교 컴퓨터교육학과) ,  김명 (이화여자대학교 컴퓨터학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

소집단 협력 학습 시 집단 편성 방법은 학습 과정과 학습의 최종 결과에 큰 영향을 미친다. 따라서 소집단은 학습의 성격과 목적, 구성원의 능력, 적성, 흥미 등의 개인차를 고려하여 구성원의 상호작용이 최대화되도록 편성되어야 한다. 그러나 다차원적인 학생 데이터로부터 이러한 조건을 만족하는 소집단을 교사가 수작업으로 편성하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 학생 데이터와 소집단 편성을 위한 여러 조건들을 교사가 제공할 때, 각 조건에 대해 동질 또는 이질적인 특성을 가능한 맞춰서 소집단들을 편성해주는 학생 그룹핑 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 마이크로 소프트사의 엑셀과 연동되어 동작하며 편리한 사용자 인터페이스를 제공하므로 일선 교사들이 친숙하게 사용할 수 있으며, 교육 분야뿐 아니라 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The success of cooperative learning in small groups heavily depends on how the small groups are set up. When small groups are formed, the factors such as the objectives and characteristics of the work and the capabilities and interests of the group members should be considered to maximize the intera...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 소집단 협력 학습이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하기 위해 교사들이 원하는 대로 소집단올 편성해 주는 도구를 개발하였다. 교사는 학생 데이터와 여러 조건들올 소집단 편성에 사용할 수 있다.
  • 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 이질 성향을 동질 성향으로 변환하여 처리하는 방법을 제시하였다. 그리고 영상처리, 병렬처리 등에서 다차원 공간을 같은 수의 원소를 갖는 작은 공간으로 분할하는 기법인 직교 재귀적 이등 분할 (Orthogonal Recursive Bisection) 방법[16]을 사용하였다.
  • 본 절에서는 동질성이 더욱 강조되는 소집단편성에 대해 고려해 보고자 한다. 이를 위해 데이터 클러스터링 기법을 사용할 수도 있을 것이다.
  • 처리된다. 이 단계의 목적은 이질 범위형 조건 값이 유사한 학생들이 [단계 4]에서 서로 다른 소집단으로 할당될 수 있도록 이질 범위형 조건값을 조정하는 것이다. 이에 라운드 로빈 (RR: round robin) 방식을 사용한다.
  • 이에 본 연구에서는 학생 데이터와 소집단 편성을 위한 여러 조건들이 주어졌을 때, 각 조건에 대해 동질 또는 이질 특성을 가능한 맞춰서 소집단들을 생성해주는 학생 그룹핑 시스템 (SGS)을 설계하고 개발하였다. 예를 들어, SGS 는 교사가 다음과 같은 조건들과 학생 데이터를 제공했을 때 적절한 소집단을 편성해 준다: "남학생들과 여학생들을 구별하여 소집단을 만들고, 하나의 소집단내에는 내성적인 학생들과 외향적인 학생들을 골고루 분포되도록 한다.

가설 설정

  • n명의 학급에서 g 개의 소집단을 형성 하고자 한다고 가정 하자. n 이 g 의 배 수가 아니 라면 소집단의 크기가 일정하지 않다.
  • 2절<표 3>에서 소개한 예제를 동해 설명해 보기로 한다. 하급에 남학생 40명, 여하생 32밍이 있고, 최종 소집단 크기는 8명으로 가정하자. [단계 1]에서 우선 남학생들과 여학생들을 구별하여, 남학생 소집합(A)과 여 학생 소집 합(3)을 생성한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로