• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.49-65
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• 2010

본 연구는 함수의 개념정의와 개념이미지 형성을 위한 다양한 표상에서 정의역을 고려한 지도-학습을 권고하고자 함에 있다. 중학교 1학년 및 2학년의 수학 교과서에서 함수나 일차함수 개념을 도입하거나 이들 함수의 활용을 학습하는 데 탐구형 문제나 현실적 모델을 가져오고 이 모델로부터 표를 만들기도 하고 함수관계식을 찾게 한 다음 그래프를 그리게 하는 일련의 표상과 표상의 번역과정을 연습한다. 본 연구는 이러한 표상활동에서 일어나는 모델의 적절성과 표현의 적절성을 표상의 동치성과 정의역에 초점을 두어 논한다. 특히 일차함수의 활용에서 교과서에 제시된 휴대폰 요금문제나 저축문제 등에서 일차함수의 식과 그래프로 모델링하는 과정에 나타난 문제점을 비판적으로 검토하고 정의역의 중요성을 지적한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.119-124
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• 2002

공간적 관계정보(spatial relation)가 언어적 표상시스템과 비언어적 표상시스템에서 어떻게달라지는가를 범주화 모델의 원형이론 모델을 적용하여 알아보고자 하였다. 이전의 연구들에 따르면 공간적 관계정보에 대한 프로토타입이 언어적 범주와 비언어적 범주에서 다르다는 연구 결과(Crawford 등 2000, Huttenlocher 등 1991)와 동일하다. (Hayward & Tarr 1995)는 상반된 연구 결과가 제기되고 있다. 하지만 이전 연구들에서의 문제점은 언어/비언어 표상체계 간의 편향을 통제하지 못했기 때문에 과제에 따라 서로 다른 결과가 나온 것이라고 볼 수 있다 본 연구에서는 두 대상간의 관계정보를 문장으로 제시한 조건, 그림으로 제시한 조건, 그리고 두 조건을 혼합한 조건을 사용하여 편향에 의한 효과를 제거하고자 하였다. 실험은 각 조건에 따라 짝으로 구성된 자극을 학습한 후 검사자극을 공간적 관계정보를 다양하게 하여 학습자극과 동일한지 아닌지를 판단하게 하였다. 실험결과 관계정보를 언어적으로 제시한 조건과 비언어적으로 제시한 조건간에 대상의 위치에 따른 반응시간의 경향성에서 차이가 없었으며, 대상이 단어인지 그림인지에 따라서 반응시간에서 통계적으로 차이가 나타났다. 그리고 두 표상체계에서 공간적 관계에 대한 프로토타입을 분석한 결과 수직축을 중심으로 전형성 효과가 나타나는 것을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2016

컴퓨터기반 협력학습도구를 사용하여 한 공간에서 다양한 관점을 가진 사람들이 토의하고자 할 때, 작성된 글이 과제내용 중 어느 부분에 해당하는 것인지를 파악하는 것이 어렵고 서로의 지식과 의견을 공유하는데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 컴퓨터 기반 협력학습에서 공유지식 형성을 방해하는 요인을 문헌연구를 통해 분석하고 도출된 원리를 기반으로 협력표상도구를 설계하였다. 설계된 도구는 평가 준거에 따른 체크리스트와 F.G.I를 통해 교수자, 설계자, 학습자의 다양한 의견을 수렴함으로써 반복 조정되었다. 최종 조정된 도구는 복합 과제를 해결해야하는 컴퓨터 기반 협력학습상황에서 학습자 간 지식 및 의견을 공유하는 데 방해요소를 최소화하여 협의를 촉진하고 고차원의 해결책을 도출하는 데 기여할 것이라 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.326-333
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• 2001

조사어미사전은 한국어 연구 및 교육, 정보처리 분야에 두루 이용될 수 있는 범용적 전자사전을 지향하는 세종전자사전의 한 위성사전으로서, 한국어 조사와 어미에 대한 각종 언어 정보를 체계적이고 일관된 형식으로 표상하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러한 목적을 달성하기 위해 본 연구 작업에서는 조사와 어미의 형태적 변이 양상과 조건을 상세히 밝히는 한편, 의미 통사적 특성과 제약에 관한 다양한 정보들을 가능한 한 풍부하게 제시하고 있다. 조사와 어미에 대하여 사전에 풍부하고 다양한 언어 정보를 표상하는 작업은 기존의 한국어 인쇄사전은 물론 전자사전에서도 본격적으로 시도되지 않았던 것으로, 본 사전에서 현재까지 기술하고 있는 다양한 정보들은 앞으로 한국어에 대한 순수 언어학적 연구만이 아니라 한국어 정보 처리 분야의 발전에 있어서도 기여하는 바가 적지 않을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권5호
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• pp.479-490
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• 2014

이 연구는 과학교육에서 의사소통을 위해 글쓰기와 논의를 활용한 논의-기반 모델링 전략의 개발을 목적으로 하였다. 논의-기반 모델링 전략은 모델링의 목적인 의사소통을 위해 자신이 만든 모델을 논의와 글쓰기를 통해 과학적 언어를 사용하여 스스로 정리하거나 표현하고, 다른 사람의 의견을 듣고 교환하는 과정을 통해 모델을 평가하고 수정하는 일련의 과정을 의미한다. 이 전략은 과학교육에서 모델링에 어려움을 느끼는 학생과 교사를 지원하기 위한 것으로 다음 네 가지 요소의 발달에 초점을 맞추었다. 첫째 여러 문제 상황을 관찰하여 문제를 연관지어 인식하는 문제인식이다. 둘째는 과학적 설명을 위해 충분한 과학개념을 구조화하여 제시하는 과학개념 구조화이며, 셋째는 주장에 대해 적절한 표상을 증거로 제시하는 주장-증거 적절성이다. 마지막은 증거제시에서 다양한 표상의 사용과 이 표상들을 전환하고 통합하는 다중표상 지수이다. 이 네 가지 요소의 발달을 위해 세 가지 stage를 구성하였다. '인지 과정'은 다중표상에 대한 이해를 위한 것이고, '해석 과정'은 다중표상 활동을 통해 증거 제시의 중요성을 인식하는 것이며, '적용 과정'은 학생들이 논의-기반 모델링을 직접 접해보는 것이다. 이 적용 과정에서는 질문 또는 문제 만들기-실험 설계 및 수행하기-관찰 통한 조사하기-자료의 분석 및 해석하기-임시 모델 설계하기-논의하기-되돌아보기-모델 평가하기-모델 수정하기의 아홉 개의 단계로 이루어진다. 논의-기반 모델링 전략은 학생들이 자신이 설계한 임시모델을 다른 사람과 공유하기 위해 증거를 바탕으로 발표하고 반박하는 논의과정을 통해 증거 제시의 필요성을 인식할 수 있다. 논의과정 후 학생들은 주장과 증거를 다중표상으로 나타내는 것에 대해 되돌아보는 과정을 거치면서 주장-증거 적절성을 높이게 된다. 또한 모델을 평가하기 위한 기준을 만들고, 이를 바탕으로 자신의 모둠이나 다른 모둠의 모델을 평가하고 그 결과를 피드백 받으면서 수정하게 된다. 이러한 일련의 과정을 거치면서 관찰한 자연세계의 현상에 대한 자신의 설명체계를 만듦으로써 과학적 지식을 형성할 수 있는 기회를 제공받을 수 있다.

• 논리연구
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• 제2권
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• pp.63-89
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• 1998

확률에 관한 수학적 탐구가 시작된 18세기이래 다양한 확률에 관안 이론들이 등장하기 시작했다. 이렇게 다양한 확률 이론 중에서 가장 뒤늦게 제안되어 발전되어 온 주관주의 확률 이론을 소개하고 그 이론에 대한 평가를 시도하는 것이 이 논문의 목적이다. 주관주의 확률 이론은 램지에 의해서 제안되고 드 피네티와 새비지 등에 의해서 발전되어 왔는데, 그 이론의 핵심은 확률을 주관적인 믿음의 정도(degree of belief)로 파악하는 것이다. 이 이론은 다른 여러 가지 이론과 비교하여 많은 장점을 가짐에도 불구하고 몇 가지 문제점을 갖는다. 그 중에서도 기장 큰 문제점은 어떤 사건에 대한 객관적인 확률을 부정하는 것이다. 따라서 주관주의 이론에 대한 적절한 평가는 바로 이러한 문제점에 대해서 어떠한 대답이 주어질 수 있는가에 달려 있다고 할 수 있을 것이다. 드 피네티의 교환 기능한 확률(exchangeable probability)이리는 개념과 그와 관련된 표상정리(representation theorem)는 부분적으로 이러한 문제에 답하는 것처럼 보인다. 그러므로 필자는 이 논문에서 이러한 주관주의 확률 이론의 내용을 살펴보고 그에 대한 평가를 함으로써 주관주의 확률 이론이 갖는 의의를 논할 것이다.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-20
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• 2021

이 연구는 과학적 모델을 적용한 두 차례 야외지질학습(관악산과 한탄강 형성과정)에서 학생들이 보여주는 표상적 능력에 대한 이해를 목적으로 하였다. 수도권 소재 대학부설 영재원 10명의 학생들이 자발적으로 참여하였다. 야외학습환경과 교실학습환경에서 학생들이 작성한 서면 자료, 수업 과정에 대한 모든 영상녹음 및 음성 녹음 자료, 수업 종료 후 면담 자료를 수집하였다. 표상적 능력 수준을 구분하는 분석틀로 학생들의 표상 능력의 단계를 구분하고 과학적 모델 형성 과정에서 표상적 능력의 수준과 최종모델과의 결과론적인 해석을 덧붙였다. 그 결과 학생들의 표상적 능력은 1~6수준까지 다양하게 나타났다. 다만, 학생들은 야외학습환경에서 교실학습환경보다 상대적으로 낮은 수준의 표상적 능력을 보였다. 즉, 야외학습환경에서 상대적으로 낮은 수준의 표상적 능력으로부터 시작되어 교실학습환경에서 학생들이 표상적 능력의 수준을 높인 것을 결과론적으로 보였다. 궁극적으로 학생들의 표상적 능력을 이해하는 것은 과학적 모델 형성과정에서 현상을 설명하기 위한 도구로써 학술적인 의미를 지녔다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권4호
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• pp.423-436
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• 2009

이 연구에서는 중등 과학 교과서의 과학적 모형들에 대해 그 표상 양식과 속성에 따라 분류하는 분석틀을 개발하여, 7${\sim}$10학년 과학 교과서 생명 영역에 제시된 과학적 모형들의 유형을 분석하였다. 그 결과, 모형의 표상 양식은 생명 영역의 주제별로 특성을 나타냈다. 전체적으로는 기관의 형태를 표상한 그림이나 시스템의 작동에 대한 설명과 같은 모상 모형과 상징적 모형의 비율이 고르게 높았다. 그러나 '생물의 구성'과 '생명의 연속성' 에서는 실제적 모형이 상대적으로 높게 나타났다. 또한 이론적 모형은 개념의 특성상 추상성이 높기 때문에 '생명의 연속성' 주제에서 일부 제시되었다. 몸짓 모형이나 비유적 모형은 매우 낮은 비율을 보였다. 표상의 속성 차원에서는 모든 주제에서 정적 모형의 비율이 매우 높았고, 동적 모형의 비율은 매우 낮았다. 따라서 과학 개념들의 특성을 좀 더 명확히 파악하고, 그 개념을 정확히 표상할 수 있는 다양한 유형의 모형들을 개발하려는 노력이 요구된다. 과학적 모형들에 대한 유형 분석은 개념이나 현상을 표상하는 모형의 유용성과 한계를 파악할 수 있고, 특정 개념을 표상하는데 적합한 모형을 고안하는데 도웅을 줄 수 있다. 또한 이런 유형의 분석은 현 교과서들에 나타난 과학적 모형 사용의 제한점과 바람직한 방향을 모색하게 할 뿐 아니라, 7차 개정 교육과정에 따른 과학 교과서를 구성하는데 유용한 정보를 제공해 줄 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.