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함수개념 학습을 위한 스마트 교육환경에서의 어플리케이션 개발
류제일 한국교원대학교 대학원 2014 국내석사
본 연구의 목적은 스마트 교육 환경에서 함수교수·학습을 위한 수업에 활용 가능한 어플리케이션 개발하고자 함이다. 기존의 컴퓨터를 활용한 수업들에서 다양한 활용보다는 강의식 수업의 사용에 치우치는 한계가 나타나고, 한편 발달하는 기술로 인해 컴퓨터의 성능과 비슷한 스마트 폰과 스마트 패드 등이 발명되고 널리 보급되었다. 이렇듯 발달된 기술을 교육에서 반영하고자 e-러닝과 u-러닝의 개념이 등장하였고, 이젠 스마트러닝의 시대로 넘어가고 있다. 이에 2011년 교육과학기술부는 스마트 교육에 대한 추진 전략과 실행계획을 내놓고 2011년부터 2015년까지 점진적으로 시행할 계획임을 발표하였다. 스마트 폰과 다른 스마트 기기들을 활용할 경우 기존의 컴퓨터에 못지않은 기능들을 활용하여 다양한 자료들을 사용할 수 있고 역동적인 상황이나 다양한 조작을 통하여 주어진 가상 환경에 대한 시뮬레이션이 가능하다. 하지만 여전히 하드웨어 적인 측면에서의 스마트 폰이나 다른 스마트 기기들의 장점을 활용한 적용 및 그에 따른 효과에 대한 연구들이 대부분이고, 수학교육과 같은 특정한 목적에 적합한 스마트기기 기반의 어플리케이션들의 개발이나 그 적용에 대한 연구들은 미비한 상태이다. 기존에 나와 있는 어플리케이션들만 하더라도 교사나 학생들이 사용하기에는 너무 전문적이고 복잡한 구성과 조작을 요구하는 경우가 대부분이고 또 영어로 구성되어 있어 교실 학습 현장에서 사용하기에는 상당히 무리가 있는 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 스마트 교육 환경에서 함수 개념의 교수·학습을 목적으로, 즉, 그래프의 의미에 대해서 처음으로 배우는 학생들 혹은 그래프를 올바르게 해석하는데 지장이 있거나 그래프의 의미를 정확히 파악하지 못하는 학생들을 위한 함수 학습 보조 어플리케이션을 개발하고자 하였다. 그래서 선행 연구들에서 학생들에게 나타났던 어려움들을 분석하였고 그 어려움을 극복하는데 도움이 되는 경험들을 학생들에게 제공하는 것을 개발의 중점으로 두었다. 개발 과정은 분석된 자료들을 바탕으로 기본적인 어플리케이션의 흐름을 구성하고 어플리케이션에 필요한 세부적인 사항, 구현해야 할 코스, 적용 요소, 화면의 구성, 필요한 알고리즘과 같은 요소들을 파악하고 구성하여 프로그래밍 팀에게 설명 가능하도록 구체화 시켜 놓은 후 프로그래밍 팀을 구성하고 어플리케이션 개발에 착수 하였다. 이후 -버전을 완성하고 그에 따른 수정 및 보완을 거쳐 학생을 대상으로 -테스트를 실시하였다. -테스트 결과 직관적으로 조작하는 것에는 크게 어려움이 없었으나, 그래프를 구성하였을 경우 전체적인 모습을 보기가 어렵다는 점, 가로축과 세로축에 대한 정보가 없어 무엇을 의미하는지 알 수 없었다는 점, 시작하는 부분이 명확하지 않아 시뮬레이션을 작동하기 어려웠다는 점, 자동차의 움직임과 그래프 상에서의 위치가 서로 잘 연결되지 않는다는 점이 지적되어 이를 반영하여 수정하였다.
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Background: Granulin is cysteine-rich polypeptides belonging to a family of growth factors that mediate cell cycle progression and cell motility. Granulin is expressed in several types of human brain tumors including gliomas and meningiomas; however, its clinical significance in terms of patient outcomes has not been verified. Purpose: To investigate the relationships between granulin expression, clinical data, and patient prognosis in intracranial brain tumors. Material and Methods: Tumor tissues were obtained from 295 patients whose brain tumors were surgically treated, and the expression of granulin was assessed by reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). Clinical characteristics comprising demographic data and radiologic findings were obtained to analyze clinical outcomes. In addition, author classified pathologically brain tumors according to World Health Organization (WHO) classifications into non-aggressive (WHO grades I and II) or aggressive (WHO grades III, IV and metastatic) tumors and evaluated the prognostic implications of granulin expression between the two groups. Result: Among all 295 tumor specimens, 107 exhibited positive expression of granulin. Further, 57 (28.3%) of the 201 patients in the non-aggressive group and 50 (53.1%) of 94 patients in the aggressive group had granulin-positive tumors. Granulin expression did not vary according to the various demographic data collected (p > 0.05). In the non-aggressive tumor group, the mortality and recurrence rates were 6.2% and 8.3% in the granulin-negative group and 9.5% and 11.4% in the granulin-positive group, respectively. In the aggressive tumor group, the mortality and recurrence rates were 18.2% and 45.5% in the granulin-negative group and 30.0% and 70.0% in the granulin-positive group, respectively. For both groups, the mortality rate was significantly different between patients with granulin-positive and granulin-negative tumors (p < 0.05). Kaplan-Meier survival analysis showed that the survival rates of patients with granulin-positive tumors was lower than that of patients with granulin-negative tumors (p = 0.028 by Log-rank test), and that the rate of recurrence was higher in patients with granulin-positive tumors compared to those with granulin-negative tumors (p = 0.026 by Log-rank test). Conclusions: This study suggests that granulin is expressed in various brain tumors, and that its expression is correlated with the prognosis of patients with brain tumors. These results suggest that granulin may be a novel target for management of intracranial tumors.
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