• 한국과학교육학회지
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• 제26권1호
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• pp.99-113
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• 2006

이 연구는 수학 과학 성취도 추이변화 국제 비교 연구(TIMSS 2003)에서 우리나라 중학생들의 과학 성취도의 국제적 수준 및 추이 변화를 파악하고, 내용 영역별 성취도 및 남 여학생의 성취도 차이를 분석하며, 과학의 정의적 영역에서 성취를 비교함으로써 우리나라 과학 교육 개선에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 우리나라 중학생의 과학 성취도는 558점으로, 싱가포르, 대만에 이어 3위를 차지하였다. 그리고 TIMSS 1995, TIMSS 1999, TIMSS 2003에 이르면서 과학성취도 점수가 높아졌고 전체 순위도 높아졌다. 우리나라 중학생들은 물리 영역에서 연구 참여국 가운데 가장 높은 점수를 받았지만, 화학 영역의 성취도 순위는 9위로 나타났고, 추이 변화 결과에서 화학 영역의 성취도가 유의하게 감소하였다. 한편 수윌 수준의 학생 비율이 싱가포르나 대만에 비교할 때 상대적으로 낮았고, 우리나라 남 여학생의 과학 성취도 차이가 점점 줄어드는 추세에 있기는 하나, 여전히 그 차이가 비교적 큰 편이었다. 또한 과학 학습에 대한 자신감, 과학에 대한 가치 인식, 과학 학습의 즐거움 등 정의적 영역에서의 성취가 매우 낮은 편이었다. 이러한 결과에 근거하여 수윌성 교육, 과학 교육과정 내용 체계에 대한 논의, 여학생의 과학 성취도 향상 방안, 과학에 대한 태도 향상 방안 등의 필요성이 제기된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권4호
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• pp.425-444
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• 2021

본 연구는 수학적 과정을 고려한 측정 활동의 구성을 통해 측정 영역에서 추구하는 목표에 도달할 수 있다는 가정 아래 초등학교 4학년 학급에 측정 오차를 활용한 삼각형의 내각의 합 지도 방안을 적용하고 결과를 분석하였다. 연구 결과 첫째, 학생들은 측정 오차를 활용하여 삼각형의 내각의 합을 학습함으로써 측정 오차의 발생 가능성을 인식할 수 있었다. 둘째, 측정 오차에 기반한 토론 과정은 학생들이 수학적 정당화를 시도할 수 있는 바탕이 되었다. 셋째, 반원을 활용한 조작 활동은 학생들에게 자연스럽고 직관적인 수학적 정당화의 방법으로 인식되었고 일반화를 이끌었다. 넷째, 측정 오차를 활용한 삼각형의 내각의 합 지도 방안은 학생들의 수학적 의사소통 능력과 수학에 대한 긍정적인 태도의 함양에 기여하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제25권2호
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• pp.403-430
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• 2011

본 연구에서는 고등학생 6명을 대상으로 CAS 그래핑 계산기를 활용한 수업이 대수 영역에 대한 학생들의 개념 이해에 어떤 영향을 주는지 알아보고, 협동 수업에서 학생들이 방정식, 부등식, 함수의 개념을 각각 어떻게 연결 짓는지 살펴보았다. 또한 CAS 그래핑 계산기를 활용한 수업 이후 학생들의 수학적 태도가 어떻게 변화되었는지 알아보았다. 연구 결과 그래핑 계산기는 학생들이 지필로 푼 문제를 확인하고 그 결과를 비교할 수 있도록 하며, 지필로 푼 문제에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 학생들이 방정식과 일차 부등식을 자기 반성적으로 학습하도록 도와주었다. 이차 부등식에서는 학생들이 기존에 암기하고 있었던 공식으로 문제를 푸는 것에 한계를 느끼게 함으로써 기존에 가지고 있었던 잘못된 개념을 수정하고 이차 함수를 통하여 이차 부등식의 근본적인 개념을 이해하도록 도와주었다. 함수에서는 함수의 정의를 여러 가지 문자와 수식을 이용하여 빠르게 파악할 수 있게 하였으며, 함수에 대한 직관적인 이해를 가능하게 하였다. 또한 그래핑 계산기의 활용은 방정식, 부등식, 함수 영역 간의 연결을 가능하게 도와주었고, 학생들에게 수학의 유용성과 실용성을 느낄 수 있게 하였다. 그리고 학생들의 수학적 태도를 긍정적으로 변화시켰다.

• 과학교육연구지
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• 제48권1호
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• pp.47-62
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• 2024

본 연구의 목적은 초등학교 5학년을 대상으로 알지오매스를 활용한 수업이 학생들의 수학적 문제해결력 및 수학적 태도에 미치는 효과를 알아보는 데 있다. 이를 위해서 초등학교 5학년 수학 교과서의 '직육면체'를 재구성한 알지오매스 기반 교수·학습자료를 사용해서 총 8차시의 실험 수업을 실시하였다. 그리고 실험 수업의 전후에 수집한 양적 자료들을 통계적으로 분석하였고, 또한 알지오매스를 활용한 실험 수업의 장면을 구체적으로 제시함으로써, 수학적 문제해결력과 태도의 측면에서 공학을 활용한 수업의 효과와 실제를 알아보았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 수학적 문제해결력검사에서 실험집단과 비교집단은 유의수준 0.05에서 유의미한 차이가 있었다. 즉, 알지오매스를 활용한 수업은 수학적 문제해결력의 신장에 효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 수학적 태도 검사에서 실험집단과 비교집단은 유의수준 0.05에서 유의미한 차이가 없었지만, 수학적 태도의 모든 하위 요소들에 대해서 실험집단이 비교집단보다 평균 점수가 상승한 것으로 나타났다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.