• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제13권2호
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• pp.123-141
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• 2003

본 연구는 Freudenthal의 언어 수준을 토대로 중학생들의 수학적 언어의 이해 수준과 사용수준을 조사하였다. 본 연구에서 개발한 기하 개념에 대한 언어 이해 검사는 신뢰도와 타당도를 가진 것이었으며, 이 검사를 통해 학생들이 수학적 언어를 이해하는 것에 수준의 위계가 있음이 밝혀졌다. 학생들이 수학 개념을 설명하면서 사용하는 언어의 수준은 수학적 언어를 이해하는 수준과 상관이 없었으며. 과제에 따라 정답에 기여하는 언어 사용 수준이 달랐다. 마지막으로 중학생들이 이해하기에 쉬운 언어는 수학적 대상에 이름을 붙인 지표를 일상언어의 관계로 설명되는 3 수준이었으며 이것은 언어 이해 수준, 언어 사용 수준과 상관이 없었다. 본 구의 결과를 토대로 교사는 학생들의 이해 수준과 사용 수준이 다르다는 점을 염두에 두고 그에 맞게 수학 학습 지도를 해야 할 것이며, 수학적 언어를 자신 있게 사용 할 수 있는 의사소통의 과제를 제시해야 할 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제23권4호
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• pp.1131-1148
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• 2009

이 논문에서는 대학에서 컴퓨터를 사용한 고급단계수학강좌의 방안 연구로서, ISETL 프로그램을 소개하고 그것을 활용한 대수학 강좌 방향을 모색하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권2호
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• pp.145-165
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• 2024

본 연구의 목적은 이중 수사 사용에서 나타나는 한국어학습자의 오류 유형을 분석하여 효과적인 명수법 지도 방안 마련을 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 이를 위해 언어적·문화적 배경이 다양하고 국어, 수학 학업성취도가 다른 다문화 배경의 한국어학습자를 대상으로 이중 수사를 사용하는 명수법에서 나타나는 오류 유형을 분석하는 사례연구를 하였다. 한국어학습자에게 나타난 오류를 범주화한 오류 유형을 분석틀로 활용하였다. 연구 결과로부터 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 학생들이 오류가 많이 나타난 고유어 수사 사용과 관련된 명수법에 익숙해질 수 있도록 자주 사용할 기회를 제공할 필요가 있다. 둘째, 국어 학업성취도 하 수준의 한국어학습자에게 한자어 수사를 사용한 명수법 지도 시 한자어 수사의 승법적 기수법의 체계에 유의하여 지도할 필요가 있다. 셋째, 외래어 분류사를 한국어로 정확하게 읽고 분류사 '시'와 '시간'을 구분하여 읽도록 지도할 필요가 있으며, 고유어/한자어 수사를 한자어 분류사와 함께 연이어 적절하게 사용할 수 있도록 지도할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 언어적, 문화적 배경이 다양한 한국어학습자의 이중 수사를 사용하는 명수법의 효과적인 지도 방안 마련에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제23권2호
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• pp.327-347
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• 2009

이 연구는 동료 피드백을 활용한 수학적 의사소통 수업이 학생들의 수학 학업 성취도 및 수학적 성향에 미치는 효과를 알아보고 또한 이 과정에서 나타난 피드백의 특성에 대해 분석하였다. 이를 위해서 서울특별시 소재의 초등학교 6학년 학생을 대상으로 동료 피드백 중심의 실험반과 전통적인 교사 주도의 피드백을 적용한 비교반을 대상으로 실험을 실시하였다. 그 결과 동료 피드백을 활용한 수학적 의사소통 수업을 적용한 반이 전통적인 교사 피드백 중심의 반에 비해 수학 학업 성취도 및 수학적 성향 측면에서 모두 높게 나타났다. 특히 상위 집단보다는 중 하위 집단에게 동료 피드백 중심의 의사소통 수업이 더욱 효과적인 것으로 드러났다. 그리고 동료 피드백 중심의 의사소통 수업을 통해 학생들은 문제해결에 대한 자신의 사고 과정을 점검해 볼 수 있었으며, 또한 피드백 제공 경험으로부터 수학에 대한 자신감이 향상됨을 알 수 있었다. 끝으로 이 연구는 수학 학습에서 수학적 의사소통의 중요성을 강조하고, 또한 교사 주도의 의사소통 보다는 다양한 학생들이 자신의 수학적 사고 과정을 수학적 언어를 사용하여 표현해 볼 수 있도록 하는 기회를 제공할 필요가 있음을 제언한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.311-318
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• 2010

이 연구에서 교육용 프로그래밍 언어를 활용하여 수학문제해결력을 신장시키기 위한 정보수학통합교육 프로그램을 제안하였다. 제안된 프로그램을 3학년과 5학년 학생들에게 적용하고 수학적 사고력과 태도의 차이를 양적검사와 질적 검사로 분석하였다. 검사 결과 우선, 학생 인터뷰, 설문조사와 교사 관찰 결과 스크래치를 활용한 수학문제해결이 동기유발 및 사고과정의 시각화와 메타인지 측면에서 효과가 있음을 발견하였다. 그리고 수학적 사고력과 수학적 태도에 대한 t-검정 결과에서 효과가 입증되었으며, 3학년이 5학년보다 긍정적으로 우수한 결과를 나타내었다. 이것은 스크래치가 가지고 있는 메타 인지적 사고와 시각화된 특징이 기존 공식위주의 수학 문제 해결에 익숙한 고학년보다 저학년들이 문제를 유연하게 받아 해결한 것으로 해석된다. 이러한 결과는 수학문제해결에 있어 초등학교 저학년부터 EPL을 적용한 수업이 효과적이며 기존 수학교육에서 교수 전략을 제고해야 하는 단서를 제공하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.163-175
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• 2003

본 연구에서는 그래핑 계산기를 이용한 협동학습에서 학생들의 수학적 개념 발달과정을 조사하였다. 학생들은 해결해야 할 과제가 주어졌을 때, 한 가지 개념을 형성 한 후에는 다른 개념으로의 전이를 시도하면서 최종적으로는 일반화되고 추상화된 수학적 개념을 형성해 나아갔다. 여기서 처음엔 일상 개념에 머물러 있는 모호한 혼합적 응집체로 시작하여 복합적 사고의 단계들을 거쳐 진성 개념에 이르는 특징들을 파악하였다. 구체적이고 사실적인 특성을 위주로 연합 유형과 수집 유형을 반복해 나갔는데 이 과정에서 언어와 도구가 부분적인 과정을 통제하고 수행하는데 계획적으로 사용되고, 더불어 교사가 학생이 관찰한 바를 확인시켜주는 과정을 거쳐 발달을 이루어 나아갔다. 또한 의사 개념의 수준에서 '사고의 위기'에 직면하게 되었을 때에는 비슷한 유형의 문제들을 다시 제시하며 개념을 확고하게 해나갈 수 있도록 유도하는 것이 필요하였다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제12권1호
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• pp.113-120
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• 2016

Steel in a continuous reheat furnace is heated to higher temperature to be treated in the rolling steel process. Due to this reason the continuous reheat furnace system requires an optimal control system to adjust the temperature inside the furnace. Level 2 control systems for continuous reheat furnaces generate automatic heating set points for the level 1 system of the furnace based on the mathematical thermal model which can give a good estimation of steel heating inside the furnace and is used to adjust heating requirements to optimize furnace combustion. For the current study the analytic methodology based on the design procedure from the systems engineering to develop new level 2 control system of a continuous reheat furnace was proposed. The system analysis and the requirements of the level 2 control system were derived using the unified modeling language (UML) 2.0, and the design of database and the graphic user interface (GUI) for the level 2 control system were conducted.

• 한국학교수학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.207-219
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• 2007

수학에서 중요한 부분인 증명을 학생들은 어려워한다. 증명을 테크놀로지를 이용하여 대수적 시각화 자료와 특수화된 시각화 자료를 만들어 지도하였다. 그러나 테크놀로지를 활용한 대수적 시각화 자료의 표현상 오류에 의하여, 학생들이 경험적 인식을 가지지 못하여 경험적 정당화를 하는데 어려움이 있었다. 테크놀로지를 활용한 특수화된 시각화 자료는 고정된 경우에만 성립하기 때문에 수학적 사고의 확장을 제한하였다. 이를 해결하기 위해서 테크놀로지를 활용하여 자체 제작한 중학교 3학년 기하단원의 기하적 시각화 자료와 일반화된 시각화 자료를 통해 학생들에게 경험적 인식을 심어주어 경험적 정당화를 시켰으며, 수학적 사고의 향상을 관찰할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.474-482
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• 2023

Data mining is a technique for extracting valuable information from vast amounts of data by analyzing statistical and mathematical operations, rules, and relationships. In this study, we employed data mining technology to analyze the data concerning the painting poetry of Maehwado (plum blossom paintings) from the early Joseon Dynasty. The data was extracted from the Hanguk Munjip Chonggan (Korean Literary Collections in Classical Chinese) in the Hanguk Gojeon Jonghap database (Korea Classics DB). Using computer information processing techniques, we carried out web scraping and classification of the painting poetry from the Hanguk Munjip Chonggan. Subsequently, we narrowed down our focus to the painting poetry specifically related to Maehwado in the early Joseon Dynasty. Based on this, refined dataset, we conducted an in-depth analysis and interpretation of the text data at the syllable corpus level. As a result, we found a direct correlation between the corpus statistics for each syllable in Maehwado painting poetry and the symbolic meaning of plum blossoms.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.315-324
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• 2022

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.