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정영식(Jeong Young Sik),곽덕훈(Kwak Dug Hoon),백두권(Baik Doo Kwon),황종선(Hwang Jong Sun) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
CAI(Computer Assisted(Aidded) Instruction)는 컴퓨터와 학습자가 서로 대화를 나누듯이 학습을 진행하는 방법을 말한다. 즉, 수업시에 컴퓨터를 매체로 사용하여 실질적으로 피교육자를 대상으로 교육을 실시하는 것을 말한다. CAI 시스템의 기능은 교과목 작성과 교과목 운영으로 크게 나누어 진다. 이와 같은 기능을 가능케 해주는 것이 저작 시스템이다. 본 연구에서는협의의 의미를 가지는 저작 시스템 즉, 교과목 생성만을 위한 AFAP에 대한 설계와 Turbo-Pascal 4.0으로 구현하였다.
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ICAI 모델 및 Authoring Tool에 관한 연구
정영식(Jeong Young Sik),곽덕훈(Kwak Dug Hoon),백두권(Baik Doo Kwon),황종선(Hwang Jong Sun) 한국정보과학회 1988 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.15 No.1
본 논문에서는 컴퓨터를 교육에 이용하는 CAI 시스템에 인공지능을 활용한 ICAI 시스템의 일반적인 구조와 특성을 살펴보고 기존의 ICAI 시스템의 문제점을 검토하여 그 문제점을 극복하기 위한 개념적 모델인 교육변응모델을 제시한다. 또한, 교육용 컴퓨터 프로그램인 Courseware를 저작하는데 필요한 저작도구의 발달과 분류 및 저작기술, 저작접근방법에 대해 연구, 검토한다.
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통합적 시스템 분석을 위한 모델 변환 처리기의 설계 및 구현
정영식(Young-Sik Jeong),황종선(Chong-Sun Hwang),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 1993 정보과학회논문지 Vol.20 No.5
일반적으로 시스템 분석을 위한 접근방법은 시뮬레이션 방법과 해석적 방법 등을 이용한다. 그러나 지금까지는 각 접근방법의 개별적인 이론 연구만이 진행되어 왔다. 따라서 보다 신뢰할 수 있고 정확한 시스템 분석결과를 제공하기 위해서는 각 접근방법 사이의 상호 관련성에 대한 연구가 요구된다. 본 연구는 시뮬레이션 형식모델의 DEVS(Discrete EVent system Specification)와 해석적 형식모델의 SPN(Stochastic Petri Net)을 이용하여 통합적 시스템 분석 모델링(Intergrated System Analysis Modelling:ISAM) 방법론을 제안한다. 통합적 시스템 분석 모델링 지원을 위하여 사건 스케쥴링 월드 뷰(event scheduling world view)에 의해 DEVS로 모델링한 후, SPN으로 변환하는 이론과 변환방법을 제시한다. 이를 기초로 자동 모델 변환 처리기(Model Transformation Processor MTP)를 설계, 구현하여 간단한 컴퓨터 시스템에 적용한 사례를 보인다. In general, simulation methods and analytic methods are used for system analysis. However, to date, there has been only the theoretical works on each approach, Therefore it is required that we study on the relationship between each approaches to obtain more reliable and correct system analysis results. In this paper, we propose the Intergrated System Analysis Modelling(ISAM) methodology using DEVS(Discrete EVent system Specification), one of the simulation formal models and SPN (Stochastic Petri Net), one of the analytic formal models. And we suggest a transformation theory and its method which transforms SPN from DEVS model based on the event scheduling world veiw to support the ISAM. Using these method and theory, we design and implement an automatic Model Transformation Processor(MTP) and apply it to a simple computer system.
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생성형 AI를 활용한 초등학교 사회과의 교수학습 프레임워크 개발
정영식(Young Sik Jeong),천호성( Ho Seong Cheon) 한국사회과수업학회 2025 사회과수업연구 Vol.13 No.1
본 연구에서는 개발한 GLAD 모형은 사회과의 의사결정학습 모형을 기반으로 다음과 같이 6단계로 구분하였다. 첫째, 수업 기획 단계는 AI 요건 확인, 교육과정 분석, 학습자분석, 수업 환경 분석으로 구분하였다. 둘째, 수업 설계 단계는 학습 목표 설정, 상황 제시 및 문제 인식, 사실 이해 및 지식 탐구, 가치 이해 및 가치 탐구, 대안 개발 및 의사결정, 사회적 참여 및 결과 평가, 메타적 읽기와 감성적 체험 등으로 구분하였다. 셋째, 수업 실행 단계의 교사 활동은 학습 목표 안내하기, 의사결정 상황 제시하기, 지식 탐색 및 도출 지원하기, 가치 탐색 및 결정 지원하기, 의사결정 과정 지원하기, 활동 이력 확인 및 평가하기로 구분하였다. 넷째, 수업 실행 단계의 학생 활동은 학습 목표 확인하기, 문제 인식 및 정의하기, 가설 검증 및 지식 도출하기, 가치 인식 및 명료화하기, 대안 검토와 결과 예측하기, 의사결정에 따라 행동 및 관찰하기로 구분하였다. 다섯째, 수업 실행 단계의 AI 활동은 AI 사용법 안내하기, 사례 및 자료 지원하기, 가설에 따른 결과 예측하기, 가치에 따른 결과 예상하기, 대안 비교 및 예측 지원하기, 활동 이력 분석 및 평가 지원하기로 구분하였다. 여섯째, 수업 환류 단계는 수업 분석, 수업 평가, 수업 개선으로 구분하였다. The GLAD model developed in this study is based on the decision-making learning model of social studies and is divided into six stages as follows. The lesson planning stage includes verifying AI requirements, curriculum analysis, learner analysis, and learning environment analysis. The lesson design stage comprises setting learning objectives, presenting situations and recognizing problems, understanding facts and exploring knowledge, understanding and exploring values, developing alternatives and making decisions, social participation and outcome evaluation, as well as meta-reading and emotional experiences. In the lesson implementation stage, teacher activities involve guiding learning objectives, presenting decision-making scenarios, supporting knowledge exploration and derivation, facilitating value exploration and decision-making, assisting in the decision-making process, and confirming and evaluating activity records. Student activities include confirming learning objectives, identifying and defining problems, verifying hypotheses and deriving knowledge, recognizing and clarifying values, reviewing alternatives and predicting outcomes, and acting and observing based on their decisions. AI activities in this stage consist of guiding AI usage, providing examples and supporting materials, predicting outcomes based on hypotheses, anticipating results aligned with values, supporting the comparison and prediction of alternatives, and assisting in activity record analysis and evaluation. Finally, the lesson feedback stage includes lesson analysis, evaluation, and improvement.
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