• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제19권1호통권21호
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• pp.101-110
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• 2005

최근 학교 수학교육에서는 창의성 교육을 강조하고 있으며, 창의성을 향상시킬 수 있는 프로그램에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 창의성을 향상시키기 위해서는 기계적인 계산에 의해서 한 가지 답을 구하는 학습보다는 탐구하고, 추측하고, 논리적으로 추론하고, 다양한 문제해결 전략을 구사할 수 있는 능력을 키우는 프로그램이 필요하다. 또, 이러한 프로그램이 학생들에게 활동을 통해 다양한 경험을 제공할 수 있다면 더욱 효과적일 것이다. 이 논문에서는 이러한 다양한 창의성 프로그램을 소개하였고, 창의성을 평가하는 방법을 소개하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.183-206
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• 2018

수학 교사의 전문 역량을 인지적인 관점뿐만 아니라 상황적인 관점에서도 바라보아야 한다는 주장이 대두되고 있다. 본 연구에서는 수학 교사의 노티싱(주목하기) 능력을 상황적인 맥락의 수학 교사 전문 역량으로 고려하는 입장에서, 비디오 클럽에 참여한 수학 교사들의 통계적 변이 추론에 대한 노티싱 변화를 탐색하였다. 그 결과, 노티싱의 세 가지 요소인 주의 기울이기, 해석하기, 반응 결정하기 중에서 '해석하기' 요소가 교사의 노티싱 변화 과정에서 중요한 역할을 하였음을 관찰하였다. 주의 기울이기와 반응 결정하기 요소는 해석하기 요소의 영향을 받아 결정되는 모습을 보였다. 또한, 영상으로 제시된 학생 활동과 관련이 있는 통계적 변이 추론 발달 프레임은 교사들의 논의를 통계적 변이성에 머무르게 하고, 의사소통을 활발하게 만들어줌으로써 노티싱의 변화를 간접적으로 이끌어 냄을 알 수 있었다. 본 논문의 말미에 수학 교사의 노티싱을 개선하기 위한 비디오 클럽의 중재 방안 설계에 있어 고려해야 할 점들에 관하여 논의하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제28권4호
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• pp.553-571
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• 2014

근래 수학의 학습에서 수학의 내용뿐만 아니라 수학적 과정을 평가할 수 있는 문항의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있다. 본 연구에서는 수학의 내용과 더불어 수학적 과정 즉, 수학적 의사소통, 추론, 문제해결을 명시적인 평가요소로 포함하는 서술형 문항으로서 '수학적 과정 문항'이라는 개념을 제안하고, 수학적 과정 문항의 제작을 위한 예시 평가기준과 문항 및 채점기준 개발을 통해 서술형 문항을 활용한 수학적 과정 평가 방안을 논의한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제55권3호
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• pp.251-279
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• 2016

There are many studies on 'how' students solve mathematical problems, but few of them sufficiently explained 'why' they have to solve the problems in their own different ways. As quantitative reasoning is the basis for algebraic reasoning, to scrutinize a student's way of dealing with quantities in a problem situation is critical for understanding why the student has to solve it in such a way. From our teaching experiments with two ninth-grade students, we found that emergences of a certain level of covariational reasoning were highly consistent across different types of problems within each participating student. They conceived the given problem situations at different levels of covariation and constructed their own quantity-structures. It led them to solve the problems with the resources accessible to their structures only, and never reconciled with the other's solving strategies even after having reflection and discussion on their solutions. It indicates that their own structure of quantities constrained the whole process of problem solving and they could not discard the structures. Based on the results, we argue that teachers, in order to provide practical supports for students' problem solving, need to focus on the students' way of covariational reasoning of problem situations.

• 한국수학사학회지
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• 제11권1호
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• pp.68-77
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• 1998

There are two approach methods widely in statistical inferences. First is sampling theory methods and the other is Bayesian methods. In this paper, we will introduce the most basic differences of the two approach methods. Especially, we investigate and introduce the historical origin of Bayesian methods in Statistical inferences which is currently used. Also, we introduce the some characteristics of sampling theory method and Bayesian methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2018

인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권3호
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• pp.457-478
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• 2016

본 연구의 목적은 중학생들의 함수의 그래프 개념에 대한 이해와 발달을 탐색하는 것이다. 본 연구를 위해 일차함수를 학습한 경험이 없는 중학생 2명을 대상으로 약 7개월에 걸쳐 교수실험을 진행하였고, 수업을 진행하고 분석하는 과정에서 두 학생 모두 상황을 그래프로 표현하고 그래프를 상황에 적절하게 해석하는 초기 과제에서 두 변량 사이의 함수 관계보다 산술적인 값들에 주안점을 둔다는 것이 드러났다. 이에 본 연구에서는 함수의 그래프에 대한 이해와 발달, 학생간의 차이점이 드러나는 과제에 주목하여 교사가 학생들에게 제시한 과제의 의도 및 역할, 과제에 대한 학생의 반응을 기술하였다. 특히 학생의 반응은 Castillow-Garsow(2012)가 제안한 과제를 해결하는 방식, 그 방식을 이끌어내는 추론, 과제의 해결로 나누어 분석하였다. 그 결과, 함수의 그래프 표현 및 해석에서 양들의 변화와 연속성에 대한 인식의 중요성을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제21권3호
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• pp.527-540
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• 2007

수학적 지식들이 참으로 인정되기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 수학적 지식들은 추가되거나, 수정되거나, 혹은 거짓인 것으로 밝혀져왔다. 수학적 지식들은 수학적 언어, 명제, 추론, 질문, 메타수학적 관점으로 이루어져있다. 이것들은 수학자들의 연구과 반박에 의해, 반박을 고려한 증명의 수정에 의해, 새로운 개념의 소개에 의해, 새로운 개념에 대한 질문의 추가에 의해, 새로운 질문에 대한 답변을 찾기 위한 노력에 의해, 이전의 연구들을 현재에 적용하려는 시도에 의해 끊임없이 변화되어왔다. 본 연구에서는 Kitcher가 제시한 수학적 지식의 변화를 소개하고, 그 변화의 다양한 예에 대하여 살펴본다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.697-716
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• 2014

이 연구에서는 GeoGebra를 활용한 극한 학습과정에서 나타나는 고등학생들의 학습 특성을 확인하고자 한다. 또한, GeoGebra를 활용한 극한 지도가 고등학생들의 정의적 특성에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해, 세 명의 고등학생들을 연구참여자로 선정하여 GeoGebra를 활용한 극한 학습을 수행하게 하고 그들의 문제해결 과정을 관찰하였다. 연구참여자들의 문제해결 과정을 그들이 수행한 활동지와 연계하여 분석함으로써 다음을 확인하였다. 첫째, 학생들은 함수의 극한을 구할 때 수학적 성질이나 주어진 자료에 근거하여 논리적으로 접근하기보다는 직관적이고 자의적으로 판단하는 경향이 있다. 둘째, 고등학생들의 학습에서 전 단계의 추론이 다음 단계의 추론을 방해할 수 있다. 셋째, GeoGebra를 활용한 삼각함수의 극한 학습은 학생들의 극한 학습과 관련된 오류를 확인하고 교정하는데 도움을 준다. 넷째, GeoGebra를 활용한 삼각함수 극한 학습은 학생들의 정의적 영역에 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국수학사학회지
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• 제19권4호
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• pp.13-30
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• 2006

중국, 한국, 인도, 아라비아 등 동양 수학에서는 수학 내용을 구결, 즉 내용을 입으로 전하기 위해 싯구의 형식을 빌려 표현한 경우가 종종 있다. 본 연구에서는 우선 동양 수학책에서 발견되는 구체적인 구결 및 그것이 담고 있는 수학적 지식에 대해 고찰한다. 그리고 구결의 형식을 빌려 수학 지식을 제시한 이유에 대해 추론함으로써 수학 활동에서 구결의 역할에 대해 생각해보고, 나아가 수학교육적 관점에서 절차나 알고리즘 지도와 관련하여 구결을 활용하는 방법에 대해 제안한다.