인간의 경험은 지식의 원천이다. 우리는 지식의 원천에 관심을 가질 뿐만 아니라 그것이 사람에서 사람으로, 세대에서 세대로 전달되는 방법에도 관심을 갖는다. 한 가지 사항은 분명하다. 즉, 경험은 경험으로 전달 할 수 없으므로 먼저 "어떤 다른 것"으로 번역 되어야 한다는 점이다. 전달되는 것은 바로 그 "어떤 다른 것"이다. 그것이 "접수될" 때도 경험과 닮은 어떤 것으로 재번역 된다. 라깡(Lacan)은 우리가 경험하는 현실을 상상계, 상징계, 실재계로 설명한다. 라캉은 1953년에 유명한 논문 "정신분석에서 말과 언어의 기능과 장"을 발표하는데, 라캉은 정신분석이 말하는 주체에 관한 학문임을 역설하면서 주체의 원인이자 실질적 체계가 되는 상징계의 중요성을 강조한다. 사실 수학적 체계는 거의 모든 내용이 상징으로 구성되어 있다. 라깡이 대수학과 더불어 위상학을 도입하는 이유는 정신분석이론이 과학에 걸 맞는 형식화를 동경해야 한다는 것이었고, 따라서 그는 정신분석을 형식화하려는 노력을 해왔다. 본 논문은 기하학적 모델이나 위상공간과 같은 수학적 모델 및 수학적 개념이 어떻게 라깡의 심리학과 정신분석에 대한 이해를 도울 수 있는지를 알아보고자 한다. 또한, 그 응용으로서 인문학적 상상력을 동원하여 상징들을 재번역함으로써 학생들에게 다양한 사고의 능력을 키워줄 수 있음에 대해 이야기 하고자한다.
본 연구는 자연대학과 공과대학 신입생들의 학습유형을 살펴보고, 학습유형과 대학수학교과의 학업성취도 간 관계를 탐색하여 학습자의 학습유형에 보다 적합한 대학수학교과 수업에 대한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위하여, Kolb의 LSI에 대한 신뢰도분석을 한 후 수도권 중규모 대학교의 자연대학과 공과대학 신입생 282명을 대상으로 LSI를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 학습자 유형은 수렴형, 동화형, 조절형, 확산형의 순으로 나타났다. 둘째, 추상적개념화(AC)와 학업성취도 간에는 정적상관관계가, 구체적경험(CE)과는 부적상관관계가 나타났다. 셋째, 수렴형이 조절형과 확산형보다 학업성취도가 높았다. 넷째, 학습유형과 학업성취 도간 상관관계에 있어서 연구대상자의 특성에 따라 차이가 있었다. 연구결과를 바탕으로, 수학의 학문적 특성과 학습자의 학습유형을 고려하는 맞춤형의 다양한 교수-학습전략의 필요성과 함께, 4단계의 학습사이클을 개별 학습자가 효과적으로 개발할 수 있도록 하는 수업방법이 필요함을 제안하였다.
학문의 발달은 연구자들의 꾸준한 노력뿐 아니라 패러다임의 수호와 전환을 거치면서도 이루어진다. 패러다임의 수호와 전환은 변칙적인 사례에 대한 논의를 통해 이루어진다. 수학교육학 역시 몇 가지 탐구적 패러다임의 전환을 거치며 발달해왔다. 탐구적 패러다임의 전환은 이전 패러다임의 삭제를 의미하지는 않는다. 대신, 기존의 탐구적 패러다임이 건재하는 와중에 기존과는 다른 연구 목적 및 현상학적 기반을 가진 접근법이 발생함으로써 학계의 외연 확장에 기여하였다. 그러나 여전히 수학교육연구는 과학적이고 객관적이어야만 한다는 관점이 존재한다. 본고는 이러한 객관성이 모든 연구가 반드시 따라야만 하는 절대적인 원칙은 아님을 논증한다. 이를 위해 예술기반 연구를 일례로 제시한다. 예술기반 연구는 처음부터 객관적이기를 명백히 거부하며, 앎을 추구함에 있어 논리와 감성의 통합이 중요함을 주장한다. 연구 활동의 근본적인 목적이 지식 생산과 사회의 긍정적인 변화에 있다면, 예술기반 연구는 이러한 본질의 실행에 충실하다. 본고는 예술기반 연구의 기법 중 하나인 소설적 글쓰기 기법을 적용하여 수학교육연구를 수행하고, 그 결과물인 소설을 제시하였다. 그럼으로써 소설적 글쓰기 기법과 예술기반 연구를 수학교육연구의 주요 접근으로 받아들이는 것이 적합한가에 대한 학계의 논의를 촉발하고자 하였다.
본 연구는 디지털 기술의 본격 활용에 따라 시간과 장소에 구애받지 않는 유연한 학습 환경 구축의 방안으로 제안되고 있는 에듀테크가 수학 교과에서 활용되기 위하여 그 현황을 분석하는 데 목적이 있다. 이에 따라 국내외 에듀테크 현황 및 활용 동향을 확인하며, 수학교과에서 활용되는 에듀테크 플랫폼의 기능과 그 역할을 분석하였다. 분석 결과, 에듀테크 플랫폼은 위계적 학문인 수학교육에서 학습자 개별 맞춤 학습에 유용할 수 있도록 그 기능을 구축해 나가고 있으며, 나아가 학습자의 자기주도학습을 추구하고 있었다. 또한 각 수업 단계에 맞는 활동 및 평가가 가능하여 교사의 업무경감 및 학습관리와 역량 강화 수업 등에 유용할 수 있도록 발전되어가고 있음을 확인하였다. 따라서 향후 이러한 플랫폼을 효율적으로 활용할 수 있는 교수설계 및 학생의 개별 맞춤형 학습 지원 활용 방안이 함께 수행되어질 필요가 있다.
해상교통안전에 영향을 미치는 수역의 설정 및 개발 등으로 항해안전 위험요인을 조사, 측정 및 평가하여 선박의 안전한 통항로를 확보하기 위한 진단을 의무화한 해상교통안전진단제도가 시행되었다. 그러나 진단대행자 경력인정기준이 수학적 오류는 물론 비대칭적으로 설계되어 책임진단업무를 극소수로 제한함으로 해상교통안전을 저해하고, 기회균등의 공정사회 구현에 역행 할뿐만 아니라 건전한 학문발전 분위기를 해치는 등 폐단을 초래하고 있다. 본 논문에서는 경력인정방법의 오류와 탈법적 요소들을 고찰하고 그로 인한 폐단을 탐색하여 해상교통안전 진단제도가 공공성, 사회성, 공익성을 기반으로 한 합목적 제도로 발전 할 수 있는 경력인정설계 방안을 제안하고자 한다.
함수 방정식은 함수 자체의 정확한 형태를 가정하지 않고 단순히 기본적인 성질만을 언급하는 한정적이지 않은 방정식을 통하여 일반적인 관점의 수학적 형상화를 공식화하는데 매우 중요한 구실을 하기 때문에 실험적인 학문에서 유용하다. 본 논문에서는 범함수 방정식 문제 중 하나인 일반화된 2차 범함수 방정식(equation omitted) 의 해를 구하고 이 방정식의 안정성을 증명한다.
컴퓨터와 네트워크의 급속한 발달로 인터넷 사용자가 급증하면서 모든 분야에서 정보전달 매체로서 웹의 활용이 보편화되고 있다. 교육적인 측면에서도 기존의 교실에서의 수업이나 인쇄매체를 통한 교육의 대체매체로서 웹의 활용에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 7차 고등학교 수학과 교육과정에서 독자적인 영역으로 새로 분리된 '확률과 통계' 영역에 대해 웹상에서 활용가능한 교육용 전자교재의 구현사례를 제시한다. 확률의 계산이나 통계치의 계산 등과 같은 수리연산보다는 응용학문으로서의 확률과 통계의 개념과 원리의 이해에 중점을 두어 개발하였다.
함수 방정식은 연구원들이 함수 자체의 정확한 형태를 가정하지 않고 단순히 기본적인 함수의 성질만을 언급하는 한정적이지 않은 방정식을 통하여 일반적인 관점의 수학적 형상화를 공식화하는데 매우 중요한 구실을 하기 때문에 실험적인 학문에서 유용하다. 그러한 많은 함수 방정식 가운데에서 이 논문은 다소 일반화된 2차 함수 방정식을 선택해 해를 구하며 이 방정식의 안정성을 증명한다. a$^2$f((x+y/a))+b$^2$f((x-y/b)) = 2f(x)+2f(y)
수학 함수 중에서 삼각함수는 그 활용도가 매우 높아서 아주 많이 사용되는 함수 중 하나이다. 직각 삼각형의 직각이 아닌 한 각의 크기를 a라 하면, 이 삼각형의 임의의 두 변의 길이의 비는 이 각 a의 크기에 의하여 결정되므로 이 비를 이각의 삼각 함수라 하였다. 즉, 삼각함수는 직각삼각형에서 한 각의 크기가 일정하면, 이들 변의 비의 값은 삼각형의 크기에는 관계없이 일정하다는 가장 단순하고 독특한 성질에 기초를 둔 학문이다. 어떠한 대상체의 높이는 직삼각형의 밑변의 길이와 건물을 올려다본 각이 있다면 삼각함수를 이용하여 쉽게 구할 수 있다.
본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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