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영아 연구 시 고려해야 하는 부분

"영아 연구 시 고려해야 하는 부분"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2024.11.06 최종저작일 2024.11
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영아 연구 시 고려해야 하는 부분
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    목차

    1. 영아 연구 시 고려해야 하는 부분
    1) 맥락
    2) 상태
    3) 연령
    4) 수행 대 능력
    5) 윤리적 문제

    2. 참고문헌

    본문내용

    Lewis 등(2002)에 따르면, 맥락(context), 상태(state), 연령(age), 수행 대 능력(performance & competence) 그리고 윤리적 문제들과 관련된 쟁점들이 영아를 연구하는 데 있어 특히 중요하다.

    1) 맥락

    Bronfenbrenner(1975)는 "발달심리학은 낯선 상황에서 낯선 어른과 함께할 때 보이는 아동의 낯선 행동을 연구하는 학문이다. "라고 발달학자들을 비판한 바 있다. 그는 전통적인 연구에서 얻어진 결과들은 지나치게 인위적인 경우가 많기 때문에, 연구자들은 아동이 양육되고 학습하는 맥락에 관심을 기울일 필요가 있다고 주장하였다.
    사회적 ․ 문화적 맥락은 영아의 경험을 결정하고 그 맥락에서 얻어진 연구결과의 일반화 여부를 결정한다. 영아기 연구는 가정에서뿐만 아니라 실험실에서도 수행되는데, 어떤 장소에서 측정되었는가가 중요한 변수다. 실험실 연구는 맥락을 통제할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

    참고자료

    · 인간행동과 사회환경 - 고명수/이승현 외 3명 저, 정민사, 2018
    · 발달심리학 : 전생애 인간발달 / 정옥분 저 / 학지사 / 2014
    · 조직과 인간관계론 - 이택호/강정원 저, 북넷, 2013
    · 성격심리학 / 권석만 저 / 학지사 / 2017
    · 인간발달 / 조복희, 도현심 외 1명 저 / 교문사 / 2016
    · 유아교육 / 지옥정, 조혜진 저 / 창지사 / 2021
    · 사회복지서비스 : 한국산업인력공단, 진한엠앤비, 2015
    · 인간행동과 사회환경 - 고명수/이승현 외 3명 저, 정민사, 2018
    · 성장발달과 건강 : 김태임, 김희순 외 3명 저 / 2014 / 교문사
    · 교육심리학 : 학습심리학 / 이웅 저 / 한국교육기획 / 2009
    · 아동발달 / 이항재 저 / 교육과학사 / 2004
    · 인간발달과 교육 / 이현림, 김영숙 저 / 교육과학사 / 2016
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 맥락
      맥락은 어떤 상황이나 행동을 이해하고 해석하는 데 매우 중요한 요소입니다. 맥락 없이는 상황을 정확하게 파악하기 어렵고, 적절한 판단과 대응을 하기 어려울 수 있습니다. 특히 AI 시스템의 경우 맥락을 충분히 고려하지 않으면 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템 개발 시 맥락을 면밀히 분석하고 반영하는 것이 중요합니다. 또한 AI 시스템이 사용되는 상황에 대한 이해도 높여야 합니다. 이를 통해 AI 시스템이 보다 적절하고 효과적으로 작동할 수 있을 것입니다.
    • 2. 상태
      AI 시스템의 상태는 매우 중요한 요소입니다. AI 시스템의 상태에 따라 시스템의 성능, 안정성, 신뢰성 등이 달라질 수 있기 때문입니다. 따라서 AI 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링하고 관리하는 것이 필요합니다. 시스템의 입력, 출력, 내부 프로세스 등을 면밀히 관찰하여 이상 징후를 조기에 발견하고 적절한 조치를 취해야 합니다. 또한 AI 시스템의 상태 변화에 따른 영향을 분석하고 대응 방안을 마련해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템의 안정적이고 신뢰할 수 있는 운영을 보장할 수 있을 것입니다.
    • 3. 연령
      AI 시스템의 연령은 시스템의 성능과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 새로 개발된 AI 시스템은 최신 기술과 데이터를 활용하여 높은 성능을 발휘할 수 있지만, 오랜 기간 운영되면서 데이터와 기술이 점차 낙후될 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 연령을 고려하여 주기적인 업데이트와 개선이 필요합니다. 또한 AI 시스템의 수명 주기를 관리하고 적절한 시기에 교체하는 것도 중요합니다. 이를 통해 AI 시스템의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지할 수 있을 것입니다.
    • 4. 수행 대 능력
      AI 시스템의 수행 능력과 실제 능력 간의 차이는 매우 중요한 문제입니다. AI 시스템이 실제로 수행할 수 있는 능력과 사용자가 기대하는 능력 간에 차이가 있다면, 이는 AI 시스템의 신뢰성과 유용성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 수행 능력을 정확하게 평가하고, 이를 사용자에게 투명하게 공개하는 것이 필요합니다. 또한 AI 시스템의 능력을 지속적으로 향상시키고, 사용자의 기대치와 부합할 수 있도록 노력해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템의 신뢰성과 유용성을 높일 수 있을 것입니다.
    • 5. 윤리적 문제
      AI 시스템의 윤리적 문제는 매우 중요한 이슈입니다. AI 시스템이 인간의 의사결정을 지원하거나 대체하는 경우, 그 결정이 윤리적으로 적절한지 여부가 매우 중요합니다. AI 시스템이 편향된 데이터나 알고리즘으로 인해 차별적인 결과를 내놓거나, 인간의 기본적 권리를 침해할 수 있기 때문입니다. 따라서 AI 시스템 개발 및 운영 과정에서 윤리적 고려사항을 면밀히 검토하고, 이를 시스템에 반영해야 합니다. 또한 AI 시스템의 투명성과 설명가능성을 높여 사용자들이 시스템의 의사결정 과정을 이해할 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템의 윤리적 문제를 최소화하고, 사회적 신뢰를 확보할 수 있을 것입니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      영아 연구에 있어 고려해야 할 다양한 측면들을 체계적으로 정리하고, 윤리적 문제에 대해서도 구체적으로 다루고 있어 영아 연구를 수행하는 연구자들에게 유용한 정보를 제공하고 있습니다.
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