수학교육에서 학생들이 학습을 통하여 습득하여할 중요한 주제는 수학 지식과 수학을 다루는 인지적 조작 기술일 것이다. 특히 수학지식과 지식의 활용은 문제해결을 통한 학습에서 의미 있게 학생에게 나타나며 이를 통하여 수학 학습 동기를 강화하고 수학의 가치를 느끼게 한다는 점에서 중요한 의의를 갖는다. 대학수준의 수학교육과정에서도 문제해결은 중요한 수학교육의 중심 수단으로서 목적으로서 선언되어 있지만 실제 수업에서 잘 다루고 있지 못하다. 문제해결 지도에 대한 접근 방식으로 1950년대의 문제해결전략을 다룬 Polya, 1990년대의 메타인지적 접근을 강조한 Schoenfeld 및 최근의 여러 연구자들의 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서 대학 수준의 문제해결 수업의 접근 방법을 소개함으로 문제해결 수업을 구현할 수 있는 지식을 제공한다. 특히 Schoenfeld의 문제해결 수업 모델은 수학 교육의 교실 수업으로의 구현 측면에서 갖는 다양한 함의를 제시한다.
수세기는 초등 수학교육의 기초로서 보통 유치원 과정 이전부터 시작된다. 그러나, 서수와 기수의 구별된 사용의 중요성은 미국의 "학교 수학의 교과 과정과 평가 기준" (NCTM 1989)에서 뿐만 아니라 학교 교육의 현장에서도 많이 간과되고 있는 실정이다. 일반적으로 사용되는 수직선 (Number line)과 다르게 구조적으로 개발된 Hasse's structured number line을 사용하여 학생들에게 수세기의 의미와 기술을 가르친다면 구체적 경험을 통해 수학적 사고 능력을 키우고 개발하는데 도움이 된다. 만약 Hasse 의 9가지 수준에 따라 다양한 학습 활동을 개발하여 수업 계획을 세워서 학습을 진행한다면 수업은 역동적이며 매우 흥미로워 질 것이다. 학생들은 말로 나타내기(Verbalization)와 상상(Imagination)의 충분한 경험을 바탕으로 정신적 표현(Mental representation)을 개발하여 수세기 기초를 확립하고 나아가 연산을 쉽게 수행할 수 있을 것이다. 여기에 소개된 교구들과 학습 활동들은 초등 수학 교육이 암기 위주의 문답식이 아니며 얼마나 역동적이고 흥미로울 수 있나를 보여준다.
패턴완성(Pattern Completion)은 사용되는 패턴 성분들 사이의 higher-order correlation 정보가 중요한 의미를 가질 수 있는 기계학습 문제 중 하나이다. higher-order correlation은 확률라이브러리모델(Probabilistic Library Model)로 구현되는 hypernetwork 개념을 도입해서 나타낼 수 있다. 하지만 확률라이브러리모델을 사용하여 higher-order 정보를 나타내려할 때 초기라이브러리가 모든 가능한 조합의 원소들을 가지도록 구성하기는 쉽지 않다. 그 대안으로 초기라이브러리 구성 시 학습패턴들을 subsampling하여 적은 숫자의 원소들만으로 higher-order correlation의 근사치를 나타내게 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 subsampling이 사용되어 구성된 확률라이브러리모델을 이용한 패턴완성시의 correlation의 order에 따른 효과를 분석하여 본다.
네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.
상호참조해결은 문서 내에 등장하는 모든 멘션 중에서 같은 의미를 갖는 대상(개체)들을 하나의 집합으로 묶어주는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결의 학습 데이터는 영어권에 비해 적은 양이다. 데이터 증강 기법은 부족한 학습 데이터를 증강하여 기계학습 기반 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법 중 하나이며, 주로 규칙 기반 데이터 증강 기법이 연구되고 있다. 그러나 규칙 기반으로 데이터를 증강하게 될 경우 규칙 조건을 만족하지 못했을 때 데이터 증강이 힘들다는 문제점과 임의로 단어를 변경 혹은 삭제하는 과정에서 문맥에 영향을 주는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 이용하여 기존 규칙기반 데이터 증강 기법의 문제점을 해결하고 한국어 상호참조해결 데이터를 증강하는 방법을 소개한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터에서 CoNLL F1 1.39% (TEST) 성능 향상을 보였다.
문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.
본 연구는 번역기를 활용한 영작문 수업에서 대학생들이 작성한 비즈니스 이메일 영작문에 나타난 오류를 분석하고 설명하려는 연구이다. 연구는 취업실무영어 수업을 수강한 대학생들이 3가지 과제에 대해 작성한 21개 이메일을 분석하여 이에 나타난 문법오류를 분석 정리하였다. 이메일에 나타난 문법오류를 살펴보면, 동사의 용법을 제대로 알지 못해서 발생한 언어 내 오류가 가장 빈번했으며, 완료 시제를 사용해야 하는 문장에서 과거동사를 사용하는 시제에 관한 오류와 명사 앞에 정관사를 사용하지 않은 정관사 오류와 전치사 잘못 사용한 오류와 같은 언어 간 오류도 있었다. 문맥과 관련된 오류를 보면 지칭하는 명사에 맞게 단 복수대명사를 제대로 사용하지 못한 오류라던가, 문장을 연결하다가 생략할 수 없는 주어를 생략한 오류는 의미전달에 문제가 될 수 있는 심각한 오류이다. 이러한 오류분석을 통하여 영어를 학습하고 있는 학습자가 특정한 문법사항을 학습하는 데에 어려움을 겪고 있다는 것과 학생들의 영어능력 발달단계를 가늠해 주는 정보를 제공함으로 연구의 의미가 있다고 볼 수 있다.
컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 네트워크를 통한 일반 사용자들의 컴퓨터 활용 빈도와 요구하는 데이터의 양이 급격히 증가되었다. 이에 따라 최근의 교육 시스템들은 정보의 활용성을 향상시키기 위하여 이질적인 시스템들을 의미상으로 연결하고 있다. 따라서 최근의 웹 기반 교수-학습은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습방향으로 나아가고 있다. 즉, 학습자 개개인의 특성(선수 지식, 학습 양식, 흥미, 관심)에 맞는 적응적인 교수-학습 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 학습 환경에서 다양한 분산정보의 통합을 위하여 사용자들이 요구하는 학습내용을 각 지역서버의 자치성을 유지하면서 효과적으로 학습하기 위한 미디에이터내의 처리방법에 대해 제안한다. 또한 과거와 최근의 학습내용의 활용형태가 다양하게 변할 수 있으므로 시간에 따른 감쇄율을 활용빈도에 적용하여 최근의 활용빈도의 변화에 민감하게 반응하고 활용형태의 변화에 따라 적응적으로 학습내용을 사용할 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구는 인지적 발달단계에 대한 신경학적 역동 발달주기를 규명하기 위하여 추상적 발달단계인 추상적 맵핑, 추상적 체계, 단일원리의 각 학습단계별 뇌파의 변화와 역동적 학습발달 간의 관계를 규명하였다. 컴퓨터 수학학습에서 일어나는 자발적 학습은 수학과제를 수행할 때 적은 학습지원 으로 나타나는 학습효과에 중점을 두었으며 이해적 학습은 적절한 학습지원을 통해 나타내는 학습효과를 중심으로 인지적 변화와 뇌파와의 관계성을 통해 뇌와 뇌신경의 발달관점에서 파악한 것이다. 연구 결과, 추상적 맵핑과 추상적 시스템 단계에서 지원을 통한 이해적 학습이 두정엽과 전두엽에서 의미 있는 뇌 활동성을 가져왔으며 추상적 개념학습의 마지막 단계인 단일원리에서는 피험자의 발달단계가 적정나이보다 작아 오히려 지원을 통한 이해적 학습이 더 적은 뇌 활동성을 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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