• Title/Summary/Keyword: 기하 문제해결

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수학교사들의 내용지식이 학생들의 기하 평가에 미치는 영향

  • Go, Sang-Suk;Jang, Hun
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.19 no.2 s.22
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    • pp.445-452
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    • 2005
  • 본 연구는 중 고등학교 교사 50명에 대하여 기하 문제의 논증기하적 또는 해석기하적 문제해결 전략이 학생들의 평가에 어떤 영향을 미치는가를 조사한 것이다. 중학교에서 고등학교로 진학하면 도형의 문제에 대한 해석기하적인 문제해결 능력은 교육과정 상 대단히 중요하게 가르쳐야 할 내용이다. 유클리드 기하에 바탕을 둔 논증기하의 지식은 좌표평면의 도형을 방정식으로 나타내고 연구하는 해석기하의 기본이다. 그럼에도 불구하고 많은 학생들은 논증기하적 문제해결을 선호하는 반면 해석기하적 문제해결은 어려워한다. 또한 논증기하적 문제 형태에는 논증기하적 문제해결 전략, 해석기하적 문제 형태에는 해석기하적 문제해결 전략을 구사하는 경향을 보인다. 본 연구는 중 고등학교 교사들의 기하 문제에 대한 내용 지식이 학생 평가에 미치는 영향에 초점이 맞추어져 있다.

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Research for Distinctive Features of Geometry Problem Solving According to Achievement Level on Middle School Students (중학생의 성취수준에 따른 기하 문제해결의 특징 탐색)

  • Kim Ki-Yoen;Kim Sun-Hee
    • School Mathematics
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    • v.8 no.2
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    • pp.215-237
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    • 2006
  • In this study, we research distinctive features of geometry problem solving of middle school students whose mathematical achievement levels are distinguished by National Assessment of Educational Achievement. We classified 9 students into 3 groups according to their level : advanced level, proficient level, basic level. They solved an atypical geometry problem while all their problem solving stages were observed and then analyzed in aspect of development of geometrical concepts and access to the route of problem solving. As those analyses, we gave some suggestions of teaching on mathematics as students' achievement level.

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A Study on Problem Solving Related with Geometric Interpretation of Algebraic Expressions (대수식의 기하학적 해석을 통한 문제해결에 대한 연구)

  • Lyou, Ik-Seung;Han, In-Ki
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.25 no.2
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    • pp.451-472
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    • 2011
  • In this paper we studied problem solving related with geometric interpretation of algebraic expressions. We analyzed algebraic expressions, related these expressions with geometric interpretation. By using geometric interpretation we could find new approaches to solving mathematical problems. We suggested new problem solving methods related with geometric interpretation of algebraic expressions.

인공지능에서 정수 프로그래밍을 위한 제약조건 해결기의 구현

  • 오윤상;조근식
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 1994.04a
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    • pp.159-165
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    • 1994
  • 실세계에서 발생하는 많은 문제들은 주어진 제약조건들을 만족하는 범위내에서 해를 찾는 제약만족문제(CSP)의 개념으로 설명될 수 있으며, 이러한 문제들의 해결을 위해 인공지능 및 OR 분야에서 활발한 연구가 계속 되어왔다. 본 연구는 대표적 논리언어인 prolog에서 유한이산 도메인 및 수치 제약조건의 해결을 위한 제약해결기에 대한 연구이다. 본 연구에서 구현된 제약해결기에서는 포워드체킹(FC)을 사용하여 조합적 문제를 효과적인 도메인 여과를 통해 탐색공간 및 탐색시간을 축소시키며, 또한 최적화 문제의 해결에 있어서도 그 문제에 주어진 목적함수와 FC의 장점을 조화 시킴으로써 최적해를 더욱 효과적으로 발견한다.

Problem-solving and Descartes' (문제해결과 데카르트의 <기하학>)

  • Han, Kyeong-Hye
    • Journal for History of Mathematics
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    • v.21 no.2
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    • pp.39-54
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    • 2008
  • This paper investigate Descartes' , which is significant in the history of mathematics, from standpoint of problem-solving. Descartes has clarified the general principle of problem-solving. What is more important, he has found his own new method to solve confronting problem. It is said that those great achievements have exercised profound influence over following generation. Accordingly this article analyze Descartes' work focusing his method.

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문제해결을 통한 수학적 일반성의 발견

  • Kim, Yong-Dae
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.15
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    • pp.153-159
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    • 2003
  • 수학 학습의 목표를 수학적 사고력의 신장이라는 측면에서 보았을 때 이를 위하여 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 활동은 중요하다. 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시키고 사고의 유연성을 길러줄 수 있는 방법이 된다. 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 과정에서 이미 알고 있는 지식이 어떻게 응용되는지를 알게 된다. 특히 기하 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시킬 수 있는 좋은 예가 된다. 본고에서는 문제해결을 통한 수학적 일반성을 발견하기 위한 방법으로서 문제에 대한 다양한 해법을 연역과 귀납에 의하여 일반화하는 과정을 탐색하고자 한다. 특히 수학 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 것은 문제해결 전략으로서 뿐만 아니라 창의적 사고의 신장 측면에서 시사점을 던져준다.

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A study on the use of continuous spectrum in problem solving in a dynamic geometry environment (동적 기하 환경의 문제 해결 과정에서 연속 스펙트럼 활용에 대한 소고)

  • Heo, Nam Gu
    • The Mathematical Education
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    • v.60 no.4
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    • pp.543-554
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    • 2021
  • The dynamic geometric environment plays a positive role in solving students' geometric problems. Students can infer invariance in change through dragging, and help solve geometric problems through the analysis method. In this study, the continuous spectrum of the dynamic geometric environment can be used to solve problems of students. The continuous spectrum can be used in the 'Understand the problem' of Polya(1957)'s problem solving stage. Visually representation using continuous spectrum allows students to immediately understand the problem. The continuous spectrum can be used in the 'Devise a plan' stage. Students can define a function and explore changes visually in function values in a continuous range through continuous spectrum. Students can guess the solution of the optimization problem based on the results of their visual exploration, guess common properties through exploration activities on solutions optimized in dynamic geometries, and establish problem solving strategies based on this hypothesis. The continuous spectrum can be used in the 'Review/Extend' stage. Students can check whether their solution is equal to the solution in question through a continuous spectrum. Through this, students can look back on their thinking process. In addition, the continuous spectrum can help students guess and justify the generalized nature of a given problem. Continuous spectrum are likely to help students problem solving, so it is necessary to apply and analysis of educational effects using continuous spectrum in students' geometric learning.

An Influence of Visualization on Geometric Problem Solving in the Elementary Mathematics (시각화가 초등기하문제해결에 미치는 영향)

  • Yun, Yea-Joo;Kang, Sin-Po;Kim, Sung-Joon
    • Journal of the Korean School Mathematics Society
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    • v.13 no.4
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    • pp.655-678
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    • 2010
  • In the elementary mathematics, geometric education emphasize spatial sense and understandings of figures through development of intuitions in space. Especially space visualization is one of the factors which try conclusion with geometric problem solving. But studies about space visualization are limited to middle school geometric education, studies in elementary level haven't been done until now. Namely, discussions about elementary students' space visualization process and methods in plane or space figures is deficient in relation to geometric problem solving. This paper examines these aspects, especially in relation to plane and space problem solving in elementary levels. First, we investigate visualization methods for plane problem solving and space problem solving respectively, and analyse in diagram form how progress understanding of figures and visualization process. Next, we derive constituent factor on visualization process, and make a check errors which represented by difficulties in visualization process. Through these analysis, this paper aims at deriving an influence of visualization on geometric problem solving in the elementary mathematics.

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기하학적 계획법

  • Kang, Suk-Ho
    • Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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    • v.1 no.1
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    • pp.51-54
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    • 1976
  • 1964년에 Duffin과 Zener는 기하적 계획법(Geometric Programming)이란 새로운 비선형 계획법(Nonlinaer Programming)을 개발하였다. 이 새로운 기하적 계획법은 수주한 형태의 비선형 계획문제에만 적용이 가능하지만 반면 적용이 가능한 문제에 관해서는 매우 강력한 계획법중에 하나가 된다. 지금부터 기하적 계획법의 원리와 그에 따르는 문제해결 예제를 들면서 적용 가능한 비선형 문제를 해결하겠다.

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Extending An EBL Based Conrol-Knowledge Planner for Anycase Subgoals (Anycase Subgoal을 위한 EBL 기반의 제어지식형 계획기의 확장)

  • 이동복;이수원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.18-20
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    • 1998
  • 본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.

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