• 한국학교수학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.719-743
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• 2013

대부분의 초등학생이 어려워하는 개념 중 하나인 비례추론은 이후 함수적 사고, 대수적 사고, 그리고 수학적 사고에 연결되는 본질적인 개념이다. 이에 본 연구에서는 초등학교 6학년 학생들의 비례추론의 발달 단계를 분석하기 위해 서로 다른 비례문제를 적용하여 비례추론의 발달 단계에 비례문제의 유형과 문제의 비(非)구조화된 정도가 어떠한 영향을 주는지 학생들의 구체적인 문제해결 과정을 통해 살펴보았다. 초등학교 6학년 학생들의 비례추론의 발달단계를 분석한 결과, 과반수의 학생이 모든 문제에서 비례적 추론 단계로 나타났으며 문제에 따라 서로 다른 다양한 비례추론의 발달단계가 나타났다. 특히, 수리적 비교 문제보다 미지값 구하기 문제에서 과도기 비례적 추론의 발달단계가 더 높은 비율로 나타났다.

• East Asian mathematical journal
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• 제37권2호
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• pp.149-167
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• 2021

The six core competencies included in the mathematics curriculum revised in 2015 are problem solving, reasoning, communication, attitude and practice, creativity and convergence, information processing. In particular, the reasoning is very important for students' enhancing much higher mathematical thinking. Based on this competency, this study selected the four elements of investigation and fact guess, justification, the logical performance of mathematical content and process, reflection of reasoning process, And also this study selected the domain of function which is comprised of the content of the coordinate plane, the graph, proportionality in the seventh grade mathematics textbook. By the subject of the ten kinds of textbook, this study examined how the four elements of the reasoning competency were shown in each textbook.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제10권1호
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• pp.55-70
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• 2006

The purpose of this study was to develop math creative problem solving test in order to identify the mathematically gifted on the basis of their math creative problem solving ability and evaluate the goodness of the test in terms of its reliability and validity of measuring creativity in math problem solving on the basis of fluency in producing valid solutions. Ten open math problems were developed requiring math thinking abilities such as intuitive insight, organization of information, inductive and deductive reasoning, generalization and application, and reflective thinking. The 10 open math test items were administered to 2,029 Grade 5 students who were recommended by their teachers as candidates for gifted education programs. Fluency, the number of valid solutions, in each problem was scored by math teachers. Their responses were analyzed by BIGSTEPTS based on Rasch's 1-parameter item-response model. The item analyses revealed that the problems were good in reliability, validity, difficulty, and discrimination power even when creativity was scored with the single criteria of fluency. This also confirmed that the open problems which are less-defined, less-structured and non-entrenched were good in measuring math creativity of the candidates for math gifted education programs. In addition, it discriminated applicants for two different gifted educational institutions and between male and female students as well.

• 한국학교수학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.697-716
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• 2014

이 연구에서는 GeoGebra를 활용한 극한 학습과정에서 나타나는 고등학생들의 학습 특성을 확인하고자 한다. 또한, GeoGebra를 활용한 극한 지도가 고등학생들의 정의적 특성에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 한다. 이를 위해, 세 명의 고등학생들을 연구참여자로 선정하여 GeoGebra를 활용한 극한 학습을 수행하게 하고 그들의 문제해결 과정을 관찰하였다. 연구참여자들의 문제해결 과정을 그들이 수행한 활동지와 연계하여 분석함으로써 다음을 확인하였다. 첫째, 학생들은 함수의 극한을 구할 때 수학적 성질이나 주어진 자료에 근거하여 논리적으로 접근하기보다는 직관적이고 자의적으로 판단하는 경향이 있다. 둘째, 고등학생들의 학습에서 전 단계의 추론이 다음 단계의 추론을 방해할 수 있다. 셋째, GeoGebra를 활용한 삼각함수의 극한 학습은 학생들의 극한 학습과 관련된 오류를 확인하고 교정하는데 도움을 준다. 넷째, GeoGebra를 활용한 삼각함수 극한 학습은 학생들의 정의적 영역에 긍정적인 영향을 미친다.

• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.426-446
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• 2017

본 연구의 목적은 암석에 관한 문제를 해결하는 대학생들의 사고 과정을 분석하여 지구과학의 귀추적 추론에서 결정적 증거(CE)와 결정적 자원 모델(CRM)의 역할과 중요성을 살펴보는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학 심화 전공 과목을 수강하는 20명의 4학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들에게 많은 구멍이 발달한 퇴적암의 지질학적 과정을 귀추적으로 추론하여 모델로 나타내게 하고, 그 과정을 모델링 중심의 귀추적 추론에 관한 도식에 따라 분석하였다. 그 결과, 문제를 성공적으로 해결한 학생들의 추론은 다양한 알갱이와 많은 구멍을 CE로 삼아 퇴적암의 생성 과정과 풍화 작용을 CRM으로 각각 활성화하고 이들을 결합하여 과학적으로 타당한 설명 모델(SSEM)을 구성하는 특징이 있었다. 반면 문제 암석에 관하여 SSEM을 제안하지 못한 추론에서는 학생들이 많은 구멍이라는 증거로부터 화성암(현무암)의 생성 과정을, 다양한 알갱이라는 증거로부터 퇴적 작용을 자원 모델(RM)로 활성화하고, 이들로부터 자신들의 설명 모델(EM)을 구성하였다. 학생들이 SSEM을 구성하여 암석에 관한 지구과학 문제를 수월하게 해결하기 위해서는 문제 상황에 맞는 CE가 무엇인지 알고, 암석의 특징에 관하여 통합적 또는 시스템적으로 접근하며, 복수의 RM을 활용하고, 증거에 비추어 RM이나 EM을 평가할 필요가 있음을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.39-50
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• 2022

본 연구 목적은 코로나 19 펜데믹 상황에서 이루어진 온라인 건강사정실습 교과목에서 능동학습 적용이 간호대학생의 비판적사고성향, 문제해결능력 및 셀프리더십에 미치는 효과를 확인하고자 수행하였다. 자료수집은 21년 9월 1일부터 12월 17일까지 D대학교 간호학과 2학년 78명을 대상으로 이루어졌으며 수집된 자료는 SPSS/WIN 20 프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구결과 온라인 건강사정실습 수업에서 능동학습 적용 후 비판적사고성향(t=-2.11 p=.038), 셀프리더십(t=-2.07 p=.042)은 통계적으로 유의하게 증가되었다. 능동학습으로 적용된 SOAP, 임상추론학습지(Outcome-Present-Test) 및 임상추론 웹 작성(Clinical reasoning web), 마인드맵 작성은 간호대학생들의 비판적사고성향과 셀프리더십을 향상시키는 것으로 확인되어 대면수업에서의 효과를 확인하는 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.181-186
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• 2020

본 연구에서는 간호대학생을 대상으로 임상적 추론 역량에 대하여 조사하고 이에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 시도되었다. 본 연구는 G^⁎Power 3.1.9.4를 이용하여 간호대학생 3, 4학년 297명을 대상으로 간호핵심역량과 관련된 학습능력을 파악하고자 임상적 추론, 문제해결능력, 비판적 사고성향, 임상적 의사결정, 자기주도학습, 임상수행능력을 측정하고 임상적 추론 역량에 영향을 미치는 변수를 검정하는 서술연구이다. 연구결과를 살펴보면, 학년별로 임상적 추론역량을 비교한 결과 유의한 차이를 보였으며(p=0.001), 또한 임상적 추론역량에 대한 영향변수를 확인한 결과 문제해결능력, 임상적 의사결정 능력, 임상수행능력, 임상실습경험(학년)이 유의한 변수로 나타났다.(p,.001). 본 연구결과는 간호대학생의 임상적 추론 역량을 높이기 위한 다양한 교육과정개발의 근거로 활용될 수 있을 것으로 보이며, 향후 임상적 추론 역량을 높일 수 있는 교육 개발을 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제41호
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• pp.266-274
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• 2003

Synectics is one of several techniques used to enhance brainstorming by taking a more active role and introducing metaphor and structure into the process. It is unclear at what level of specificity this should be formulated as a pattern. This thesis reviews recent computational as well as experimental work on analogical reasoning based on synectics. New results regarding information processing of analogical reasoning stages, major computational models and recent attempts to compare these models are reviewed. Computational models are also discussed in the computational as well as cognitive psychology perspectives. Future directions in analogical reasoning research are proposed. The following import is the need to accommodate the typology and normal assessment in the concrete circumstances where actual reasoning and problem solving take place. In order to get to this end, we used computational models by Thagard who take the stand of ‘Computational Philosophy of Science’, which assumes ‘Weak AI’ to explicate what constitute the very pecularity of Analogical Reasoning.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.355-361
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• 1999

An application of case-based reasoning is proposed to build an influence diagram for identifying successful new ventures. The decision to invest in new ventures in characterized by incomplete information and uncertainty, where some measures of firm performance are quantitative, while some others are substituted by qualitative indicators. Influence diagrams are used as a model for representing investment decision problems based on incomplete and uncertain information from a variety of sources. The building of influence diagrams needs much time and efforts and the resulting model such as a decision model is applicable to only one specific problem. However, some prior knowledge from the experience to build decision model can be utilized to resolve other similar decision problems. The basic idea of case-based reasoning is that humans reuse the problem solving experience to solve a new decision. In this paper, we suggest a case-based reasoning approach to build an influence diagram for the class of investment decision problems. This is composed of a retrieval procedure and an adaptation procedure. The retrieval procedure use two suggested measures, the fitting ratio and the garbage ratio. An adaptation procedure is based on a decision-analytic knowledge and decision participants knowledge. Each step of procedure is explained step by step, and it is applied to the investment decision problem in new ventures.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.283-286
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• 2007

This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.