이 연구의 목적은 과학적 문제발견 능력을 신장시키기 위한 수업 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해서 연구 대상자들은 협동 활동과 개별 활동을 통해 낮게 구조화된 과학적 문제 상황에서의 문제발견 과제를 수행하였으며, 문제발견 활동에 대한 심층적인 분석을 하였다. 분석 결과, 협동 문제발견 활동은 '문제 상황 탐색', '기존 지식 및 경험 표출', '잠정적 문제의 적절성 논의', '다양한 문제 생성', '최선의 문제 선택'의 다섯 단계를 거치는 것으로 나타났다. 또한 협동 문제발견 활동은 기존 지식이나 직간접 경험에 크게 의존하며, 문제 상황과 관련된 다양한 과학적 개념이 자연스럽게 표출되는 것으로 나타났다. 협동 활동을 통해 발견된 문제에 대한 창의성 요소 점수와 독창적 문제선택에 대한 일치 정도는 대체로 높은 편으로 나타났다. 또한 열린 문제 상황에서 발견된 문제의 유형이 닫힌 상황보다 더 다양한 것으로 나타났다. 또한 학생들은 문제발견 활동이 과학적 개념이나 사고력 및 탐구 능력을 신장시키는데 긍정적인 영향을 준 것으로 인식하고 있었다. 따라서 교사는 첫째, 문제발견에 필요한 지식이나 정보를 탐색할 수 있는 교육적 환경을 조성해야 한다. 둘째, 과학 지식과 경험의 폭을 넓힐 수 있는 다양한 기회를 제공해야 한다. 셋째, 학생들의 지식과 경험을 자유롭게 표출할 수 있는 수업 분위기를 조성해야 한다.
수학 과제의 구조는 이를 해결하는 학생들의 배움의 양상에 영향을 미친다. 이 연구에서는 구조화된 정도가 다른 두 가지 문제를 소집단 토론 활동으로 해결하는 초등학생들의 통계적 변이성 이해 양상을 탐색하였다. 비구조화된 문제와 구조화된 문제에서 학생들의 통계적 변이 추론 발달 정도는 비슷하였지만 비구조화된 문제에서 학생들은 보다 다양한 아이디어를 전 과정에 걸쳐 역동적으로 제시하였으며, 구조화된 문제에서는 나타나지 않았던 가설에 기반한 추론의 양상을 보였다. 또한 비구조화된 문제에서 모든 학생이 끝까지 활발하게 참여하는 모습을 보였으며, 구조화된 문제에서는 일부 학생이 소외되는 현상이 나타났다. 이러한 차이는 과제의 구조화된 정도에서 비롯되었음을 확인하였다.
The Web based multimedia programmes/courses are becoming widely available in recent years. Most of these courses focus on Behaviorist way of learning, which does not promote deep learning in any way. For Adults this approach further incapacitated, as it does not satisfy Andragogical needs. The search for Constructivist way of learning through the web applied to Indian conditions led to need for developing a curriculum development approach that would promote construction of knowledge through web based collaboration. This paper attempts to reengineer existing curriculum development processes and lays out a framework of‘Problem Based Online Learning (PBOL)’curriculum design. In this context, entire curriculum development life cycle is evolved and explained. This is a part of doctoral work (Ph.D), which is in progress and being undertaken by K.James Mathai, and guided of Dr.D.S.Karaulia.
21세기에 교사는 물리적 수업 외에 가상 수업에서 최상의 학습을 보장하기 위해 어떤 새로운 기술에도 환영해야 한다. 구글 크레스룸은 브랜디드 학습과 전문 개발을 촉진하기 위한 중요한 기회를 제공한다. 본 연구는 브랜디드 문제중심학습을 위한 문제 설계를 제시하는 데 그 목적이 있다. BPBL의 기본적인 특징은 학습자들이 흥미를 갖게 하는 실생활의 문제들을 포즈를 취하고 해결함으로써 학습이 가장 효과적으로 시작되고 촉진된다는 것이다. 비구조된 PBL(문제중심 학습 )문제는 충분한 도메인 지식을 획득하는 학생들에게 영향을 미칠 수 있고, 적절한 사전 지식을 활성화하고, 그들 자신의 학습을 적절하게 지도할 수 있다. 좋은 문제를 설계하는 절차는 교육적 콘텐츠의 선택, 학습자의 특성 파악, 문제 발견, 역할과 상황설정, 문제 기록으로 구성된다. 이러한 절차를 사용하여, 관리 과목의 내용을 포괄하는 5가지 통합 문제를 설계하였다. 몽골대학의 BPBL에 기반하여 계획된 관리 과목 문제를 해결하는 과정에 시점을 두었다.
An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes the hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
An intelligent system embedded with multiple sources of knowledge may provide more robust intelligence with highly ill structured problems than the system with a single source of knowledge. This paper proposes th hybrid knowledge integration mechanism that yields the cooperated knowledge by integrating expert, user, and machine knowledge within the fuzzy logic-driven framework, and then refines it with a genetic algorithm (GA) to enhance the reasoning performance. The proposed knowledge integration mechanism is applied for the prediction of Korea stock price index (KOSPI). Empirical results show that the proposed mechanism can make an intelligent system with the more adaptable and robust intelligence.
This study is concerned with the strict machine-cell and part-family grouping (MCPFG) in cellular manufacturing system design. Most of MCPFG methodologies often suffer from improper assignment of machines and parts in which exceptional machine has more common operations with machines in a cell other than its own cell and exceptional part has more operations through machines in a cell other than the cell corresponding to its own family. This results in the loss of similarity in part design or common setup of machines and the benefits from the conversion of job shop manufacturing into cellular manufacturing are lost. In this study, a two-phase methodology is proposed to find the machine-cells and part families under the strict constraints in which all machines and parts are assigned to its most proper cells and families. Test results with moderately medium-sized ill-structured MCPFG problems available from the literature show the substantial efficiency of the proposed approach.
A cell formation approach based on cluster analysis is developed for the configuration of manufacturing cells. Cell formation, which is to group machines and parts into machine cells and the associated part families, is implemented to add the flexibility and efficiency to manufacturing systems. In order to develop an efficient clustering procedure, this paper proposes a cluster analysis-based approach developed by incorporating and modifying two cluster analysis methods, a hierarchical clustering and a non-hierarchical clustering method. The objective of the proposed approach is to minimize intercellular movements and maximize the machine utilization within clusters. The proposed approach is tested on the cell formation problems and is compared with other well-known methodologies available in the literature. The result shows that the proposed approach is efficient enough to yield a good quality solution no matter what the difficulty of data sets is, ill or well-structured.
정보 교과에서 컴퓨팅사고력을 통해 해결하고자 하는 정보 교과 문제의 정의와 특성을 알아보고, 정보 교과 문제의 유형과 사례, 정보 교과 문제 해결을 위한 교수학습방법 등에 대하여 탐구하였다. 정보 교과 문제에 대해 알아보기 전, 먼저 타 교과에서 문제의 정의와 문제의 종류, 문제 해결의 중요성에 대하 조사하였다. 이러한 조사를 바탕으로 정보 교과는 컴퓨팅사고력과 컴퓨팅 파워를 통해 비구조화된 문제를 해결할 수 있고, 그러한 문제에는 카운팅 문제, 결정 문제, 검색 문제, 최적화 문제 등이 있다는 것을 알게 되었다. 이러한 컴퓨팅 과학 문제를 해결하기 위해 알고리즘 기반의 교수학습 방법, 즉, 탐색기반 교수학습방법과 관계기반 교수학습방법을 제안하였다. 선생님들은 문제의 특성에 따라 두 가지 방법을 활용함으로써, 학생들이 문제를 해결하는 과정에서 추상화, 자동화, 일반화 등의 컴퓨팅사고력을 향상시킬 수 있다.
본 연구의 목적은 구조화 정도가 서로 다른 문제제기 과제를 제시한 후 학생들의 수학 문제제기를 집단별로 분석하여 문제제기 능력이 영재를 판별하는 데 유효한 변인이 될 수 있는지 그 가능성을 확인하는 것이다. 그리고 이를 바탕으로 수학적 창의성을 신장시키기 위한 초등수학영재교육의 방향을 제시하고자 한다. 본 연구에는 영재학생 47명과 일반학생 47명이 참여하여 Stoyanova와 Ellerton(1996)의 구분에 따른 비구조화 및 구조화 문제제기 과제를 수행하였으며, 그 결과를 분석기준에 따라 분석하였다. 수학 문제제기 능력을 측정하기 위한 분석기준으로 Silver와 Cai(2005)가 제안한 유창성, 독창성, 언어적 복잡성, 수학적 복잡성에 Yuan과 Sriraman(2010)의 융통성을 추가하여 기본 분석틀로 구성하였다. 그리고 여기에 수학적 복잡성을 보완하기 위한 기준으로 풀이의 단계적 깊이를 추가하였다. 연구 결과, 과제의 구조화 정도에 상관없이 영재학생은 일반학생에 비하여 수와 연산 영역의 문제를 적게, 도형 영역의 문제는 더 많이 제기하였다. 구조화 정도가 서로 다른 과제의 문제제기에서 영재학생과 일반학생을 판별할 수 있는 공통된 지표는 독창성과 풀이의 단계적 깊이의 두 가지로 나타났다. 한편, 풀이의 단계적 깊이가 3이상인 문제는 독창적인 문제일 가능성이 높은 것으로 나타나, 학생들의 창의적 문제제기 활동을 지도할 때에는 단순히 연산이 많은 문제가 아닌, 다중단계의 문제를 만들도록 격려해야 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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