• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.164-177
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• 1981

진보된 수리적 통계이론의 발전과 이의 실용을 위한 통계적 처리방법의 개발이 신속히 이루어지고 있는 것이 현대통계학의 추세이다. 이에 부합되는 통계학 교육을 위하여는 우리의 통계학 교육의 현황을 분석하여 이를 토대로 체계적인 교육을 추구하여야 할 것이다. 국내대학에 통계학과가 설립된 이래 교수의 부족, 통계학에 대한 인식의 부족 등에도 불구하고 통계학 교육은 꾸준한 발전을 계속하고 있다고 할 수 있다. 그러나 대다수의 통계학과가 설립된지 오래지 않아 교육과정에 대한 검토와 연구가 부족했던 것이 사실이다. 한편, 국내 통계학과들은 경상계 대학과 자연계 대학에 소속된 학과들로 대별될 수 있다. 이러한 점과 함께 교수의 부족, 교육시설의 빈곤으로 인하여 전체적으로 교육과정의 공통성이 결여되어 있으며 실용적인 면의 교육에 소홀한 경향이 있다. 따라서 통계학 교육의 체계적인 확립과 발전을 위하여 교육과정의 모형이 절실히 요구된다고 할 수 있다. 본 보고서에서는 (1) 대학원 통계학 교육의 예비단계로서의 학부교육과 (2) 사회에서 요구하는 통계전문가의 양성을 위한 교육으로 구분하여 각 경우에 적합한 교육과정의 모형을 제안함으로써 각 대학에서의 교육과정 편성에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.207-212
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• 2003

21세기 정보화, 기술, 국제화 등 시대적 성격에서 볼 때 국가적 차원의 통계적 소양 교육은 일반 시민의 기본 소양 및 인적자원 개발의 문제임을 인식하고 국가 그리고 대학의 일반 교육 정책으로 다를 필요가 있다. 현재 대학 교육에서 소외되고 사각지대에 있는 기초통계학 교육을 사회 변화와 요구를 반영할 수 있는 교육이 시급한 과제이다. 본 논문은 대학 기초통계학의 현재의 대학교육 상황, 학생들의 교육적 배경, 통계적 소양과 시대적 의미, 기초통계학의 목표, 성격 그리고 방향들을 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.4
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• pp.485-502
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• 2019

Theoretical statistics is a calculus based course. However, there are limitations to learn theoretical statistics when students do not know enough calculus techniques. Mathematical softwares (computer algebra systems) that enable calculus manipulations help students understand statistical concepts, by avoiding the difficulties of calculus. In this paper, we introduce mathematical software such as Maxima and Wolfram Alpha. To foster statistical concepts in theoretical statistics education, we present three examples that consist of mathematical derivations using wxMaxima and statistical simulations using R.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.1 no.1
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• pp.165-183
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• 1994

본 논문에서는 현재 우리나라의 통계학과의 교육현황을 알아보고, 통계학을 활성화 시키기 위해서 대학에서의 통계학과 교육이 앞으로 지향해야할 방향을 제시한다. 또한 이러한 목표를 달성하기 위한 교과과정을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.16-23
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• 1981

본고는 해방이후 한국에 있어서의 통계학 및 통계의 발전과정을 교육측면에서 논의하려 한다. 통계학 또는 통계의 발전과 불가분의 관계에 있는 교육측면의 기여문제를 검토하기 위해서는 먼저 통계학의 학문적 특수성과 교육상의 특수성 논의를 자초하게 된다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.15
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• pp.59-64
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• 2003

이 연구는 사범대학 수학교육과의 교육과정 중 통계분야에 대한 사항을 논의하는 기본 자료로서 통계학 전공 교수 현황과 교육과정을 살펴보았다. 현재 수학교육과 소속의 전임교수 164명중에서 통계학 전공교수는 7명으로서 전체의 4.3%를 차지하고 있다. 또, 확률 및 통계영역에 대한 교육과정의 편성은 6.1%를 차지하고 있다. 따라서, 통계학에 대한 교수 및 교육과정 편성이 적어도 10%는 되도록 노력하여야 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.231-234
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• 2002

통계학과 교육과정의 개선에 관한 연구를 비롯한 몇몇 응용 논문을 통하여 통계학과에서 데이터베이스 교육이 중요하다는 사실은 간혹 언급되어 왔으나, 그 구체적인 교육 방법에 관해 논의한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 통계학과에서 데이터베이스 교육의 필요성 및 교육 방안에 관해 생각해보고자 한다. 따라서 본 논문의 목적은 통계학과에서 데이터베이스를 교육할 때 어떻게 통계학이라는 학문과 연관지어 교육할 수 있을 것인가에 대해 살펴보는 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1253-1262
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• 2013

This study observes not only how much those who studied Statistics during the college years feel that Statistics is difficult but also why they felt it was difficult. Most of the targeted researchers, 80.8 percent, say "Statistics was difficult". They selected the item "textbooks were hard to understand" as the main reason (62.5%). Based on the explanatory survey of text books, many textbooks do not distinguish the small letter, x from the capital letter, X. Hence, in this study, one of the main reasons why most of the researchers felt Statistics was difficult must be the ambiguousness of the notations. If authors keep in mind the importance of the difference between capital letters and small letters in Statistics, the Statistics learners' recognition of difficulty of Statistics will decline.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.223-225
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• 2003

통계학과를 졸업하는 학생들 중에는 50%이상이 통계학(기초)을 제대로 이해를 못하고 졸업하고 있다는 가설을 검증해본다면 그 결과는 무엇일까? 통계학을 조금 배워본 사람들은 물론이고 통계학과 졸업생들조차 통계학은 난해하기 짝이 없다고 평가를 한다면 이해를 돕는 교육이라기보다는 주입(강요)식 교육이기 때문은 아닌가? 여기서는 확률변수 X를 대문자로 쓰는 것에 유의하고, 소문자 x와 구분하여 사용함으로써 초보자들이 통계이론을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 하자는 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.1
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• pp.49-59
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• 2024

The popularity of data science, influenced by the trends from the United States around 2010, has significantly impacted the education of various statistics departments at domestic universities. However, it is challenging to find research papers in domestic academic journals that address the efficient teaching of data science topics in relation to computing environment. This article will discuss and propose the establishment of a suitable computing infrastructure for the education and research in statistics and data science departments in domestic universities.