• 한국학교수학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.459-478
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• 2013

교수학적 변환은 '학문 수학'을 '학교 수학'으로 변화시키는 다차원적인 변용의 과정을 다룬다. 본 연구는 학문 수학에서 출발하여 수학 교육과정, 수학 교과서, 수학 수업으로 이어지는 일련의 과정에서 나타날 수 있는 교수학적 변환의 예로 FOIL 방법, 삼각함수의 정의(한국 교과서), 연산의 순서, 원의 넓이와 원주, 미터법의 단위, 삼각함수의 정의(미국 수업), 정수의 연산, 정다면체에 대한 설명을 제시하고, 그 특징 및 변환의 의도에 따라 기억법, 직관화/구체화의 두 가지 유형으로 분류하였다. 또한 교수학적 변환에 대한 한국과 미국 수학 교사의 인식을 알아보기 위해 설문조사를 실시하고, 변환의 적절성과 필요성을 조사하였다. 마지막으로는 교수학적 변환과 관련하여 발생할 수 있는 극단적인 교수학적 현상인 '메타-인지 이동'을 설문조사 결과를 중심으로 논의하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제21권3호
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• pp.407-430
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• 2007

수학적 지식의 개인화/배경화, 탈개인화/탈배경화의 과정이 간과되거나 지나치게 강조됨으로써 발생하는 극단적 교수 현상은 항상 우리의 교수 실제에 내재하고 있으며, 사실 교사들을 심리적으로나 교수학적으로 압박하는 현상이라 볼 수 있다. 그러나 학생들이 수학 수업에서 보이는 오류나 오개념, 장애등에 관한 문제는 많은 연구가 이루어져 있지만 교사에 의해 나타나는 극단적 교수 현상에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다고 해도 과언은 아니다. 이에 본 연구에서는 네 가지 극단적 교수 현상에 대해 설명하고, 여러 가지 사례연구에서 다양한 예문들을 제시한 후 분석하는 방법으로 이들 극단적 교수 현상에 대한 이해를 도울 것이다. 또한 이러한 분석을 토대로 수학교실에서 나타나는 극단적 교수현상을 극복할 수 있는 방법에 대해서도 논의 할 것이다. 이 연구 논문은 교사들이 자기 자신의 수업을 반성하게 함으로써 극단적으로 진행되는 교수학적 현상의 기준이 될 것이고, 나아가 보다 나은 교수학적 상황을 고려하기 위한 자료를 제공할 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.313-323
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• 2015

이 연구는 모델링을 강조한 논의 기반 일반화학실험 활동에서 나타나는 학생들의 모델링 변화와 변화 과정 및 모델링에서 나타나는 학생들의 인지과정에 대한 탐색을 통해 논의에 바탕을 둔 교수 전략이 모델링에 어떠한 영향을 미치는지와 변화의 이유를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 일반화학을 수강하는 사범대학 화학교육과 1학년 학생 21명을 대상으로 모델링을 강조한 논의 기반 일반화학실험 여섯 개 활동을 1학기 동안 적용하였고, 학생들의 모델링에서 나타나는 인지과정을 탐색하기 위해 학생 인터뷰 자료를 수집하였다. 모델링 수행에서 나타나는 인지과정의 분석 결과, 효과적인 모델의 요소에 대해 학생들은 시각적 표현, 설득력 있는 설명의 제공, 수사학적 구조의 측면에서 응답하였다. 모델링 과정에서 사용한 전략에 대해서 학생들은 모델링 수행 전과 수행과정의 두 가지 측면에서 응답하였다. 모델링 수행 전에는 실험 보고서를 작성하는 과정에서 중요한 키워드 등을 미리 정리해 두거나 개요를 따로 작성하고 실제 모델링 수행과정에서는 다양한 자료를 이용, 자료를 재구성하여 제시, 핵심개념에 대한 정의와 설명을 제시, 수사학적 구조를 고려, 메타인지를 이용하는 전략을 사용하였다. 모델링 과정에서에서 겪는 어려움에 대한 학생들의 응답은 모델링 전략의 부재, 이해 부족의 두 가지 범주로 나눌 수 있었으며, 이러한 어려움의 해소에 대한 학생들의 응답은 모델링 전략의 부재와 내용 이해 부족으로 나타나는 어려움을 해소하기 위해 어떻게 모델링 전략을 습득하고 내용을 이해하는지로 구분되었다. 학생들은 피드백 단계, 모델링 경험, 실험 보고서에 대한 평가, 자신이 이전에 작성한 모델, 참고문헌을 통해 전략을 습득하며, 내용에 대한 이해는 수업 단계에서 나타나는 논의 과정과 실험 보고서 작성 과정을 통해 이루어졌다. 이러한 결과로부터 모델링을 교수학습에 이용할 때 논의에 기반을 둔 학습전략이 정신 모델을 검증하고 수정하여 표현된 모델로 구현하는 과정에 도움을 주고 과학 개념과 더불어 메타모델링 지식의 이해를 도와 학생들의 모델링 발달에 영향을 줌을 보여 주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권6호
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• pp.19-29
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• 2007

본 논문에서는 이동 로봇의 다계층으로 로봇 지식 체계를 구축함으로써 실생활 환경에서 잡음이 섞인 센서 때문에 소실되거나 잃어버리거나 가려진 정보를 찾아낼 수 있는 추론(inference)할 수 있는 로봇 지식을 구현하고자 한다. 로봇 지식 체계는 4개의 지식 계층과 2종류의 규칙 (rule)과 공리 (Axiom)으로 구성되어 있다. 인지, 모델, 정황, 활동의 4 개의 지식 계층 (KClass)으로 구성된다. 각각의 지식 계층은 3개의 지식 층 (KLevel)과 3개의 온톨로지 층 (OLayer)으로 구성된다. 3개의 지식층은 하위 층, 중간, 상위 지식층이고, 3 개의 온톨로지 층은 메타 온톨로지, 온톨로지 스키마, 온톨로지 인스턴스 층이다. 공리는 각 온톨로지 층 내에서 온톨로지 요소인 개념간의 관계를 표현하고, 2종류의 규칙은 서로 다른 온톨로지 층간, 서로 다른 지식 계층 간의 연관을 각각 표현한다. 따라서 이러한 특징의 로봇의 하위 수준의 센서 정보에서 상위 수준의 의미 정보를 통합 할 수 있도록 하고, 통합된 지식을 가지고 이웃한 층간의 단방향 추론 및 몇 개의 층들 간의 양방향 추론을 통해 불확실하고 부분적인 정보에 대한 질문에 응답할 수 있다. 이러한 우리의 로봇 지식 체계의 유용성이 물체 인식과 주행을 위한 여러 실험을 통하여 검증할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.105-114
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• 2016

수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.