본 논문의 목적은 에너지 기후 변화 교육 내용이 컴퓨터 교육과정에 적용 가능한지를 예측하는 것이다. 미국의 NETS의 컴퓨터 교육 교과정의 각 표준들을 본 연구에서 적용한다. 각 표준들로부터 평가 데이터를 추출한다. 각 데이터 추출은 개념 이용 가능성, 데이터 이용가 능성, 함수 이용 가능성, 알고리즘 이용 가능성, 객체 이용 가능성, 데이터 표현 가능성, 지식 전이 가능성이다. 평가 방법으로는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구의 결과로는 미국의 NETS 컴퓨터 교육과정의 각 표준에 에너지 기후변화 교육을 포함할 것인지 안 할 것인지를 결정할 수 있는 정량적인 데이터를 이용될 수 있다.
The purpose of this study is to predict the applicability of NETS curriculum in which the energy and climate change education contents are embedded in computer education curriculum. Each standard of computer education curriculum in the NETS standards of the United States is applied in this study. The evaluation data are obtained according to each standard. The evaluated items are concept usability, data, function usability, algorithm usability, object usability, data representation usability, and knowledge usability. The estimation method is to use the backpropagation algorithm of artificial neural networks. Results of this study can be used as qualitative data when deciding whether or not the energy and climate change education contents are embedded as standards in a computer education curriculum of NETS standards in the United States.
I. 서 론 Ⅱ. 역전파 알고리즘 Ⅲ. NETS 교육 항목이 에너지 기후변화 교육 가능성 평가 방법 Ⅳ. 결론 및 논의
