이 연구는 2010년부터 학교현장에서 사용되고 있는 2007년 개정 교육과정에 기초한 7학년 가정 교과서에서 실천적 추론 과정이 어떻게 반영되었는지 살펴보았다. 실천적 추론 과정의 요소에 따른 교과서 분석에서는 발간된 교과서 12권을 모두 분석하였으며, 도입-본문내용-활동-정리 및 평가영역으로 교과서 체계를 재구성하여 분석 대상영역을 정하였다. 분석 준거는 기존 여러 문헌으로부터 '실천적 추론 과정의 요소'를 도출하였으며, 이를 '가치를 둔 목표-문제의 배경과 맥락-대안적 행동과 방법-행동의 파급효과-행동 및 평가'의 요소로 분류하여 각각의 요소에서 다루는 내용 및 질문을 추출하였다. 각 교과서별로 실천적 추론 과정의 요소가 어떻게 반영되었는지를 살펴본 결과 첫째, 실천적 추론 과정의 요소가 반영된 가정 교과서는 10권으로 도입영역에서 다루고 있는 교과서는 총 6권이었으며, 주로 행동의 파급효과 과정이 반영되어 있었다. 둘째, J교과서는 실천적 문제 중심으로 서술된 교과서로써 거의 모든 소단원의 주제를 실천적 문제로 제시하고, 실천적 추론 과정의 요소로 본문내용을 구성하였다. 셋째, 활동영역은 실천적 추론 과정의 요소를 가장 많이 반영하고 있는 영역으로, 모든 교과서에서 다루고 있었다. 마지막으로 정리 및 평가 영역은 4권의 교과서에서 실천적 추론 과정의 일부 요소가 반영되어 있었다. 교과서에 실천적 추론 과정이 반영된 유형과 문제점을 분석한 결과 첫째, 가치를 둔 목표가 부재된 유형이 있었다. 둘째, 본문내용에 실천적 추론 과정이 반영된 유형이 있었다. 셋째, 실천적 추론과정의 요소를 반영하였지만 일반적 문제 해결 과정으로 다루어진 유형이 있었다. 넷째, 서로 다른 교육과정 관점에서 소단원의 주제 및 본문내용이 서술된 유형이 있었다. 다섯째, 실천적 추론 과정의 일부 요소를 제시한 유형이 가장 많은 것으로 나타났다. 이상으로부터 2007년 개정 교육과정에 기초한 7학년 가정 교과서에 반영된 실천적 추론 과정의 요소는 활동영역에 치중되어 있었으며, 대부분 실천적 추론의 일부 요소가 누락되어 있는 것을 알 수 있다. 따라서 앞으로 가정 교과서 개발 시 실천적 추론 과정의 요소들이 각각 제 기능을 발휘할 수 있도록 실천적 추론 과정의 올바른 이해가 선행되어야 할 것이다.
이 연구는 초등 과학 영재가 보이는 추론 사례를 분석하여 SSI 추론 유형별 근거 활용의 특징과 의사결정의 어려움을 이해하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 코로나19 관련 쓰레기 문제에 대한 SSI 수업에 참여한 초등 과학 영재 학생 17명의 발화 내용과 학습지를 비형식적 추론의 유형 분석틀로 분석하였으며, 추론의 근거에 따라 이성적 유형, 감정적 유형, 직관적 유형의 3가지로 구분하였다. 분석 결과, 학생들은 SSI 추론의 근거 활용별로 다음의 특징을 보였다. 첫째, 이성적 유형에서 학생들은 과학적 지식과 수치·통계를 객관적 근거로 중요하게 여기고 기록하였다. 반면 객관적 근거를 기록하지 않은 학생들은 이후의 의사결정에 소극적이었다. 둘째, 감정적 유형에서 학생들이 어느 관점에 공감하여 추론하느냐에 따라 제시한 해결책도 달랐다. 이는 학생들이 공감한 대상 외의 SSI에 관한 다양한 입장을 고려하지 못하는 어려움으로도 이어졌다. 셋째, 직관적 유형에서 학생들은 다른 모둠원이 제시한 의견에 반대하면서도 그 이유를 정확한 용어로 설명하지 않았다. 이는 학생들이 문제 해결을 하지 않거나 근거를 비판적으로 검토하지 않는 어려움으로도 이어졌다. 넷째, 두 가지 유형이 결합된 사례도 나타났다. 직관적 유형은 이성적, 감정적 유형에 앞서 나타났다. 직관적 유형은 감정적 유형과 결합되었을 때 개인의 경험과 공감을 바탕으로 감정 이입을 심화시켰으며, 이성적 유형과 결합되었을 때에는 즉각적인 반응으로 그쳤다. 본 연구에서는 이러한 논의를 통해 SSI 수업에서의 교수 지식 연구가 나아가야 할 방향을 비형식적 추론 유형별 근거 활용의 특징과 의사결정의 어려움 관점에서 제언하였다.
본 연구에서는 사례기반추론, 인공신경망, 선형계획법 모형을 결합한 새로운 개념의 지능적인 경영전략수립 및 상충관계 해결 추론메카니즘을 제안한다. 본 연구에서 제안한 경영전략추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 (1) 과거 문헌조사 결과와 (2) 비쥬얼 베이직 언어로 구현한 프로토타입인 CANNIE-SP (CAse-based Neural Network Inference Engine for Strategic Planning)를 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 인공신경망은 순방향 추론과 역방향 추론이 가능하도록 설계하여서 What-If분석 및 Goal-Seeking분석이 가능하도록 하였다. 또한 사례기반추론기관은 마이크로 소프트사의 데이터베이스 엔진인 엑세스(Access)를 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 추론 메카니즘의 타당성을 검증하기 위하여 우리나라 화장품 시장의 실제자료를 가지고 실험하였으며 그 결과 매우 의미가 있음을 확인하였다.
의미적인 정보검색을 위한 시맨틱 웹에 대한 연구가 본격화되었다. 시맨틱 웹을 위한 핵심은 개념과 개념들 사이의 관계를 정의한 온톨로지이다. 온톨로지를 분석하고, 분석된 결과에 포함되어 있는 새로운 사실들을 추론하여 가능한 많은 결과를 이끌어 내는 것이 의미적인 정보검색의 기반이라 할 수 있다. 본 논문은 이러한 온톨로지에 정의된 개념들을 분석하는 범용적이고 빠른 파서와 파서를 통해 분석된 사실을 바탕으로 더욱 많은 새로운 사실을 추출할 수 있는 온톨로지 기반의 추론(Inference) 시스템을 설계하고 구현하였다.
이 연구는 중 고등학생들의 측정 인식에 나타난 추론 유형을 분석하여 과학 교육의 시사점을 얻는 데 있다. 연구 대상은 중학생 197명과 고등학생 200명으로 하였다. 측정에 대한 인식 조사를 위하여 검사지 PMQ1을 사용하였고, 검사지의 문항별 응답 내용은 부호화된 분석틀을 기준으로 점 추론과 집합 추론 유형으로 분석하였다. 분석한 추론 유형을 자료 수집, 자료 처리, 자료 비교로 나누어 측정 단계별 추론 유형 분포 및 학년별 집합 추론 유형 분포 차이를 분석하였다. 또한 측정의 불확실성에 대한 추론 유형 분석을 통해 각 측정 단계별 나타난 추론 유형과 비교 분석하였다. 측정 단계별 추론 유형 분포에서 집합 추론 유형은, 자료 처리에서 높게 나타났고, 자료 수집과 자료 비교에서 낮게 나타났다. 측정 단계별 학년에 따른 집합 추론 유형 분포는 자료 비교 단계에서 중학생들과 고등학생들 사이에 유의미한 차이가 있었다. 측정의 불확실성에 대한 인식은 집합 추론 유형이 높게 나타났으나 학년에 따라 유의미한 차이는 없었다. 측정을 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 각 측정 단계에서 측정의 불확실성에 대한 인식이 일관성 있게 작용해야 하며 이는 학생들에게 측정에 대한 직접적인 교수 학습이 필요함을 시사한다.
본 연구는 산술적 바탕 위에 있는 학생들이 형식적인 대수 추론으로 자연스럽게 이행하는 것을 돕고자, 초등학생들이 대수 문제를 접하였을 때 사용하는 대수 추론 전략을 조사하였다. 총 839명을 대상으로 초등학생의 대수 추론 방법을 조사한 결과, 초등학생들이 연립 일차방정식과 관련된 문장제의 해결에서 기존의 교과서에 제시된 방법 이외의 다양한 산술적 추론과 전형식적 대수 추론을 사용하는 것이 파악되었다. 또한, 대수 문제의 구조에 따라 학생들이 사용하는 추론 전략의 차이가 있음을 밝혔으며, 학생들의 대수 문제해결에서 나타나는 추론상의 오류의 원인을 분석하였다. 특히, 초등학생들이 사용하는'양적 추론'과 '비례적 추론'과 같은 전략들은 비형식적인 대입법, 이항법임을 밝혔다. 마지막으로, 이러한 전형식적 대수 추론들을 형식적 대수 추론으로 연결할 수 있는 가능성에 대하여 논의하였다.
본 연구는 2007 개정 교육과정에 기초한 가정 교과서의 소비자교육에 반영된 실천적 추론 과정의 경향을 살펴본 것이다. 분석 대상 교과서는 중학교 1학년에서 고등학교 1학년까지이며, 학년별로 6권씩 모두 24권을 분석하였다. 분석영역은 교과서의 도입-본문-활동과제-정리 및 평가부문으로 하였다. 분석기준은 기존문헌에 포함된 실천적 추론 과정별로 다루는 내용 및 질문을 연구자가 수정 보완하였다. 실천적 추론 과정의 분석 결과, 전 학년에 문제의 맥락과 배경요소가 가장 많이 반영되어 있었으며, 그 다음은 대안적 행동과 방법요소가 많이 반영되어 있었다. 상대적으로 행동의 파급효과요소와 행동과 평가요소는 활동과제부분을 제외한 대부분의 교과서 구성부문에 거의 나타나지 않았다. 실천적 추론 과정이 반영된 유형은 크게 추론 과정 전체가 반영된 유형, 일부가 반영된 유형, 본문에 포함된 유형으로 분류되었다. 이 중 가장 많은 유형은 일부가 반영된 유형이었다. 일부가 반영된 유형도 질문보다는 개념중심인 경우가 많아 이 부분에 대한 실천적 추론질문의 보강이 필요하다. 또한 교사들의 실천적 추론 과정에 대한 수업 적용을 도와줄 수 있도록 실천적 추론 과정 전체를 활용하는 방안을 다양하게 개발하여 교과서에 포함시킬 필요가 있다.
이 연구는 초등 예비교사가 모의수업 시연에서 구성한 과학적 추론을 증거-설명의 연속선 관점에서 해석하여 그들의 과학적 추론이 갖는 인식론적 의미를 조사하였다. 연구를 위해 계절 변화에 관한 모의 수업을 시연한 예비교사 2명, 고기압과 저기압 및 바람에 관한 모의수업을 시연한 예비교사 2명이 연구 참여자로 선정되었다. 예비교사의 교수발화 중에서 귀납적, 연역적(가설-연역적) 추론, 또는 귀추적 추론의 사례가 드러난 에피소드에서 각 추론이 증거-설명의 연속선의 단계에서 어떤 역할을 하는지 비교하여 예비교사의 과학적 추론이 가진 인식론적 의미를 분석하였다. 계절 변화의 원인에 관한 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 학생들이 수집한 데이터를 비교하여 증거를 인식하였고, 증거와 가설을 비교하여 가설을 검증하는 가설-연역적 추론을 활용하여 설명을 구성하였다. 고기압과 저기압 및 바람의 방향을 주제로 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 모둠별 데이터를 종합하여 증거로 인식하는 귀납적 추론과 선형적 논리 구조를 가진 연역적 추론을 설명구성 전략으로 선택하여 최종 설명을 제시하였다. 연구에 참여한 예비교사들은 유사한 주제의 모의수업 시연에서 대체로 비슷한 흐름의 과학적 추론을 활용하여 과학지식을 구성하였으나, 증거-설명의 연속선에서 데이터, 증거, 모델, 설명으로 전개되는 인식론적 의미 측면에서 조금씩 다른 양상을 보였다. 또한, 일부 사례를 제외하면, 공통적으로 증거에서 모델을 탐색하는 과학적 추론은 부족하였으며, 가설이나 설명모델을 추리하기 위한 귀추적 추론이 부재하였다. 이 연구에서 분석틀로 적용했던 증거-설명의 연속선 접근은 과학적 추론의 인식론적 의미를 파악할 수 있게 하며 대안적인 과학적 추론 함양 지도 방법으로 사용될 수 있음을 논의하였다.
물체의 공간에서의 운동을 다루는 공간 추론의 연구에서 충돌을 이해하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 정성적 충돌 이론과 추론 기법을 소개하고자 한다. 충돌 해석에 있어 관련된 물체의 공간적 속성과 운동방향의 상호작용을 분석하여 충돌로 인한 힘과 운동 방향의 전달을 계산하였다. 추론 과정에 있어서는 충돌이 갖는 특성인 불연속적인 변화에 대한 분석과 회전 운동으로 인한 변화의 분석이 소개되었다. 제안된 충돌 이론과 추론 기법은 구현되어 자동차 충돌 사고의 충돌에 적용되어 유효성을 입증할 수 있었다. Abstract Understanding collision is important in spatial reasoning problems that study the motions of objects. This paper introduces qualitative collision theory and reasoning techniques. Force and motion transfers are computed by analyzing the interactions of the spatial properties and motions of the objects. This paper also presents inference techniques for handling discontinuous changes and angular changes by rotation. These theories and inference techniques are implemented and applied to real car-to-car collision accidents. The test results verify the reliabilities of our techniques.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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