이 연구는 2007 개정 교육과정의 '기하와 벡터' 교과에서 다루어지는 벡터와 내적 개념을 분석하여 그 특징을 기술함으로써 벡터와 내적 개념 지도의 교수학적 시사점을 얻는데 목적을 두었다. 이를 위해 '기하와 벡터' 교육과정에서 다루어지는 벡터와 내적 개념 분석을 위한 세부 관점을 Tall(2002a; Tall, 2004b)과 Watson et al.(2003; Watson, 2002)에 기초하여 5가지로 추출하고, 이렇게 추출된 세부 관점을 토대로 '기하와 벡터' 교육과정 및 교육과정해설서, '기하와 벡터' 교과서 10종 모두에서 다루어지는 벡터와 내적 개념의 특징을 분석하였다. 이로부터 벡터와 내적 개념 형성과 관련된 교육과정상의 이슈를 구체화하였으며 이에 비추어 '기하와 벡터' 교과서에서 벡터 단원의 내용을 전개하는 방식과 관련된 시사점을 논의하였다.
수학적 개념의 지도순서에는 크게 역사적 순서, 이론적 체계, 강의적 체계순서로 나뉜다. 본 논문에서는 벡터개념을 대상으로 구체적으로 강의적 체계순서를 정하는 문제를 논의하고자 한다. 이를 위해 먼저 2가지 원료에 해당하는 벡터개념의 역사적 순서와 이론적 체계에 대해 조사한다. 이 조사를 바탕으로 양자의 결합으로서 벡터개념의 강의적 체계순서를 정하는 기준과 형태에 관해 고려한다.
2015 개정 수학과 교육과정에서는 <인공지능 수학> 과목이 신설되었으며, 행렬과 공간벡터 내용은 2015 개정 수학과 교육과정에서 <고급 수학>을 제외하고는 <인공지능 수학>에만 등장하는 일시적이면서도 특별한 상황에 놓여있다. 본 연구는 2015 개정 수학과 교육과정에 따라 5종으로 출판된 <인공지능 수학> 교과서의 자료의 표현, 자료의 분류, 자료의 처리 단원에서 인공지능을 이해하는데 필수적인 수학 개념이자 관련 학습 요소인 행렬과 벡터에 대한 정의와 관련 하위 개념들이 어떻게 구현되고 있는지를 파악하고, 유사한 개념이 다루어지는 타 교과목과의 연결성을 분석하였다. 그 결과, 행렬의 경우 기본 개념 제시에는 큰 차이가 없었으나 교과서별로 이미지 자료를 처리하는 데 있어 활용한 행렬의 하부 개념 유형이나 이용한 행렬의 연산에는 다소 차이가 있음이 확인되었다. 벡터의 정의와 하부 개념과 관련된 내용은 교과서별로 상이하였고, 벡터의 활용을 전개하는 데에 있어 벡터의 크기, 두 벡터 사이의 거리나 벡터의 내적에 대한 맥락의 수준 및 수학적인 해석에는 차이가 있었다. 이를 통해 벡터와 관련된 개념을 수학 교과의 연계성에 치중하여 설명한 교과서와 수학적 개념과 원리보다는 인공지능과 관련한 지식 학습에 초점을 맞춘 교과서가 식별되었다. 결과를 바탕으로 교육과정과 교과서 개발을 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 벡터 개념에 대해 예비교사와 현직교사가 어떻게 이해하고 있는가를 밝히는 것을 연구의 목적으로 한다. 이에 벡터 개념에 대한 예비교사와 현직교사의 가르치기 위한 수학적 지식(MKT)을 알아보고자 한다. 설문지와 인터뷰 조사 결과 예비교사와 현직교사 모두 벡터 자체가 되는 것보다 벡터의 표현수단을 벡터로 보는 경향이 있었으며 예비교사는 상대적으로 벡터를 벡터공간의 원소로 보는 대학교 수준의 공통내용지식(CCK)으로 응답했던 반면, 현직교사는 가르치는 상황에 필요한 특수 내용지식(SCK)과 내용과 가르치는 것에 대한 지식(KCT)으로 응답하고 있었다. 본 연구는 이를 바탕으로 다음과 같은 벡터 개념에 대한 CCK, SCK, KCT와 수평내용지식 (Horizon content knowledge)을 도출하였다. 또한 논의된 벡터 개념에 대한 MKT를 바탕으로 MKT 하위 영역 간의 관련성에 대해서도 살펴보았다.
본 논문에서는 수학적 개념을 어떻게 가르쳐야 할 것인가를 고려한다. 특히 개념학습에 있어서 수학적 직관에 의해 개념이해, 계산기능, 응용의 3가지 요소를 균형적이고 통합적으로 달성하는 것을 목표로 삼는다. 이를 치한 방안으로 수학적 개념을 3종류의 수리철학인 직관주의, 논리주의, 형식주의에 의거하여 직관적 개념, 논리적 개념, 형식적 개념의 3가지 유형으로 분류한다. 또한 벡터이론의 중요한 9가지 개념을 통하여 유형의 차이에 대해 실제적인 고찰을 한다. 이로부터 벡터이론의 효과적인 개념학습을 위해서 요구되는 학습의 순서와 강조점을 제안한다.
본 논문에서는 전자문서의 개념적 분류기법을 제안한다. 기존의 문서분류는 대부분 문서에 나타난 용어를 기반으로 분류하므로 개념적인 분류가 불가능하다. 제안된 기법에서는 한국어 시소러스를 사용하여 문서에 나타난 용어 뿐 아니라 용어의 상하위 개념을 기준으로 문서를 분류할 수 있다. 특히, 제안된 방법은 확률 벡터를 사용하는 방식으로써 점진적인 학습이 가능하다는 장점도 가진다.
인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 분류기TAXON(Concept-based Text Categorization System)의 개선을 도모한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 명사를 추출하고 명사의 개념을 시소러스 도구를 통해 획득한 후 이를 벡터화하여 주제와 입력 문서와의 관계성을 검사하는 문서 분류기이다. 본 논문은 문서 분류기 TAXON의 성능을 향상시키기 위하여 확률벡터 계산에 가중치 부여 휴리스틱을 도입한다. 그리고 시소러스 도구를 확장하여 문서 분류의 질을 높인다.
스칼라 처리지향의 기계에서 벡터 처리를 위해서는 스칼라 처리가 벡터 요소 수 만큼 수행되어야 한다. 소위 von Neumann원리에 의한 벡터 처리기법이다. 메모리를 악세스 하는 장치로는 명령어의 순차적 계수를 위한 프로그램 계수기 뿐이기 때문에 벡터 데이터의 악세스는 명령어의 지시나 또는 ALU 의 주소 계산에 의해 수행되어 야 한다. 여기서는 재래식 개념의 하드웨어적 결합을 보충하기 위해 벡터 요소들을 입체적으로 악세스하기 위한 악세스 장치의 설계를 제안한다. 벡터의 구조 처리를 위한 필요성은 명령어군에 포함되었고 그들 명령어들은 데이터 처리와 동시에 데이터 악세스 안에 처리되도록 한다.
18세기 오일러와 베르누이에 의해 최초로 등장했던 고유치의 개념 발생의 장은 탄성을 가진 물체의 변위에 관련된 미분 방정식의 풀이 해법 문제였다. 역사 발생적 원리에 따라 용수철에 매달린 물체의 변위 문제를 모델로 개혁 미분 방정식 수업에 기반한 학습자의 고유치 고유벡터의 효과적인 개념 발생의 가능성을 논한다. 소그룹 토의 학습으로 진행된 교수 학습 모델의 실제 적용 과정과 방법, 효과적인 인지변화에 대한 교수학적 요인과 학생들의 수학에 대한 정의적 태도의 변화를 진술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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