본 연구는 관계적 이해와 창의적 수학 문제발견능력이 유의한 상관관계가 있는지를 알아보기 위하여 중학교 2학년 학생 186명을 대상으로 관계적 이해 검사와 문제발견능력 검사를 실시하였다. 이를 위해 문제발견능력을 수학화 능력, 수학적 개념 결합능력, 수학적 사실 확장능력의 세 가지 하위요소로 분류하여 관계적 이해와의 상관관계를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 관계적 이해는 문제발견능력의 수학화 능력과 수학적 개념 결합능력의 창의성과는 매우 유의미한 정적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 비록 관계적 이해와 수학적 사실 확장능력과는 통계적으로 유의미한 상관관계를 얻지는 못했으나, 학생들의 검사에 따른 응답율과 점수를 분석한 결과 관계적 이해수준이 높은 학생들의 유추능력과 귀납추리능력에서 높은 응답율과 점수를 얻었다. 따라서 본 연구를 통하여 수학에 대한 관계적 이해가 창의적 수학 문제발견능력에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 학습부진학생들을 대상으로 탐구형 소프트웨어인 Excel과 GSP의 활용한 탐구활동을 통해 해석기하의 개념을 형성해가는 과정을 이해하고자 하였다. 본 연구를 위해 중학교의 논증기하에 대한 개념과 고등학교에서 배우는 해석기하의 개념을 관계적으로 이해할 수 있도록 Skemp의 목표 지향적 학습을 위한 지능 모델이 7차시로 구성되었고 2011년 7월~9월에 5명의 학습부진학생을 대상으로 연구가 수행되었다. 연구결과로는 탐구형 소프트웨어를 통해 관계적 이해($R_2$유형의 목표를 성취하기 위한)에 비길 수 있는 두 가지는 $R_1$유형, 즉 직관적 사고 활동을 통한 관계적 이해가 된 경우로 이 과정에 탐구형 소프트웨어를 통하여 반영적 사고가 일어날 수 있다는 것과 $I_2$유형, 즉 반영적 사고 활동을 통한 도구적 이해가 일어난 경우로 스키마 학습과 같은 장점을 얻게 함으로써 관계적 이해와 같은 효과를 얻을 수 있었다. 더욱이 이러한 관계적 이해가 성취되었을 때 아주 초보적인 단계에서 논리적 이해를 할 수 있는 여지와 양식 2의 기호를 통한 의사소통의 능력에 해당하는 수준까지 가능함을 보여주었다.
초등학교 영재들은 여러 사설 교육기관이나 국립기관 그리고 개인 교습을 통하여 많은 양의 선수학습을 행하고 있다. 이들 중 일부는 방법과 이유를 아는 관계 이해를 하기보다는, 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고 있다. 그들은 수학을 능동적이기보다는 수동적인 입장에서 받아들이기에 새로운 수학적 지식을 창출하지 못하는 성향을 강하게 보이고 있다. 이에 본 연구자는 이러한 문제의 해결을 위해 초등학교 영재들이 가지고 있는 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격에 초점을 맞추어 연구하였다. 대전에 있는 영재교육기관에 등록된 초등학교 3학년 영재들을 대상으로 하여 연구한 결과, 스키마와 스키마 사이의 간격이 멀수록 학생들이 방법과 이유를 아는 관계적 이해를 하기보다는 주어진 규칙을 적용하여 정답을 찾아내는 도구적 이해를 하고, 그 간격을 줄일수록 수학에 흥미를 느끼고 고학년의 수학내용까지도 스스로 파악하고 이해하려는 성향이 나타난다는 사실을 발견하게 되었다. 그 간격이 적을수록 학생들은 교사로부터 학습받은 내용을 자신의 지식으로 재구성하여 새로운 문제에 적용을 쉽게 하였다. 본 발표에서는, 학생들의 수학적 스키마와 선생님들이 가르치는 스키마 사이의 간격을 줄이는 것이 학생들이 수학을 관계적 이해를 하는데 큰 도움을 줄 수 잇음을 보이려고 한다.
수자원은 다수의 이해관계자들이 관리 또는 이용하는 과정에 있어 분쟁이 발생할 가능성이 매우 높다. 물분쟁의 해결방안으로 분쟁의 이해관계자의 참여와 합의의 형성을 추진할 수 있는 거버넌스에 대한 관심이 최근 들어 증대되고 있다. 거버넌스를 통한 물분쟁 해결을 위해서는 거버넌스 구성원인 정부, 시민, 전문가 집단의 문제해결 능력을 향상시킬 수 있는 교육프로그램과 전문 연구 및 교육기관의 설립이 필요하다. 본 연구는 갈등관련 제도, 국내외의 갈등 관련 연구 현황, 물분쟁 관련 이해관계자 참여 사례, 물 관련 교육프로그램 사례 등에서 시사점을 도출하여 물분쟁의 다양한 주체와 원인을 고려한 교육내용을 바탕으로 거버넌스에서 이해관계자의 능력을 향상시킬 수 있는 교육프로그램을 개발하고, 다양한 이해관계자들의 적극적인 참여를 유도하는 활성화 방안을 제시하여 거버넌스 과정에 참여시키는데 목적이 있다. 본 연구에서는 26개 거버넌스 위원회 및 단체와 국내 물 분쟁에 대한 7가지 교육프로그램의 조사 내용을 바탕으로 교육프로그램이 나아갈 방향과 교육프로그램 개발(안)을 제시하고, 교육센터 설립방안과 교육의 활성화 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 프로그램의 이해와 재사용에 초점을 둔 객체 지향 클래스 라이브러리 설계 방법 및 객체를 효율적으로 재사용하여 프로그래밍 할 수 있도록 객체에 대한 정보 추출 방법을 제시한다. 프로그램의 재사용을 위한 부품을 모듈 단위로 생성하여 각 정보를 테이블에 저장하며, 모듈간에 참조할 수 있는 인터페이스 플래스를 추출한다. 프로그램의 이해를 쉽게 하기 위하여 프로그램 코드를 기반으로 하여 클래스 관계성을 그래프로 표현하고 노드 클래스를 아이콘화하여 볼 수 있도록 하였다. 각 모듈 안에서의 참조 관계, 상속 관계, 복합 관계를 추출 및 세부적인 다형성 관계, 프랜드 관계등의 추가적인 정보를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제시하는 방법은 프로그램 개발 및 유지보수시에 프로그램의 이해력을 높여 재사용 시스템 구축을 용이하게 한다.
사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERTbase 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERTlarge 모델에서는 BERTbase보다 높은 성능을 보였다.
시스템의 기술 중심적 개발은 사용자 및 이해관계자들이 개발공정을 파악하거나 개입하기 어려워, 불필요한 기능과 품질 낮은 서비스로 구현될 수 있다. 자율운항선박 항해정보플랫폼의 초기설계에 S/W 아키텍처 설계과정을 적용하면 이해관계자들의 요구기능과 서비스 품질이 반영된 시스템 개발에 도움이 될 것이다. 본 연구는 S/W 아키텍처 설계 절차를 적용하여, 요구기능 정의와 품질속성을 분석하고 속성별 전략을 제시하고자 한다. 이해관계자들의 참여를 유도하여 플랫폼의 중요 요구기능과 제약사항을 도출하고, 분석결과를 목록화 하였다. 연구 결과를 통해 아키텍트는 항해정보플랫폼 아키텍처 개발에 있어 기술적 해결방안을 수립할 수 있을 것이며, 이해관계자들의 요구가 반영된 시스템 설계가 가능할 것이다.
MICE 산업은 다면적 산업으로 공공부문과 민간부문에 걸쳐 다양한 이해관계자들이 존재하며, PCO(Professional Convention Organizers)들은 이러한 이해관계자들 간의 의견을 조율하는 매개적인 역할을 한다. 따라서, PCO들은 신뢰도와 인지도를 증가시키는 한편, 이해관계자들과의 협력적 네트워크를 형성 또는 강화하기 위해 자사의 웹사이트에 이해관계자들의 하이퍼링크를 게재하고 있다. 이에 본 연구는 MICE 산업을 생태계적 관점에서 이해하고자 사회관계망 분석 기법을 적용하여 PCO와 이해 관계자들 간 하이퍼링크 관계망의 구조적 특징을 분석하고, 이 네트워크 내에서 PCO의 성과와 규모에 따라 그 역할에 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 연구 결과, 연결정도 중심성, 아이겐벡터 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성이 높은 PCO를 확인하였으며, 규모가 큰 PCO가 하이퍼링크 네트워크에서 더 높은 중심성을 갖고 있음을 파악하였다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.
연구에서는 현행 과학 교과서에 제시된 두 개의 비유를 사용한 화학 개념 학습에서 유발되는 대응 오류와 개념 이해도의 관계를 조사하였다. 3개 중학교 1학년 260명을 두 집단으로 배치하였고, 각 집단마다 한 개의 비유를 사용하여 수업을 한 후, 개념 이해도 검사와 대응 관계 이해도 검사를 실시하였다. 연구 결과, 개념 이해도는 대응 관계 이해도와 유의미한 상관이 있었으며, 두 집단 모두 비공유 속성에 대한 개념 이해도 및 대응 관계 이해도 검사 점수는 공유 속성에 비해 낮았다. 또한, 과잉 대응, 부적절한 대응, 대응 불이행, 무분별한 대응, 인위적 대응 등 5가지의 대응 오류 유형이 확인되었으며, 학생들의 대표적인 오개념은 대응 오류와 관련이 있는 것으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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