학습자에 대한 학습능력의 평가는 진단평가, 형성평가와 총괄평가 단계로 구분할 수 있다. 이러한 단계적 평가는 학습자의 사전 학습 준비상태부터 학습 과정의 충실성 및 학습 결과까지를 종합적으로 판단할 수 있는 기준이 된다. 본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 각 단계의 평가를 모두 고려한 종합학습평가 방법을 제안하였다. 학습 수행능력에 대한 객관적인 평가를 위하여 각 평가 단계별로 가중치를 부여하였고, 진단, 형성 및 총괄 평가에 대한 퍼지추론에서 획득한 비퍼지화 값을 최종평가의 소속함수 구간으로 적용하였다. 그 결과 객관성을 보장할 수 있는 명확한 추론을 수행할 수 있었으며, 종합적인 학습평가 방법의 타당성을 보였다.
2009 개정 교육과정에서 수학적 과정은 수학적 추론, 수학적 문제 해결, 수학적 의사소통의 형태로 강조되고 있으며, 수학적 추론의 한 형태인 비례 추론은 비와 비율 개념과 관련된 추론이다. 비례 추론은 초등학교 수학에서 규칙성 영역의 핵심이면서 중등수학에서 학습하는 함수 개념의 기본이 된다. 본 연구는 2007 개정과 2009 개정 교육과정 사이에 놓인 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 비례와 관련된 형식적인 알고리즘을 배우기 전 단계에서 비례 추론의 특징과 유형을 분석해봄으로써 비례 추론을 사용하는 학생들의 문제해결전략과 오류를 살펴본다. 이를 위해 먼저 비례 추론 문항을 개발하고, 초등학교 6학년 학생들이 비와 비율을 학습하기 전후에 비례 추론 관련 문제를 어떻게 해결하고 또 어떠한 오류가 나타나는지를 분석한다. 그 결과 초등학교 6학년 학생들은 문제의 조건과 유형에 따라 다양한 비례 추론 전략을 활용한다. 대부분의 학생들은 곱셈적 추론 수준에 있으며, 비례 추론 검사에서 가장 많이 나타난 전략으로는 분수 전략과 간비교, 내비교 전략 등이었다. 그러나 학생들은 상대적인 비교를 필요로 하는 문제의 경우 문제의 이해 단계에서부터 어려움을 나타냈다. 따라서 절대적 상대적 변화를 비교하는 수준에 이를 수 있도록 다양한 형태의 비례 추론 문항 개발이 요구되며, 이와 함께 비례 추론 상황을 포함하여 지도할 수 있는 교수 방안의 개발이 요구된다.
미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 초등학생들이 다양한 비례 추론 과제를 해결할 때 사용하는 비례 추론 전략과 정답률을 분석하여 비례 추론 능력 지도를 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 비례식을 학습한 6학년 173명을 대상으로 조사 연구를 실시하였다. 비례 추론 과제는 대수 기하, 양적 질적 추론, 미지값 비교 과제로 구분하고, 선행 연구에서 사용된 비례 추론 문항을 참조하여 다양한 과제 유형을 고려한 문항으로 검사지를 구성하였다. 과제 유형별로 정답률을 살펴보면, 기하 과제보다는 대수 과제, 질적 추론 과제보다는 양적 추론 과제, 비교 과제보다는 미지값 과제의 정답률이 상대적으로 높게 나타났다. 학생들이 사용한 비례 추론 전략을 살펴보면 비례식을 학습하였음에도 불구하고 형식적 전략보다는 인수 전략, 단위 비율 전략과 같은 비형식적 전략을 사용하는 비율이 상대적으로 높게 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 비례 추론 능력 지도를 위한 시사점으로 형식적 전략의 약화와 비형식적 전략의 명시적 지도, 질적 추론의 강화 및 질적 양적 추론의 결합, 다양한 과제 유형의 균형있는 취급 등을 제안하였다.
본 연구는 수학적 추론, 문제해결, 의사소통과 관련된 평가 문항을 소개하고, 평가 문항에 대한 5 학년 학생들의 반응을 보다 심층적으로 분석한 연구이다. 수학적 추론은 연역 추론, 귀납 추론, 유비 추론으로, 문제해결은 외적 문제해결과 내적 문제해결로, 의사소통은 말하기, 읽기, 쓰기, 듣기로 나누어 각각의 예시 문항과 학생들의 반응을 소개하였다. 수학적 추론 문항은 각각의 추론 능력을 발휘할 수 있는 문항의 개발이 중요하며, 5학년 학생들 중 일부는 이러한 능력을 보여주었다. 의사소통의 각각의 형식보다는 문항에 내재된 수학적 상황이 학생들의 반응에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구로부터 수학 평가 문항에 대한 지속적인 연구가 필요하고, 수학 평가에서 인지적 영역의 설정과 활용 방안에 대한 연구가 필요하며, 수학 평가 문항 개발과 관련된 교사 연수의 필요성을 제안하였다.
Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 8학년 학생들의 사각형 학습 및 기하학적 추론 능력의 발달을 위해서 GSP의 사용이 자와 각도기 같은 전통적인 도구의 사용보다 더 효과적인지를 탐구하고, 어떻게 그 소프트웨어의 사용이 학생들의 사각형 학습과 추론 능력의 발달에 영향을 끼치는지를 조사하는 것이다. 사후 학업 성취도 검사 결과에 의하면 GSP를 사용한 집단과 자와 각도기를 사용한 집단의 평균 성적에서 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. GSP를 사용한 집단이 자와 각도기를 사용한 집단보다 유의미하게 높은 평균 성적을 보여주었다. 학생 면접 결과에 의하면, GSP의 사용이 학생들의 기하학적 추론 능력을 발달시키는데 더 효과적이었다. GSP를 사용한 집단의 학생들이 자와 각도기를 사용한 집단의 학생들보다 van Hiele 2와 3수준에서 더 높은 정도의 달성도를 보여주었다. GSP가 제공하는 수학적 개념에 대한 역동적인 시각적 효과와 조작 경험이 학생들이 사각형 학습을 개념적으로 접근하도록 하는데 중요한 역할을 하였고, 그런 경험들이 학생들이 기존에 갖고 있던 수학적 개념에 처한 오류를 확인하고 개념을 재정립하는데 도움을 주었다.
최근 들어 '학습자 중심의 자기주도 학습' 이라는 새로운 교육패러다임에 대한 관심이 집중되면서, 문제중심학습(Problem-Based Learning; PBL)이 학생의 과학적 사고능력 및 지식의 확장, 적용력, 비판적 지식창출 능력, 창의적 문제해결 능력을 향상시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 기계공학 분야에서도 이러한 PBL교육기법을 적용한 교과과정 개발에 대한 노력들이 활발히 전개되고 있으며, 본 논문에서 제시하는 '제품해체 설계추론'교과목도 그러한 교육방법을 적용한 한 예시라 할 수 있다. 제품해체 설계추론은 제품개발에 있어서 그 기여도가 가장 높은 기초물리학이 실제 제품에 어떻게 응용되고 있는가를 학생들이 직접 참여하여 체험할 수 있게 하는 제품해체 학습법 (product dissection)을 도입하여, 설계추론(design reasoning)에 있어서 기초물리학의 중요성을 인식시키는 한편, 다양한 기초과학에 대한 흥미를 유발할 수 있는 실습위주의 교과목이라 할 수 있다. 이러한 교과목을 통하여 창의적 설계 인력 양성에 큰 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.
변화할 것으로 예측되고 있는 기후환경에서 현재 수공구조물의 적응능력을 평가하고 지속가능한 시스템을 만들고자 하는 것은 최근의 수자원 관리의 핵심이다. 본 연구에서는 한강수계 5개의 댐을 대상으로 다양한 유입량에 따른 방류량 및 저류량의 변화를 퍼지 추론 시스템을 이용하여 분석하였다. 유입량의 변화에 대한 최대 저류량 및 최소 저류량의 변화를 저수지의 적응능력이라 정의하여 분석한 결과, 저류용량이 상대적으로 작은 광동댐은 유입량의 급격한 증가를 감당하기 어려우며, 소양강댐은 강우량 변화에 대한 적응능력이 가장 뛰어난 것으로 판단되었다. 그러나 퍼지 추론 시스템은 소속함수를 임의로 지정하고, 과거 자료를 이용하여 검증하기가 용이하지 않으므로, 보다 정확하고 효율적인 모의를 위해 소양강댐을 대상으로 적응 신경망-퍼지추론 시스템을 구축하여 적응능력을 평가하였다. 과거 자료의 빈도분석 결과와 기후변화 시나리오를 바탕으로 구축된 9개의 강우 시나리오에 대해 소양강댐의 방류량 및 저류량을 모의한 결과, 유입 시나리오에 따라 매우 상이한 저수지 운영결과를 나타냄을 알 수 있으며, 적응 신경망-퍼지 추론 시스템이 변화하는 강우량과 패턴에도 불구하고 안정적으로 저수지를 운영함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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