본 연구는 초등학교 예비교사들을 대상으로 구성주의적 관점에 근거한 교수실험을 실시하고, 구성주의적 수업에서 예비교사들이 비율 개념에 대한 수학적 지식을 어떻게 구성하고 발전시켜 나가는가를 보고하고, 예비교사들이 인식하는 구성주의적 수업의 의의, 한계, 어려움 등을 조사하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구 결과, 구성주의적 관점을 적용한 수업에서 예비교사들의 수학적 지식의 구성 가능성과 그 한계를 확인할 수 있었다. 예비교사들은 학습할 개념에 대한 사전 사고 경험 제공, 학습할 개념의 심층적 이해 및 적극적 수업 참여, 학습한 개념에 대한 기억의 강화, 오개념 교정의 기회 제공, 초등학교 학생들의 학습 과정 경험 등을 구성주의적 수업의 의의로서 지적하였으며, 많은 시간의 소요, 모둠별 토론에서 즉각적 피드백의 미흡, 구성주의 수업 적응에의 어려움, 일정 수준 이상의 지식이 없는 학생들이 갖는 어려움, 전체 토론에서 발문의 중요성 등을 구성주의적 수업의 한계와 어려움으로 지적하였다.
교육에서 교사의 중요성은 수많은 연구를 통해 강조되어 왔다. 이는 교육의 수준과 질이 교사의 전문성과 밀접한 연관성이 있기 때문이다. 교사의 전문성을 신장시키기 위한 방법 중 교사의 반성적 사고는 많은 교사교육 과정에서 중요하게 다루어지고 있다. 반성에 대한 개념은 주로 Dewey와 $Sch\ddot{o}n$에 의해 정의된 것이 받아들여져 왔으나 교사의 반성적 사고를 그러한 개념적 정의에 비추어 구체적으로 알아보기에는 모호하고 어려운 점이 있다. 이에 본 연구에서는 "과학교사의 반성적 사고란 과학수업 상황에서 자신의 기존 지식, 신념, 그리고 실천 행위와 이에 모순되는 내 외적 요소들 간의 갈등을 인식하거나, 이를 해소하기 위하여 새로운 대안을 고려하는 사고과정을 의미한다."로 정의하였다. 또한, 이를 기술적, 전문적, 비판적 반성의 세 가지 유형으로 구분하고 구체적인 분류 기준틀을 개발하였다. 기술적 반성은 자신의 교육학적 신념이나 지식 그리고 교사 교육과정에서 학습한 기성의 교육학 이론이 교사의 실천, 외부 환경 또는 외부의 교육적인 지식과 갈등을 일으키며 교사의 새로운 실천과 지식을 만들어가는 과정이라고 할 수 있다. 전문적 반성은 교사자신의 교육학적 지식과 신념 그리고 실천이 외부의 교육학적 지식이나 환경 등과 모순을 일으킬 때 자신의 지식과 신념에 의문을 가지고 새로운 대안을 고려하게 되며, 이때 기존의 것과 새로운 대안 사이에 교육적 가치갈등의 과정을 거치는 사고 과정을 의미한다. 비판적 반성은 자신이 가지고 있는 사회문화적 지식과 신념 및 실천이 외부의 사회문화적 환경과 갈등을 일으키며, 자신의 지식, 신념, 그리고 실천을 새롭게 형성하는 과정이다. 본 연구에서는 위와 같은 각 반성적 사고의 과정과 함께 각각의 특성과 교사가 자신에게 물었을 때 각 유형의 반성적 사고가 일어날 수 있는 몇 가지 질문들을 초점으로 정리하여 '반성적 사고의 유형 분류 기준틀'을 개발하였다. 이후 본 연구에서 개발한 기준틀을 적용하여 예비 과학교사의 반성적 사고를 분석해 본 결과, 세 가지 유형의 반성적 사고를 실제 확인할 수 있었다. 예비 과학교사들은 반성적 사고의 세 가지 유형 중 특히 기술적 반성을 많이 하고 있었으며, 비판적 반성의 사례는 극히 드물었다.
심볼레벨에서 개발된 1세대 전문가시스템의 문제점을 해결하기 위하여 최근 지식레벨에서 2세대 전문가시스템을 개발하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었으나, 대개 개념적인 모델링 기법을 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 모델링 기법이 실용 가능한 개발기법이 될 수 있도록 기존의 연구 내용을 수정, 보완한 태스크 객체 모델링(TOM) 기법을 제시하였다. 이 기법에서 태스크 객체(TO)는 자신의 목표와 수행 조건, 실행할 행위 지식 등을 포함하는 하나의 지식 단위로 정의하고, TO의 구조적, 동적, 기능적 측면을 쉽게 도식화할 수 있는 태스크 객체 다이어그램(TOD)을 정의하였다. 또한, 각 TO의 행위 지식을 표현하는 기본 단위로서 추론유형(Inference Type)들을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 TOM 기법이 단순히 개념적인 모델링 기법이 아니라 실용적인 2세대 전문가시스템 개발기법으로 활용될 수 있도록 TOD 에디터와 TO 에디터를 개발하고, TO의 상태 변화에 기반을 둔 TO 처리 알고리즘을 개발하였다. 또한, 정의된 추론유형들이 대표적인 전문가시스템 개발도구인 IRE(Intelligent Rules element)의 메소드로 자동 변환 될 수 있도록, 각각의 추론유형과 IRE의 메소드를 1: 1로 대응시킨 추론 유형 라이브러리를 구축하였다.
본 연구는 개념도 분석을 통해 유아교사의 유아영양교육 내용에 대한 지식과 지식수준이 어떠한지를 파악하기 위해 실시되었다. 대구 경북지역 유아교사 105명을 대상으로 유아영양교육 내용에 대한 개념도를 작성하도록 한 후 개념도 분석을 하였다. 연구결과 첫째, 유아교사의 유아영양교육 내용에 대한 지식을 살펴본 결과, 상위개념 빈도가 가장 높은 것은 식습관이었고, 유아영양교육 내용요소별 재분류한 결과 빈도가 가장 높은 것은 청결과 위생이었다. 둘째, 유아교사의 유아영양교육 내용에 대한 지식수준을 살펴본 결과, 상위개념에 포함된 종속개념 수와 위계의 평균이 가장 높은 것은 식문화였고, 특성점수에서는 음식이 가장 높았다. 밀도는 비슷한 수준으로 분포되어 있었다. 본 연구결과를 통해 교사가 유아영양교육 내용에 대해 보다 위계적, 조직적, 통합적 지식을 갖고 교육현장에서 활용할 수 있도록 돕는 교사교육이 필요함을 시사 받을 수 있다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.
개념은 그 개념을 나타내기 위한 특성들이 결합된 지식의 단위이며 각 특성은 개념에 속한 개체들의 성질을 축약한 것으로 정의될 수 있다[4]. 이 논문은 백과사전 설명문 텍스트를 분석하여 개념을 구성하는데 필요한 정보를 몇 개의 대표적인 특성으로 분류하고, 이를 개념의 특성정보로 구축하였으며, 이를 관련 개념 문서에 적용하여 특성 정보를 인식하는 것을 보여준다. 본 연구는 백과사전이 세계 지식(world knowledge) 전반을 함축적으로 표현하고 있다는 가정에서 출발하였으며 적은 양의 데이터에 대한 수동 분석 결과를 통해 많은 양의 코퍼스를 분석한 것과 같은 의미있는 결과를 얻었다. 백과사전에 표현된 많은 개념 중 "질병"에 관하여 실험한 결과 평균 81%의 정확율로 질병의 특성 정보인 원인, 증상, 치료를 자동 인식함을 보여주었다. 개념의 요소 정보 인식은 정보의 이나 질의 응답과 같은 분야에 적용될 수 있다.
"구강보건교육학 및 실습" 교과목에서 제시된 학습목표는 '교육일반', '구강보건교육의 실제', '대상 및 장소별 구강보건교육'으로 분류하였고 최종 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, '교육일반' 영역에서는 19개의 학습목표 중 사실적 지식과 개념적 지식이 대부분 이었고, 절차적 지식은 10.6%였으며, 메타인지적 지식에 해당하는 수업목표는 없었다. 둘째, '구강보건교육의 실제'에서는 34개의 학습목표 중 사실적 지식과 개념적 지식이 약 76%였고, 나머지는 절차적 지식이었으며, 메타인지 지식범주에 해당하는 수업목표는 없었다. 셋째, '대상 및 장소별 구강보건교육'에서는 18개의 학습목표 중 다른 영역들과는 달리 절차적 지식이 가장 많았고, 그 다음이 사실적 지식의 학습목표였다. 지식차원의 하위유형은 구체적 사실과 요소에 관한 지식과 교과의 특수한 기법과 방법에 대한 지식범주가 가장 많았고, 다음으로는 원리와 일반화에 대한 지식과 교과의 특수한 기능과 알고리즘에 대한 지식 순이었다.
이 연구는 중학생들의 과학 지식의 본성에 대한 이해와 개념 이해 및 학습 젼략 사이의 관계를 조사하였다. 인천 지역의 중학교 1학년 162명을 대상으로 과학 지식의 본성 검사와 학습 전략 검사를 실시하였다. 밀도에 대한 컴퓨터 보조 수업 후 개념 검사를 실시했다. 연구 결과, 학생들의 개념 이해와 심층적 및 피상적 학습 전략은 과학 지식의 본성에 대한 이해와 유의미한 상관이 있었다. 학생들의 복합적인 학습 전략의 유형을 확인하기 위해 군집분석을 실시하였다. 그 결과, '심층적 전략 점수는 높고, 피상적 전략 점수는 낮은 집단(군집 1)', '심층적 전략 점수는 낮고, 피상적 전략 점수는 높은 집단(군집 2)', '심층적, 피상적 전략 점수가 모두 높은 집단(군집 3)'으로 구분 되었다. 일원 변량 분석 결과, 과학 지식의 본성 검사와 개념 검사 모두에서 군집 3의 점수가 다른 군집들 보다 유의미하게 높았다. 또한 개념 검사에서는 군집1이 군집2에 비해 보다 높은 성적을 보였다. 이에 대한 교육학적 함의를 논의하였다.
계층적 개념 트리는 개념의 전체적인 구조를 제공하여 사용자의 이해를 돕는다. 이러한 계층적 개념 트리는 특정 분야의 전문가나 지식 공학자, 혹은 개인에 의해서 제공되어 왔다. 하지만 계층적 개념 트리를 구축하기 위해서는 않은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 시스템 필요하게 되었다. 이 논문에서는 정보 검색 틴 온톨로지 연구에 있어서 계층적 개념 트리를 자동으로 구축하기 위한 기존 연구에 대해서 알아보고, 개념적 클러스터링 방법인 FCA(Formal Concept Analysis)를 사용하여 문서로부터 계층적 개념 트리를 구축하는 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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