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교육이슈37

학교생활적응의 개념과 구성요인(초등학교) 안녕하세요 에듀몬입니다. 초중고 12년의 학제를 학교현장에서 성장하는 청소년은 학교생활에 적응을 한다는 것은 학업을 하는 것만큼, 또는 그 이상의 가치를 지닙니다. 특히 초등학생의 학교생활 적응은 학교 생활의 첫 출발점으로써 그 의미가 매우 크다고 할 수 있습니다. 이번 시간에는 초등학교 학교생활 적응의 개념과 중요성에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 학교생활적응의 개념 학교생활적응이란 학교생활을 하며 접하게 되는 여러 교육적 환경을 아동이 자신의 욕구에 맞게 변화시키거나 또는 학교생활의 환경을 바람직하게 수용하는 것입니다. 학교는 변화하는 환경 속에서 아동들이 바르게 적응할 수 있도록 중요한 역할을 하는 대표적인 기관으로서 학교생활 적응은 학생에게 있어 매우 중요합니다. 학교는 가정 이외에 아동들이 .. 2020. 11. 19.
머신러닝과 딥러닝 차이점 알아보기 안녕하세요 에듀몬입니다. 지난 시간까지 우리는 머신러닝의 개념 및 유형, 그리고 딥러닝의 개념과 인공신경망에 대해 알아보았습니다. 이들을 설명하는 과정에서 둘의 관계 및 인공지능과의 관계를 설명하였는데요. 이번 시간에는 그것들을 정리해서 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 먼저 머신러닝과 딥러닝의 관계를 설명하기에 앞서 인공지능과의 연관성을 설명할 필요가 있습니다. 아래의 그림처럼 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 한 분야이며, 딥러닝은 머신러닝의 한 가지 방법입니다. 따라서 크게 묶으면 머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 기술이라고 할 수 있습니다. 이를 도식화 해서 나타나면 아래와 같습니다. 2. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 머신러닝(Machine Learning).. 2020. 9. 23.
딥러닝이란?(개념, 인공신경망) 안녕하세요 에듀몬입니다. 지난 시간에는 인공지능을 통한 기계적 학습의 시작인 머신 러닝에 대해 알아보았습니다. 이번 시간에는 머신러닝의 한 종류이며, 인간의 뇌와 조금 더 닮아 있는 딥러닝에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 딥러닝의 개념 딥러닝은 새로운 개념이 아닌 기존 인공신경망(Artificial Neural Network)의 한 종류이며, 인공신경망의 여러 한계점을 극복하여 문제를 해결한 알고리즘입니다. 인공신경망은 두뇌의 신경세포를 모방하여 수학적으로 모델링한 것이며, 데이터를 학습시켜 분류 및 예측의 최적화를 진행하는 머신러닝의 한 분야에 속합니다. 앞선 머신러닝은 기계에게 방대한 양의 데이터와 그것을 처리하기 위한 모델을 제시하고, 훈련시키는 형태라고 말씀을 드렸는데, 딥러닝은 인공신경망을 .. 2020. 9. 22.
머신러닝이란?(개념 및 유형) 안녕하세요 에듀몬입니다. 4차 산업 혁명시대가 도래함에 따라 우리 교육 현장에서는 창의융합형 인재를 길러내기 위한 많은 시도들이 이루어지고 있습니다. 이러한 인공지능의 영역은 사람의 삶을 좀 더 편리하고 윤택하게 하기 위해 기계에게 많은 기회를 주고 그들이 스스로 성장할 수 있도록 촉진하고 있습니다. 그 대표적인 영역이 바로 머신러닝인데요. 이번 시간에는 머신러닝에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1. 머신러닝 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 분야의 하나로써 기존 컴퓨터 시스템이 미리 정해 놓은 알고리즘에 따라서 작동하는 것과 다르게 기계 스스로 패턴 및 추론을 거쳐 작업을 할 수 있는 알고리즘 및 통계 모델과 관련한 연구입니다. 머신 러닝에 기반한 알고리즘은 예측 또는 결정을 하기 위.. 2020. 9. 21.
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