The purpose of this study was to investigate the effects of students' prior knowledge on scientific reasoning process performing a task of controlling variables with computer simulation and to identify a number of problems that students encounter in scientific discovery. Subjects for this study included 60 Korean students: 27 fifth-grade students from an elementary school; 33 seventh-grade students from a middle school. The sinking objects task involving multivariable causal inference was used. The task was presented as computer simulation. The fifth and seventh-grade students participated individually. A subject was interviewed individually while the investigating a scientific reasoning task. Interviews were videotaped for subsequent analysis. The results of this study indicated that students' prior knowledge had a strong effect on students' experimental intent; the majority of participants focused largely on demonstrating their prior knowledge or their current hypothesis. In addition, studnets' theories that were part of one's prior knowledge had significant impact on formulating hypotheses, testing hypothesis, evaluating evidence, and revising hypothesis. This study suggested that students' performance was characterized by tendencies to generate uninformative experiments, to make conclusion based on inconclusive or insufficient evidence, to ignore, reject, or reinterpret data inconsistent with their prior knowledge, to focus on causal factors and ignore noncausal factors, to have difficulty disconfirming prior knowledge, to have confirmation bias and inference bias (anchoring bias).
The purpose of this study was to investigate the effects of students' prior knowledge on scientific reasoning in solving a pendulum task with a computer simulation. Subjects were 60 Korean students: 27 fifth-grade students from an elementary school and 33 seventh grade students from a middle school located in a city with 300,000 people. This study adapted a pendulum task presented with a computer simulation on which subjects would use a pattern of multivariable causal inferences. The subjects were interviewed individually in a three-phase structured interview by the researcher and three assistants while he/she was investigating the pendulum task. This study showed that most students across grades focused heavily on demonstrating the primacy of their prior knowledge or their current hypothesis. In addition, students' theories that are part of one's prior knowledge have a significant impact on formulating, testing, and revising hypotheses. Therefore, this study supported the notion that students' prior knowledge had a strong effect on students' experimental intent and hypothesis evaluation.
In the previous e-government studies, there was no study in which the ambitious problem of assessing the expected performance of an e-government software when it is adopted in other country. This study was motivated to propose a new method to resolve this research question. With using the KIPONet (Korean Intellectual Property Office Net) as a target e-government software, which has been successfully implemented and operated by the Republic of Korea government since Jan 1999 for the purpose of managing the intellectual property rights (IPRs), we propose a Hybrid Qualitative Reasoning (HQR) approach to predicting the expected performance of the KIPONet. The main recipes of the HQR are that the HQR considers causal relationships existing among both qualitative and quantitative variables of the KIPONet, and that uncertainties embedded in some variables are handled by using Monte Carlo mechanism. The application of the proposed HQR to predicting the expected performance of the KIPONet results in statistically significant outcomes with 95% confidence level.
이 연구의 목적은 수증기 응결 과제에서 초등학생들이 가설을 생성할 때 귀추가 중요한 역할을 한다는 가설과 가설 생성 과정의 하위 요소인 경험상황과 원인적설명자가 독립되어 있다는 가설을 검증하는 것이었다. 검증을 위해 수증기 응결에 관한 가설 생성 검사지, 사전 지식 검사지, 유사경험상황 검사지 등을 개발하여 초등학교 6학년 학생들에게 투입하였다. 연구 결과, 수증기 응결에 관한 사전 지식을 가지고 있는 89명의 학생 중 72명의 학생들이 이 지식을사용하여 가설을 생성하지 못하였는데, 이것은 가설 생성에 귀추가 매우 중요하게 영향을 미친다는 연구 가설을 지지한다. 그리고 수증기 응결 현상에 관한 유시경험상황을 가지고 있는 56명의 학생들 중 54명의 학생들이 가설 검사에서가설을 생성하지 못하였는데, 이것은 경험상황과 원인적설명자가 독립적으로 분리되어 있다는 두 번째 연구가설을 지지한다. 이러한 연구 결과들로부터 이 연구에서는 과학 교육의 실제에서 지식을 가르치는 것뿐만 아니라 가설 생성 능력향상을 위한 교수 ${\cdot}$ 학습도 이루어져야 함을 제안한다.
미끄러운 경사길 논증이란 우리가 어떤 행위 유형 A를 받아들이게 되면 유사한 B를 받아들이지 않을 수 없고, B를 받아들이게 되면 C를 받아들이지 않을 수 없게 되는데 결국 수용해서는 안 되는 N까지 받아들이게 된다는 주장이다. 이는 A 때문에 B가 발생하고, B 때문에 C가 발생하는 인과적 메커니즘이 작용한다는 주장이다. 그런데 논리학 교재에서 미끄러운 경사길 논증은 오류 논증으로 분류되어 왔다. 그 이유는 그것이 인과적 논증이 아니라 그럴 가능성이 높은 개연적인 문제이며, 미래에 대한 과장된 염려이기 때문이다. 더 나아가 그러한 미끄럼을 막을 수 있는 안전장치를 우리 사회는 만들 수도 있다고 보기 때문이다. 나 역시 미끄러운 경사길 논증은 철학적, 과학적인 인과적 메커니즘이 작용하는 논리가 아님을 주장하는 바이다. 또한 그것은 개연적인 문제이며 미래에 대한 과장된 염려일 수 있음을 주장한다. 그래서 미끄러운 경사길 논증이 때로는 오류 논증일 수 있는 경우가 있다고 주장한다. 그렇지만 미끄러운 경사길 논증이 때로는 오류 논증일 수 있다고 해서 미끄러운 경사길 논증이 모두 오류라고 볼 수는 없다. 어떤 의미있는 곳에서는 설득적 논증일 수 있다. 미끄러운 경사길 논증은 사고의 형식으로서의 단순 논리가 아니라, 대화의 문맥에서 사용되는 실천적 추론임을 주장한다. 미끄러운 경사길 논증이 실천적 추론임을 밝히기 위해서 오류에 대한 새로운 인식이 요구된다. 전통적으로 오류를 논리적으로 잘못된 추론으로 정의하여 왔다면, 새로운 관점의 오류란, 월튼에 따르면, 대화의 목표를 흐리게 하거나, 대화의 목적을 전복시키거나, 대화 당사자를 패배시키기 위해 사용되는 말의 책략이나 사기적인 속임수라고 정의한다. 미끄러운 경사길 논증의 오류 여부는 주어진 대화의 문맥에서 논증 책략으로 어떻게 사용되었는가에 달려 있다. 다시 말해서 논쟁에 참여하는 사람들이 자신들의 대화 목표에 반하는 방식으로 사용할 때만 오류가 될 수 있다. 따라서 미끄러운 경사길 논증 오류 여부는 대화의 문맥 안에서 사용되는 실천적 문제이기 때문에 의미론적 해석보다는 화용론적 변증법적 방법으로 접근되어야 함을 주장한다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
이 연구의 목적은 천문학을 전공하지 않은 대학생들의 달 크레이터 생성에 대한 정신모형 형성과정에 활용되는 정보 출처의 종류와 추론의 유형을 알아보는데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해, 개별 심층 면담 방법이 설계되었으며, 면담 내용은 분석적 귀납에 의해 생성되었다. 면담은 4명의 대학생들과 개별적으로 이뤄졌으며, 면담 과정은 Seidman의 단계를 따랐다. 연구 결과, 이들은 달 크레이터 생성에 관하여 비과학적이긴 하지만 일관성 있는 설명체계를 형성하고 있었다. 이들은 대체로 운석 충돌에 의해 구덩이가 생성된다고 설명하였으며, 생성된 크레이터의 모양과 관련된 변인으로는 개인마다 차이가 있었으나 운석의 모양을 공통적으로 제시하였다. 이들의 설명체계에 활용된 정보원으로는 일상에서의 경험과 교과지식, 직관이 활용되고 있었고, 인과적 추론, 직관적 추론, 지식기반추론, 비유적 추론을 활용하고 있었다.
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme and verified its usefulness. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution as in the case of other qualitative approaches. In order to improve the diagnostic resolution, a concept of fuzzy number is introduced into the basic FCM-based fault diagnostic algorithm. By incorporation the fuzzy number into fault FCM models, quantitative information such as the transfer gain between the state variables can be effectively utilized for better diagnostic resolution. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and modified and modified pattern matching scheme are also proposed.
개념과 범주는 관찰하지 못한 속성을 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 무의미 속성을 사용한 범주기반 속성추론 연구들은 범주 및 속성의 유사성이 추론을 설명하는 핵심 요인이라는 것을 제안했다(Rips, 1975; Osherson et al., 1990). 이후 연구들은 사람들의 사전지식이 범주기반 추론에 막대한 영향을 미치며 심지어 유사성 효과가 완전히 사라지는 경우도 있음을 보고했다. 본 연구는 범주 속성들이 사전지식의 한 종류인 인과적 지식에 의해 사슬구조로 연결되었을 때의 범주기반 속성추론을 검증했으며 그 결과를 예측하는 속성추론모형을 제안했다. 참가자들은 네 개의 속성들이 사슬구조를 이루는 인과적 범주를 학습한 뒤 해당 범주의 다양한 범주 예시들의 숨겨진 속성에 대한 추론을 실시했다. 그 결과 인과적으로 직접 연결된 속성뿐만 아니라 다른 속성 노드에 의해 차폐된 속성들도 추론에 영향을 미치는 비독립성이 나타났다(인과적 마코프 조건의 위배). 인과모형이론(Sloman, 2005)에 기반한 속성추론모형을 적용하여 참가자들의 추론을 모델링한 결과 인과적 연결의 직접 효과뿐만 아니라 간접 효과 즉 인과추론의 비독립성도 예측하는 것으로 나타났다. 다만 간접적으로 연결된 속성들은 인과적 거리와 무관하게 참가자들의 추론평정에 동일하게 영향을 미쳤지만 모형은 거리가 멀어짐에 따라 추론에 미치는 영향이 작아짐을 예측했다.
과학 분야의 교육에서 실험이 차지하는 비중은 다른 분야에 비하여 매우 크다. 과학실험은 여러 가지 실험구조요소 선택과 배치 및 적절한 실험 행위에 의하여 어떤 실험 상황이 만들어지고 자연법칙에 의해 상태 변화가 발생하여 실험을 진행하게 된다. 과학자 혹은 학생이 실험을 하면서 그 실험에 대한 인지모델을 내부적으로 구축하고 그 모델을 사용하여 시스템행위에 대한 인과추론을 함으로써 실험을 통해 진리 학습과 탐구를 하게 된다. 2차원 모델과 인과추론에 필요한 본체론 적 엔티티의 표현과 더불어 실험에서의 변화를 유도하는 추론방법을 본 연구에서 제시한다. 구현을 위해 화학영역의 실험을 선택하였고, 실험구성요소 (실험 기구와 시약) 및 물리적, 화학적 자연 법칙 뿐만 아니라, 실험 시스템 구조와 각 실험요소의 기능을 고려한 추상지식까지를 지식표현 대상으로 하고 있는 것이 본 연구의 특징이다. 학생이 임의의 실험을 할 수 있고 실세계와 유사한 현상을 보이는 가상 화학실험실을 개발하여 제안된 방법의 적정성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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