Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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v.30
no.12
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pp.26-34
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2012
지금까지 간략히 살펴본 것처럼 심리학에서 연역추리를 연구하는 이론과 가정이 변화하고 있는데, 크게 네 가지 흐름으로 요약할 수 있다[2,6,7]. 가장 큰 변화는 연역 추리와 귀납 추리의 구분이 점차로 흐려지고 있다는 것이다. 두 번째 변화는 연역 추리를 이해하는 관점이 달라지고 있다는 점이다. 심리학에서 연역추리를 본격적으로 다루기 시작한 1960년대에는 사람들이 논리적인 사고를 하느냐에 관심이 모아졌다. 그러다 1980년대와 1990년대에는 연역추리를 하는 기제에 관한 심성 논리 이론과 심성 모형 이론 간의 논쟁이 치열하게 전개되면서 내용효과와 같은 실용적 요인들에 대한 연구도 많이 수행되었다. 그리고 1990년대 들어서면서 연역추리를 정보 획득의 관점에서 접근하는 확률적 접근, 연역 추리 과정을 heuristic 처리 단계와 분석적 처리 단계로 나누어 접근하는 이중 과정 이론이 등장하면서 기본적인 이론틀의 변화도 일어나고 있다. 세 번째 변화는 연역 추리를 문제 해결이나 의사결정과 같은 다른 인지 처리와 연결하려는 시도들이 진행되고 있다는 점이다. 마지막으로 심리학의 다른 분야에서와 마찬가지로 연역 추리에 관여하는 뇌 부위를 알아보는 뇌 영상 연구들이 점차 증가하고 있다. 이런 연구들의 결과로 연역 추리 과정에 대한 다차원적인 이해가 증진되고 다른 인지과정과도 연동되는 종합적 이해가 가능해질 것으로 예상한다.
The aim of this paper is to clarify the difference between the concept of deduction-induction and Aristotle's concept of syllogismos-epagoge. First, Aristotle does not use the expression 'invalid syllogismos'. But a valid deduction is distinguished from a invalid deduction in modern logic. Second, from Aristotle's point of view syllogismos is paralleled by epagoge. Because syllogismos is equivalent to epagoge in logical form. But a disturbing lack of parallelism exists between deduction and induction by which the standards for establishing inductive conclusions are more demanding than those for deductive ones. Third, instructors in introductory logic courses ordinarily stress the need to evaluate arguments first in terms of the strength of the conclusion relative to the premises. Accordingly, students may be told to assume that premises are true. But Aristotle does not assume that premises are true. A syllogismos start from the conceptually true premise and a epagoge start from the empirically true premise.
According to the realization criterion that distinguishes deductive argument from inductive argument, the realized necessity relation between the premises and the conclusion defines deductive argument. In this case, 'invalid deductive argument' is an oxymoron. According to the intention criterion, the intended necessity relation between the premises and the conclusion defines deductive argument. In this case, 'invalid deductive argument' is not an oxymoron. In this paper, we will argue for the intention criterion. The realization criterion cannot classify an elliptical argument without referring to the intention represented in the argument. It cannot distinguish an argument from a set of propositions that is not an argument either. On the other hand, the problem that an intention may not be recognized in an argument can be resolved by referring to the principle of charity. Moreover, by distinguishing the expressions showing the conviction or the attitude to the argument from the intention of the argument, we conclude that the intention criterion successfully distinguishes deductive argument from inductive argument.
There have been great concerns on induction, deduction, abduction, and hypothetical deductive method as scientific method and logic behind the method. However, as seen from the similar logic structure of abduction and hypothetical deductive method logic, distinction of those four terms could be unclear. This study investigates statements of science instruction textbooks concerning those terms to analyze their meaning as scientific method or in the context of inquiry. For this purpose, related statements are extracted from seven textbooks to investigate the definitions and examples of those terms and relation among these terms by focusing on coherence of usage of the terms and the possibility of clear distinction among the terms. We find that those terms do not have coherent meanings in the textbooks and many statements make it hard to distinguish the meanings of the terms. Finally the origin of the confusion and educational implication is discussed.
Hong and Yeo choose the intention criterion instead of the realization criterion for distinguishing deductive and inductive argument in their paper. This study aims to criticize their argument. I contend that their argument confuses argument reconstruction and argument classification[evaluation], and is making the mistake of utilizing the realization criterion when attempting to make up for the difficulties of the intention criterion. Also, most logicians, including Hong and Yeo, support the division of the argument into deductions, inductions, and bad arguments. Here I insist on a binary division of only deduction and induction. Finally, I argue that there is no need to teach the distinction between deduction and induction when teaching logic.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.34
no.4
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pp.375-383
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2014
The purpose of this study is to find out how middle school students evaluate scientific information in terms of hypothetico-deductive reasoning. A total of 66 middle school students completed a paper-and-pencil test on scientific information evaluation and 14 of them were individually interviewed for triangulation. The test includes six topics related to scientific or pseudoscientific information, and questions about each topic were sequenced based on a hypothetico-deductive reasoning. The hypothetico-deductive process consists of three steps: identifying predictions made by explanations in the information, identifying data actually obtained, and determining the fit between predictions and data to judge the validity of the explanations. Data analyses have focused on students' response types at each step, whether students used hypoethetico-deductive reasoning, and students' preference to evidence types in making decisions. The middle school students in this study answered the questions in various ways based on how they used the information given or personal knowledge and beliefs. A small portion of students evaluated information based on hypothetico-deductive reasoning. These students tended to give priority to scientific data in determining the validity of the information. On the other hand, students who did not use hypoethetico-deductive reasoning tended to prefer first-hand experience in the decision. The results provide implications for science lessons and the curriculum for scientific literacy. Further research should include student evaluation of the validity of data and other types of reasoning.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.8
no.1
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pp.81-94
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1988
본 연구의 목적은 Piaget의 인지발달단계(전조작 구체적 조작 단계)에 따른 자연과 개념획득에 효과적인 교수전략을 탐색하기 위한 연구로서, 첫째는 문헌연구를 통해서, Piaget의 인지이론을 기초로한 교육론과 개념학습을 위한 교수전략을 연구함으로써 전조작 단계의 어린이, 구체적 조작단계의 어린이에게는 연역적 교수전략보다 귀납적 교수전략이 더 효과적이며, 구체적 조작단계의 어린이에게는 초보적인 논리능력이 발달하므로 연역적 교수전략도 가능하며, 이 2가지의 인지단계가 복합돼 있는 국민학교 2학년 집단에게는 귀납적 교수전략이 보다 효과적일 것이라는 데에 이르렀다. 둘째로는 현장 실험연구로서 실제로 자연과 2학년의 한 단원을 연억 귀납의 교수전략의 단계에 맞추어 적용하였다. Piaget의 인지 발달 단계예 따른 자연과 개념획득을 위한 효과적인 교수전략을 탐색해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 전조작 단계의 아동은 자연과 개념획득을 위해서는 연역적 교수전략보다 귀납적 교수전략이 더 효과적이다. 둘째, 구체적 조작단계의 아동에게는자연과 개념획득을 위한 교수전략은 귀납적 교수전략이 효과적이지만, 연역적 교수전략도 가능하다는 것이다. 이로써 국민학교 2학년 즉, 전조작 단계와 구체척 조작단계가 복합돼있는 집단에게는 연역적 교수전략보다 귀납적 교수전략이 보다 더 효과적이라는 것이다.
With the advent of XML and database languages armed with the object-oriented concept and deductive logic, the problem of efficient query processing for them has become a major issue. We describe a way of processing semi-structured XML data through an implementation of a Deductive and Object-oriented Database (DOODB) language with the explanation of query processing. We have shown how to convert an XML data model to a DOODB data model. We have then presented an efficient query processing method based on Connection Graph Resolution. We also present a knowledge-based query processing method that uses the homomorphism of objects in the database and the associative rule of substitutions.
프레게의 논리주의 프로그램은 기본적인 산수 법칙 혹은 가장 단순한 수의 법칙을 논리적 원리로부터 유도해 냄으로써 달성된다. 프레게는 이른바 외연 공리를 포함하는 논리적 원리로부터 흄의 원리로 지칭되는 원리를 거쳐 '기본적인' 산수 법칙을 이끌어내고 있다. 외연 공리가 흄의 원리를 연역하는 과정에서만 사용되고 인다는 사실은 프레게가 말하는 기본적인 산수 법칙을 외연 공리 대신 흄의 원리를 공리로 채택함으로써 유도해낼 수 있음을 암시한다. 여기서는 흄의 원리로부터 페아노의 다섯 가지 공리를 연역해 내는 프레게의 과정을 조상 관계에 대한 일반적인 고찰에 기초하여 보다 단순화하고 있다.
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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