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읽기 교육에서 어휘 교육을 어떻게 실시할 것인지에 대해 예시를 들어 교수방안 제시2025.04.281. 어휘지도의 중요성 및 목표 어휘의 학습은 일생 계속된다. 어휘는 문화 자산이며, 지식이고, 사고 능력이다. 어휘가 표현 수준을 결정하며, 신개념의 공급원이자 문화 유산이다. 읽기에서 어휘지도는 핵심이며, 표현력과 이해력 향상을 위해 어릴 때부터 어휘력 신장이 매우 중요하다. 또한 교과 학습 능력 신장을 위해서도 어휘 지도가 중요한 수단이다. 어휘지도의 목표는 의사소통의 기본 단위로서의 어휘 학습과 언어 표현의 질 향상이다. 2. 읽기 교육에서 어휘 교육 실시 방안 읽기 텍스트를 통한 어휘 연습, 국어사전을 활용한 지도, 의미 ...2025.04.28
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언어장애 아동의 가정 내 환경적 지원 방안2025.11.131. 단순언어장애 아동의 특성 단순언어장애는 신경학적 손상, 청력, 지능 등에는 문제가 없으면서 언어발달만 지연되는 경우입니다. 이 아동들은 정상 아동에 비해 언어발달과 습득이 느리고, 첫 낱말 산출에서 지연을 보이며 어휘 학습도 느립니다. 보유 어휘량이 또래 아동보다 현저히 낮고, 문법적 요소나 구문 구조에서 많은 오류를 보입니다. 청각적 정보 처리가 느리고 주의집중에 어려움을 보이며, 문법 오류를 인지하기 어려워 정상 아동보다 더 오랜 기간 오류를 지속하는 특징이 있습니다. 2. 단순언어장애 아동의 가정 내 지원 방법 다양한 상...2025.11.13
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인공지능 ) 1. 역전파와 순전파에 대해서 설명 2. 손실함수는 어떤 특성을 갖는가 3. 옵티마이저가 무엇인지 설명 4. 위의 4가지의 연관관계를 5줄 이내로 설명2025.01.191. 역전파와 순전파 역전파와 순전파는 딥러닝, 머신러닝 등에서 학습하는 방법을 의미한다. 인공지능 모델은 필연적으로 학습을 진행하게 되는데, 이때 학습의 방향이 앞에서 뒤로 순차적으로 진행되는 학습을 순전파, 뒤에서 앞으로 학습이 진행되는 것을 역전파라고 한다. 2. 손실함수의 특성 손실함수는 학습을 위한 알고리즘이 실제와 얼마나 차이가 나는지, 오류를 판단하기 위한 함수로써 여겨진다. 학습을 기반으로 나온 데이터와 실제데이터 간의 오차를 직접적으로 계산하여 인공지능 모델의 최적화를 위한 가장 중요한 지표로써 간주한다. 3. 옵티...2025.01.19
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읽기 교육에서의 어휘교육 교수 방안2025.11.141. 읽기 교육의 중요성과 어휘교육의 의의 읽기는 현대 문명의 핵심적인 의사소통 수단이자 개인의 사고와 내면을 연마할 수 있는 도구이다. 어휘학습은 일생 계속되며 문화 자산이자 지식이고, 어휘력은 사고 능력이다. 어휘가 표현 수준을 결정하며 신개념의 공급원이 된다. 읽기 교육에서 어휘지도는 핵심으로, 어휘력이 풍부하면 표현력과 이해력이 향상되고 다른 교과 학습 능력도 신장된다. 2. 한국어 어휘의 특성 한국어 어휘는 유의어와 동음이의어가 많으며, 대우를 나타내는 어휘가 발달했다. 음운교체에 의한 어감의 차이가 발달했고, 개념어로는 ...2025.11.14
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인공지능과 기계학습 기말정리2025.01.131. 신경망의 오차 출력계층의 오차와 은닉계층의 오차를 구하는 방법에 대해 설명합니다. 출력계층의 오차는 목표값과 출력값의 차이이지만, 은닉계층에는 목표값이 존재하지 않기 때문에 출력계층의 오차를 재조합하여 은닉계층의 오차를 구합니다. 이러한 방식을 역전파라고 합니다. 2. 경사하강법 오차함수의 기울기에 따라 가중치를 조정하는 경사하강법에 대해 설명합니다. 오차함수로는 제곱오차 방식을 사용하며, 기울기의 부호에 따라 가중치를 반대 방향으로 조정합니다. 오버슈팅을 방지하기 위해 기울기가 완만해질수록 조금씩만 움직이도록 합니다. 3. ...2025.01.13
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챗GPT에게 묻는 인류의 미래 - 김대식 교수와 생성인공지능과의 대화 1장 발췌 요약2025.05.041. 챗GPT의 정의와 '학습' 챗GPT는 오픈 AI가 개발한 대규모 언어 모델이다. 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있다. 챗GPT는 GPT(Genterative Pre-training Transformer 생성적 사전학습 트랜스포머) 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었다. 2. 작동원리: 트랜스포머와 신경망 챗GPT 모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데...2025.05.04
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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딥러닝의 통계적 이해 출석 수업 과제물 (2023, 만점)2025.01.241. Teachable Machine을 이용한 머신러닝 모델 구축 Teachable Machine을 활용하여 이미지를 학습시켰다. 사용한 이미지는 구글 이미지에서 '귀멸의 칼날'이라는 애니메이션의 주인공 4명의 다른 사진들을 각각 10장씩 찾은 뒤 머신러닝의 입력값으로 사용하였다. 본 머신러닝으로 실제로 가지고 있는 피규어 사진을 찍어 이 사진을 입력하면 애니메이션 캐릭터를 정확하게 분류할 수 있는지 파악하고자 하였다. 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 최적의 정확도를 얻고자 하였으나, 설정에 따른 결과 비교를 대량으로 진행하여 거...2025.01.24
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순환신경망(RNN)의 구조와 특징 이해하기2025.11.151. 순환신경망(RNN)의 정의 및 구조 RNN은 'Recurrent'라는 용어로 표현되며, 되풀이되는 또는 반복적인 특성을 가집니다. RNN의 핵심은 순환 연결 구조로, 현재 단계의 출력이 다시 입력으로 되돌아가는 자기 회귀적 특성을 가집니다. 이는 이전 단계의 정보를 현재 단계에서 계속 활용할 수 있게 하며, 순차적 패턴과 시간적 의존성을 모델링하는 데 효과적입니다. 루프 메커니즘을 통해 연속된 단계 사이의 정보 전달이 가능하여 시퀀스 관련 작업에 특히 유용합니다. 2. RNN과 피드포워드 신경망의 차이 일반적인 신경망은 피드포...2025.11.15
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