구유영 교수

학생들의 교과목 이수 실태는 교과목 편성과 이수체계의 문제를 도출하는데 유용한 자료가 될 수 있지만, 한국의 대학에서 대학생들이 졸업 전에 어떤 과목을 얼마나 이수하는지에 대한 실증 적인 연구결과는 거의 없다. 이에 본 연구에서는 서울소재 한 사립대학에서 졸업 때까지 이수한 전공 교과목과 교양 교과목을 분석하고, 전공별, 성별 과목선택의 특성을 파악하여 대학 교육과 정과 이수체계가 가진 문제와 시사점을 도출하고자 하였다. 이 대학 졸업생들의 교과목 이수 실 태 분석 결과 모든 단과대학 학생들은 단일 전공 교과목을 절반 가까이 이수하였고, 일부 단과대 학 학생들은 절반을 훨씬 넘는 교과목을 단일 전공에서 이수한 것으로 나타났다. 이수한 교양 교 과목 중에서 수학, 기초과학, 경제학, 통계학 등 전공기초 교과목으로 분류될 수 있는 교과목의 비율이 높아, 전공에 의한 교양과정의 잠식의 우려가 실재하고 있음을 나타냈다. 졸업생들이 이수 한 교양교과목 분석을 통해 타 학문영역보다는 자신의 전

4차 산업혁명시대를 주도하는 가장 중요한 기술로 인공지능이 지목되면서, 세계는 인공지능 강국이 되기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 대학에서도 인공지능 대학원과 관련 학과의 신･증설 등을 통해 이공계를 중심으로 전문적인 인재 양성에 집중하고 있다. 하지만 이제 인공지능을 이해하는 것은 전공과 무관하게 누구에게나 필수적인 요소가 되었다. 따라서 대학이 비전공자, 특히 비이공계열 학생들에게 다양한 인공지능 기초교양 교과목을 제공할 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구진은 비이공계열 학생들에게 인공지능을 이해하기 위해 반드시 필요한 주제로 ‘머신러닝을 위한 기초수학’을 선택하여 교육내용을 개발하고, 서울소재 A대학에서 기초교양 교과목으로 운영하였다. 수업 전･후 수강생 대상으로 진행한 설문조사를 토대로 교과목 학습효과(학업 성취도, 수업 만족도, 수학에 대한 인식 변화 등)를 분석하였으며, 이를 토대로 교과목을 발전시키기 위해 보완할 점과 과제를 제시하고자 한다.

본 연구는 대학졸업생의 수강 자료를 활용하여 계열별로 학업성취도에 차이를 가져오는 학생 특성변인(성별, 입학전형유형)을 확인하고, 전공영역의 학업성취도와 다양한 교양영역 학업성취도 간의관계를 살펴보는 데 목적이 있다. 이를 위하여 2019년 2월 졸업한 서울 소재 대학생을 대상으로 이공계열, 인문사회계열, 상경계열별로 성별과 입학전형유형에 따라 학업성취도에서 차이가 나타나는지 확인하고자 다변량 분산분석을 실시하였다. 또한, 계열별로 전공 영역의 학업성취도를 예측하는 교양 영역의우선순위와 다양한 조합 패턴을 살펴보기 위하여 의사결정나무분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과같다. 첫째, 교양영역의 학업성취도는 모든 전공계열에서 여학생이 남학생보다 높은 것으로 나타났다. 둘째, 전공영역의 학업성취도는 상경계열에서만 통계적으로 유의미하게 남학생이 여학생보다 높았다. 셋째, 모든 전공계열에서 입학전형유형의 주효과는 유의미하지 않았으며, 이공계열과 상경계열에서입학전형유형과 성별의 상호작용효과가

Stock prices and bond interest rates are inversely related. The current account plays the most important role in the rise of composite stock index. When the trade surplus increases, stock prices rise sharply. Conversely, when the exchange rate and government bond interest rates increase, the composite stock index decreases. The stock index is influenced by several economic variables, politics, the economy, and investment sentiment. In real situations, such financial variables are mostly fuzzy va