• 한국학교수학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.219-240
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• 2013

각 문제를 해결하는 과정에서 우리는 필연적으로 문제에 대한 스키마를 갖게 된다. 그런데 유사 문제를 해결하다 보면 각 문제를 관련 짖는 추상적 스키마를 발견하게 된다. 이러한 추상적 스키마는 문제 해결자에게 통합적 시각을 갖게 함으로써 문제를 바라보는 안목을 높이며, 아울러 유추 전이의 상승에 기여한다는 점에서 매우 중요한 것이라고 생각된다. 유사 문제에서 추상적 스키마를 구성하기 위해서는 등장하는 어떤 요소를 제외하고도 문제의 본질을 훼손하지 않는 것과 훼손하는 것을 찾아야 한다고 생각하였다. 이와 같은 관점에서 본 연구는 유사 문제에서 추상적 스키마의 구성을 돕는 방법을 설계하였다. 또한 그것을 한 학생에게 적용하여 그 방법의 가능성을 살펴보았다. 본 연구를 통해 학생들이 갖는 개별적 수학적 지식이라고 생각되는 요소들을 통합하는 것이 가능함을 확인하였다. 이는 기존 학자들(Gick and Holyoak, 1983; Kintsch & Dijk, 1978)이 언급한 추상적 스키마의 구성을 구체화하는 방법을 제시했다는 의의를 갖는다. 이런 결과는 향후 교수 학습 방법의 개선에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제14권
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• pp.61-70
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• 2001

수학은 추상적인 학문이다. '추상'은 몇 개 또는 무한히 많은 사물의 공통성이나 본질을 추출하여 파악하는 사고작용이다. 이렇게 추상된 것들을 모아 분류를 하고 그 다음에 이름을 붙이는 것이 바로 개념이 형성되는 과정이고 수학자가 수학을 하는 과정이다. 이 개념들은 여러 가지 모양으로 결합하여 스키마라고 부르는 개념 구조를 형성하게 되는데, 이 스키마는 수학적 사고를 하는데 매우 중요한 역할을 하여 수학을 개념적으로 이해하는데 도움을 주며, 새로운 지식을 얻는데 필요한 필수적인 도구가 된다. 본 논문에서는 연속적인 수열의 합의 공식에 대하여 학생들이 Skemp가 말한 '관계적 이해'를 할 수 있도록 스키마를 이용하여 문제를 해결할 수 있는 모델과 원주의 스키마를 이용한 생활 속의 문제를 제시하여 학생들이 공식을 암기하기보다는 수학의 구조를 파악하고 연계성을 이해함으로서 능동적인 구성활동을 유발하여 수학에 대한 흥미를 느낄 수 있도록 도움을 주고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.917-925
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• 2021

본 연구의 목적은 모듈형 데이터 분석 도구를 활용하여 구성주의 기반의 교수학습방법을 구체화하는데 있다. 인공지능교육을 위한 내용기준에서 제시하는 인공지능이 적용된 도구로서 모듈형 데이터 분석도구가 갖는 가치와 의미를 살펴보고 컴퓨팅사고력을 기반으로 문제해결력을 기르는 단계와 과정을 살펴보고자 하였다. 모듈형 데이터분석 도구는 구성주의적 관점에서 동화와 조절을 통해 평형화를 이루는 과정에서 스키마를 형성하는 인지적 사고절차를 시각적으로 표현함으로서 인공지능에서 데이터의 구조를 형상화하는 특징을 갖고 있는 도구라는 장점을 갖는다. AI교육은 문제해결의 절차를 알고리즘으로 구현된 블랙박스로서의 표상화된 스키마를 적용한다는 점에서 데이터 분석의 모듈을 구조화하고 추상적 지식의 구조를 구체화하는 특징을 갖는다고 할 수 있다. 따라서 개념적 스키마와 내재적 스키마를 연결하는 도구로서의 장점을 갖는다는 점에서 모듈형 데이터 분석 도구의 활용가치를 살펴볼 수 있다.