정의의 정확한 이해, 수학개념의 이해, 정리나 공식의 이해와 활용에 대해 이해력의 수준을 알아보기 위해 학생들에게 이들에 관한 문제를 이용한 검사를 하고 수학의 기본개념과 내용에 대한 이해를 하는데 도움을 줄 수 있는 방법을 정리하면, 1) 검사에 이용된 문제가 정확히 이해도를 측정했는지 깊이 있는 연구가 필요하며, 2) 정의, 공식, 정리의 이해와 활용에 예나 반례를 보이고 조건이 빠지면 변화되는 상황에 대한 설명이 더 체계적이어야 이해의 폭을 넓힐 수 있으며, 3) 새로운 내용이 도입될 경우 기본개념의 중요성을 그 때마다 강조하고 반복 제시를 통해 확실한 이해에 도달하도록 하며, 4) 이해도 측정을 위한 좋은 문제 개발에 노력을 기울이고 대학수학 문제 개발에 수학지도 교수의 관심을 필요로 하며, 5) 학습지도에서 이들 문제를 이용하는 것이 도움을 줄 것이다.
본 연구는 개방형 질문을 통해서 지역 개념에 대한 고등학교 3학년 학생들(39명)의 이해 유형을 살펴보고, 이에 대한 교수학적 활용을 설명한 것이다. 지역 개념에 대한 학생들의 이해 유형은 개방형 질문에서 수집한 학생들의 의미와 고등학교 교육과정에서 설명하고 있는 지역 개념의 의미를 비교하여, 두 의미 사이의 일치 및 연관 여부로 판단하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 지역 개념에 대한 학생들의 이해 유형은 완전한 이해, 부분적 이해, 모호한 이해, 전환된 이해 등으로 파악되었다. 둘째, 두 의미 사이에 존재하는 옳은 의미의 일치 및 연관 정도는 전환된 이해, 모호한 이해, 부분적 이해, 완전한 이해로 갈수록 높았다. 이를 통해 학생에 따라 지역 개념에 대한 이해의 정도가 서로 다르다는 사실을 확인할 수 있었다. 셋째, 지역 개념에 대한 학생들의 부분적 이해, 모호한 이해, 전환된 이해 등은 교육과정에서 설명하고 있는 지역 개념의 의미와 완전하게 일치하는 경우가 아니므로 오개념으로 판단할 수 있었다. 넷째, 교사는 이러한 오개념을 의미변화를 위한 교육적 대화의 소재로 활용하여 개념변화를 달성할 수 있다.
본 연구는 중학교 3학년 학생들의 '단원별 이해도에 대한 신념'과 학업성취도와의 관계를 분석하고, '단원을 이해하고 있다'는 신념을 가진 학생들의 수학적 개념, 수학적 절차, 수학적 개념 및 수학적 절차의 적용에 대한 이해 정도를 분석하였다. 이를 위하여 SPSS를 이용한 교차분석 빈도분석과 학생들과의 면담을 실시하였다. 학생들의 '단원별 이해도에 대한 신념'과 학업성취도와의 관계를 분석한 결과, '단원별 이해도에 대한 신념'과 중간고사 각 문항의 학업성취도가 같을 것이라는 것을 기대할 수 없다는 것을 알았다. 그리고 학생들이 '단원을 이해하고 있다'는 신념과 수학적 개념, 수학적 절차, 수학적 개념 및 수학적 절차의 적용에 대한 이해를 묻는 문항들에 대하여 이해정도를 분석한 결과, '단원별 이해도에 대한 신념'과 수학적 절차에 대한 이해를 묻는 문항들 사이에는 이해 정도 비율의 차이가 크지 않았지만, '단원별 이해도에 대한 신념'과 수학적 개념에 대한 이해를 묻는 문항들 사이에 이해 정도 비율은 평균적으로 10%정도 차이가 났다. 이러한 결과가 나타난 이유에 대해 학생들과의 면담 결과, '단원을 이해하고 있다'는 신념은 수학적 개념을 이해하는 것이 아니라, 기계적 절차를 통하여 수학 문제를 해결할 수 있다는 의미로 받아들이고 있다는 것을 알 수 있었다.
인터랙티브 전자책에 대한 기존의 독자 이해도 평가 방법들은 대개 이해도 점수를 수치화하는 정량적 평가 방식들로, 개발자나 제작자가 그 의미를 구체적으로 해석하여 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 인터랙티브 전자책의 상호작용성, 시각적 특성 및 내러티브 특성에 주목하여 독자의 스토리보드 재구성에 기반한 새로운 이해도 측정 방법을 제안하였다. 실제 독자의 읽기를 통한 이해도 질적 평가를 수행하였으며, 문제가 발생하는 구체적 내러티브 단계 및 상호작용 구성 적절성을 판별할 수 있는 정성적 평가 방법임을 확인하였다.
연구에서는 현행 과학 교과서에 제시된 두 개의 비유를 사용한 화학 개념 학습에서 유발되는 대응 오류와 개념 이해도의 관계를 조사하였다. 3개 중학교 1학년 260명을 두 집단으로 배치하였고, 각 집단마다 한 개의 비유를 사용하여 수업을 한 후, 개념 이해도 검사와 대응 관계 이해도 검사를 실시하였다. 연구 결과, 개념 이해도는 대응 관계 이해도와 유의미한 상관이 있었으며, 두 집단 모두 비공유 속성에 대한 개념 이해도 및 대응 관계 이해도 검사 점수는 공유 속성에 비해 낮았다. 또한, 과잉 대응, 부적절한 대응, 대응 불이행, 무분별한 대응, 인위적 대응 등 5가지의 대응 오류 유형이 확인되었으며, 학생들의 대표적인 오개념은 대응 오류와 관련이 있는 것으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
무한, 극한, 연속, 미분가능과 같은 중요한 수학적 개념을 이해하는 것은 대학수학 교양과정의 미분적분학 수강생들에게 필수적이다. 이들 개념의 이해 수준을 부록1, 2, 3을 통해 알아보고 평가를 분석한다. 평가결과는 이해도가 낮은 학생들을 위한 새로운 교수법이 필요성을 알게 하고 수학적 기본개념의 이해를 증진시키는데 정의의 정확한 이해를 돕고 구체적인 예제를 제시하는 교수법 개발에 수학교수의 노력을 필요로 한다.
교통노면표시는 다양한 도로정보를 일차적으로 이용자에게 전달하는 중요한 교통시설 중 하나로, 교통노면표시에 대한 올바른 이해는 교통안전 향상 및 올바른 교통문화 정착에 필수적인 사항이다. 그러나 전술한 교통노면표시의 중요도에도 불구하고 교통노면표시 이해도에 대한 국내 연구결과는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 이용자별 교통노면표시의 이해도를 설문조사를 통해 추정하였으며, 이용자 특성에 따른 이해도 차이의 유의성을 교차표와 로지스틱 모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과 분석대상 교통노면표시에 대한 평균 이해도는 57.41%로 비교적 낮게 나타났으며, 양보표시의 이해도가 25.88%로 가장 낮았으며, 횡단보도예고표시의 이해도는 91.18%로 가장 높게 분석되었다. 한편 교차분석결과 일부 노면표시의 이해도는 운전면허 정지 및 취소자(특별교통안전교육대상자)와 같은 이용자 그룹에 따라 유의한 영향을 받으나, 보다 일반적인 이용자 특성(성별 및 운전경력)에 따라서는 크게 달라지지 않음을 알 수 있었다(${\alpha}$=0.05). 이처럼 교통노면표시에 대한 전반적인 이해도는 이용자 특성에 따라 유의한 차이를 보이지 않는바, 모든 이용자를 대상으로 하는 전반적인 노면표시 이해도 향상 방안의 도출이 필요하다고 판단된다.
이 논문의 목적은 SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC 시스템에서 키워드와 불연산자 탐색이 어떻게 처리되는지에 대한 이용자의 이해를 분석하는데 있다. 연구문제를 통하여 분석한 결과 SELIS OPAC시스템이 처리하는 키워드 추출에 대한 이해도는 전체 298명에서 정답자 67명$(22.48\%){\cdot}$오답자 231명$(77.52\%)$, 키워드탐색에서 불연산자 OR 사용에 대한 이해도는 전체 297명에서 정답자 115명$(22.48\%){\cdot}$오답자 182명$(77.52\%)$, 키워드탐색에서 불연산자 AND 사용에 대한 이해도는 전체 296명에서 정답자 98명$(33.11\%){\cdot}$오답자 198명$(66.89\%)$, 불연산자 사용방법 및 연산자 심볼에 대한 이해도는 전체 285명에서 정답자 109명$(36.49\%){\cdot}$오답자 181명$(63.51\%)$으로 전체적으로 이해도가 저조한 것으로 분석되었다. 또한 SELIS OPAC 시스템에서 키워드 탐색 경험에 따라 키워드 탐색 이해도에 차이가 나는지를 분석한 결과 유의수준 $5\%$에서 상관관계가 없는 것으로 분석되었고, 불연산자 탐색 경험에 따라 불연산자 사용방법에 대한 이해도는 유의수준 $5\%$내에서 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.
기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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