이 연구의 목적은 과학학습에서 가설 생성력 향상에 미치는 삼원귀추모형(TAM)의 적용 효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 TAM의 가설 생성 절차에 따른 가설 생성 활동 10개와 전통적인 방법에 따른 가설생성활동 10개를 개발하여 각각26명의 고등학생으로 구성된 TAM 집단과 27명의 전통 집단에 투입하였다. 가설 생성 활동 10개가 투입되는 과정에서 4개의 활동에서 학생들이 생성한 최종 가설의 설명도를 평가하였다. 또한 가설 생성력의 향상 정도를 검증하기 위해서 과학 지식 생성력 검사 A형과 B형을 사전과 사후에 각각 투입하여 연구 대상 학생들의 가설 생성력을 검사하였다. 연구 결과 TAM 집단이 생성한 가설의 설명도가 전통 집단의 가설보다 통계적으로 의미 있는 수준에서 높았다. 가설 생성력 검사에서는 TAM 집단과 전통 집단의 검사 점수가 사전 검사에서는 통계적으로 유의미한 수준에서 차이가 없었으나 사후에는 TAM집단이 의미 있게 높았다. 따라서 TAM을 적용한 가설 생성 활동은 전통적인 방법보다 가설 생성력 향상에 효과적이라고 할 수 있다.
우연적 의미 활성화가 가설의 생성과 평가에 주는 영향에 대한 연구는 많다. 그러나 진단추론 상황에서 우연적 의미 활성화의 영향을 다루었던 연구는 거의 없으며, 특히 가설 유형에 따른 차이를 알아보는 연구를 찾아보기 힘들다. 본 연구는 진단 추론에서 우연적 의미 활성화가 가설의 유형에 따라 어떤 차이를 보이는 지를 알아보기 위해 수행되었다. 첫 번째 실험에서 우연적 의미 활성화는, 배타가설의 경우 최종 가설 생성 패턴에 영향을 미쳤지만, 가설의 생성 수에는 영향을 미치지 않음을 발견하였다. 반면 양립 가능한 가설의 경우, 활성화는 생성된 가설의 수에 영향을 미쳤지만, 최종 가설 생성 패턴에는 영향을 미치지 못했다. 이러한 결과는 인지적 노력을 가중시켰을 때조차 반복검증 되었다. 실험 2에서 우연적 의미 활성화와 더불어 추론에 필요한 단서의 개수를 조작하였다. 각 가설을 지지하는 단서들이 동시에 제시되면 우연적 의미 활성화의 영향은 사라졌고, 단서들의 개수가 증가함에 따라 배타가설의 추론 확신은 증가하였다. 본 연구는 진단 추론 시 관련된 단서를 최대한 활용할 필요성과, 가설생성/가설 평가에 관한 연구에서 가설 유형에 따른 차이를 고려해야 함을 시사한다.
기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.
이 연구의 목적은 초등학생들이 과학적 가설을 생성하는 동안에 나타나는 동공크기의 변화를 분석하는데 있다. 연구 참여자는 서울소재의 B초등학교 5학년 학생들 중 자발적으로 연구에 참여하기를 희망하는 학생들 20명으로 구성하였다. 과제는 4개의 과학적 가설 생성과제로 이루어졌으며, 안구운동 데이터를 얻기 위해서 SMI사의 안구운동 추적기(iView $X^{TM}$ RED)기를 사용하였다. Experiment 3.6와 BeGaze 3.6 프로그램을 사용하여 실험을 계획하고 수행하였으며, 안구운동을 수집하여 분석하였다. 연구결과는 두 가지이다. 첫째, 실험과제에 대해 가설을 생성하는 유형으로 4가지 유형이 나타났다. 둘째, 가설을 생성할 때 동공크기의 특징 있는 변화가 있었으며, 가설을 생성하기 위해 생각하거나 가설을 정교화 하는 과정에서는 큰 변화가 없었다. 이와 같은 연구 결과로 볼 때, 가설을 생성하는 순간에는 인지적 요인 외에 감성적 요인의 영향을 받는 것으로 판단된다.
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.
우리는 기능성자기공명영상을 이용하여 생물전공 및 비전공 예비교사들과 생물학자들의 가설 생성 및 이해에서 나타나는 두뇌 활성 차이를 검증하고자 하였다. 이를 위해 우리는 생명현상에 관한 두 세트의 과제 패러다임(가설생성 및 가설이해)을 설계한 뒤, 36명의 건강한 연구 참여자들(각 집단별 12명)과 함께 이 연구를 수행하였다. 이 연구의 결과는 첫째, 생명현상에 대한 가설생성에서 나타나는 두뇌활성 패턴에 있어 세 집단 간의 유의미한 차이가 발견되었다. 둘째, 배외측전전두피질부의 한 부분인 좌측 중전두이랑이 세 집단 모두에서 가설생성에 있어 중요한 역할을 하고 있다는 것이다. 또한 생물학자들에게서 나타나는 우수한 가설 생성능력은 2차적인 추상정보의 통합 기능을 하는 좌측 중전두이랑의 활성에의한 것으로 판단된다. 셋째, 생명현상에 대한 가설이해 과정에서는 세집단 간의 유의미한 두뇌활성 패턴차이가 발견되지 않았다. 이러한 결과들은 과학자들이 새로운 과학적 지식의 생성에 있어 숙련되어있다는 것을 보여주고 있다.
이 연구의 목적은 진자 과제에서 학생들의 가설 생성에 있어서 귀추적 추론 능력이 중요한 역할을 한다는 가설을 검증하고자 하는 것이다. 가설을 검증하기 위하여 5학년 학생들을 대상으로 하여 진자 운동에 대한 가설 생성 검사와 진자의 길이에 대한 선지식 검사를 실시하였다. 진자의 길이에 대해 선지식을 가지고 있는 많은 학생들이 그네 과제에 대한 가설 생성에 선지식을 적용하지 못하였다. 이러한 결과는 학생들이 가설 생성에 실패한 이유가 단지 선지식이 없어서가 아니라 오히려 귀추적 추론 능력이 부족한 것과 관련된다. 학생들이 성공적으로 가설 생성을 하기 위해서는 선지식 뿐만 아니라 귀추적 추론능력도 요구된다. 그러므로 이 연구는 가설 생성 과정에 있어서 선지식 이외에도 귀추적 추론 능력이 중요한 역할을 한다는 주장을 지지한다. 이 연구는 학생들의 가설 생성 능력을 계발하기 위해서는 과학 교육에서 과학적 선언적 지식 뿐만 아니라 귀추적 추론 능력에 대한 교육도 함께 제공되어야 함을 시사한다.
과학적 가설의 생성은 과학적 탐구활동뿐 아니라, 개념변화과정에서 중요한 활동 중의 하나이다. 본 연구에서는 과학적 가설을 설명가설과 예측가설로 나누었고, 각각의 경우에 과학적 설명이나 과학적 예측과 어떻게 다른지를 분석 논의하였다. 또한 현상을 기술만 하고 있는 추측의 경우를 과학적 가설로 보지 않음으로서, 귀납적 일반화에 의한 보편법칙의 제안을 과학적 가설로 보지 않는다고 논의하였다. 과학적 가설의 제안에 필요한 과학적 사고로서 귀추적 사고의 특징을 논의하였으며, 그에 기초한 과학적 설명가설의 생성과정을 4단계로 제시하였다. 마지막으로 본 연구로부터 수행중인 후속 연구 방향을 제시하였다.
자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.
이 연구는 과학적 가설 지식의 생성 과정을 귀납적으로 기술하구 분석하여 하나의 바탕이론을 제시하고자 하였다. 이것을 위해 과학적 현상의 원인을 설명하는 과제를 피험자들에게 제시하고, 피험자들이 과제를 해결하는 과정에서 표상한 지식과 사고 유형을 발성 사고법과 심층면접을 통해 프로토콜로 생성하게 한 후, 이것에서 규칙성을 찾아 귀납적으로 기술하는 연구 방법을 이용하였다. 이 연구의 결과는 가설 지식 생성 과정에서 의문상황, 가설적 설명자, 경험상황, 원인적 설명자, 최종가설지식 등 5가지의 중간적 지식들이 생성됨을 보여주었다. 또, 지식 탐색, 의문상황과 경험상황 비교, 설명자 차용, 설명자 조합, 설명자 선택, 설명자 확인 등 6가지 유형의 사고가 가설 지식 생성에 관여한다는 것도 보여주었다. 또한 과학적 가설 지식은 '의문상황${\righallow}$경험상황${\righallow}$원인적 설명자${\righallow}$가설적 설명자${\righallow}$가설' 순으로 중간적 지식들의 표상되는 과정을 통해 생성되며, 이러한 과정은 귀추적 추론 뿐만 아니라 귀납과 연역 추론도 함께 관여하는 복잡한 사고 과정임을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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