학교 수학에서 확률 통계 영역은 자료에서 필요한 정보를 추출하고, 이 정보를 바탕으로 통계적 과정을 통해 타당한 결론을 추론하며 합리적인 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 단원이다. 통계 단원은 연역적 사고를 강조하는 학교 수학의 다른 영역과 달리 교실 수업의 과정에서 실제 자료를 통한 귀납적 추론과 올바른 직관적 사고를 필요로 한다. 따라서 통계 단원의 교수 학습 과정에서 교사들은 학생들에게 실제 자료에 대한 귀납적 추론과 직관적 사고를 바탕으로 하여 정보를 추출하고 타당한 결론을 추론하는 방법을 지도할 수 있어야 한다. 이에 따라 앞으로 일선에서 통계 교육을 담당할 예비 교사들도 통계 교육이 요구하는 통계적 추론 능력을 구성하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 예비 교사들이 구성하고 있는 통계적 추론 능력에 대하여 구체적으로 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 첫째, 선행 연구의 검토를 통해 학교 수학에서 요구하는 통계적 추론에 대해서 알아보고, 둘째, 예비 교사를 대상으로 한 통계적 추론 검사를 실시하여 그들의 통계적 추론 능력을 살펴보았다. 그리고 셋째, 예비 교사들의 반응을 토대로 그들이 구성한 통계적 추론 능력에 대한 분석과 함께 오개념을 구체적으로 탐색해 보고, 넷째, 통계 교육에서 예비 교사 교육을 위한 시사점을 제시하였다.
초등학교 수학에서 자료와 가능성 영역은 통계적 과정에서 요구되는 기초적인 통계적 내용을 학습하여 통계의 기초 소양을 기르는 단원이다. 학생들은 실제 자료에서 정보를 추출하고, 이를 표와 그래프로 정리하여 결론을 통계적으로 추론하며, 합리적인 의사결정을 내리는 과정을 경험한다. 본 연구에서는 '그림그래프에서 추론하기' 과제에 대한 초등학교 5, 6학년 학생들의 통계적 소양을 분석하여 초등학교에서 추론 학습 가능성과 통계적 소양의 관점에서 그림그래프의 교육적 가치를 살펴본다. 학생들의 통계적 사고를 길러주는 것은 통계교육에서 중요한 목표이며, 비형식적인 통계 추론의 경험은 이후 학습할 형식적 통계적 추론에 도움을 줄 수 있다. 따라서 '그림그래프에서 추론하기' 과제에서 나타나는 초등학생들의 통계적 소양에 대한 논의는 학교 통계 교육에 유의미한 시사점을 제시할 것이다.
이 연구는 통계적 문제해결 과정 중에 설문지 질문 생성 단계에서 나타나는 예비초등교사들의 통계적 추론을 조사하고 이것이 이후 단계들에서의 활동에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 24개 조의 교육대학교 2학년 학생들 80명이 통계적 문제해결 과정을 직접 실행하고 통계 보고서를 작성하였으며, 그 중 22개 조의 보고서를 분석하였다. 분석 결과, 설문지 질문 생성 단계에서 예비교사들의 9가지 통계적 추론이 확인되었으며, 특히 그 중 질문 명확화 지향 추론과 변이 기반 추론은 기존 연구에서 보고되지 않았던 추론이었다. 또한, 설문지 질문 생성 단계에서의 통계적 추론이 이후 단계의 활동에 미친 영향을 알아보기 위해 자료 분석 및 결론 단계에서 예비교사들이 보고서에 기술하였던 어려움 및 이슈를 확인하였다. 그 결과, 예비교사들의 어려움이 설문지 질문 생성 과정에서의 모집단 관련 추론, 범주 수준 추론, 표준화 추론, 질문의 일관성 지향 추론, 질문 명확화 지향 추론과 관련이 있는 것으로 나타났다. 그동안 선행연구에서 질문 생성하기 단계에 크게 주목하지 않았다는 점에 비추어보면, 본 연구 결과는 질문 생성 단계에서 나타나는 다양한 통계적 추론에 좀 더 주목할 필요가 있다는 점과 질문 생성 단계에서 적절한 통계적 추론이 이루어지도록 하기 위한 교수 방안들을 논의할 필요가 있다는 점을 시사한다.
학교수학에서 학생들의 통계적 사고를 개발하고 향상시키기 위한 수단으로 많은 선행 연구들은 변이성에 주목하고 변이 추론을 지도할 것을 제안한다. 이 논문에서는 변이성과 변이 추론을 지도하는데 필요한 지식을 살펴보았다. 이를 위해 변이성의 근원은 무엇인지, 변이성에 대한 대처 방식은 무엇인지, 변이성의 유형에는 어떠한 것이 있는지, 변이성을 어떻게 인지하게 되는지, 변이성과 문제해결과는 어떠한 관련이 있는지 살펴보았다. 연구 결과 통계적 활동에서 변이성의 근원과 변이성에 어떻게 대처할 것인지에 대한 토론은 학생들로 하여금 다양한 유형의 변이성을 인지하도록 하고 이후 통계적 활동에 적극적으로 참여하도록 하는 동기부여가 될 수 있음을 확인하였다. 또한 자료의 표현 지도에서 변이 추론을 강조하는 것이 통계교육에 좀더 부합하는 방향임을 확인하였다. 학교수학에서 다루어지는 변이성의 유형, 그리고 문제해결과 변이성에 대한 검토는 내용요소 중심의 통계교육과정 배열에 대한 반성의 기회를 제공하였다.
본 논문에서는 계층적인 퍼지추론 기법을 기반으로 한 영양상태 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서 계층적인 퍼지 추론 기법은 각 개인의 비만정도와 과거의 영양상태 그리고 식습관 패턴으로부터 영양상태의 변화과정을 분석하기 위해서 사용되었다. 또한 계층 퍼지추론 시스템에서 각 계층의 추론결과들의 신뢰성을 향상시키기 위해서 이전 계층으로부터 얻은 비퍼지화된 추론결과들의 통계적인 정보를 사용하여 다음 계층의 퍼지 소속구간들의 선택방법에 대해서도 논의하였다. 제안된 시스템의 효과성을 보이기 위해서, 65세 이상의 노인 113명의 신체계측 정보와 생화학적 검사로부터 획득한 정보 그리고 영양 밀도 지수(INQ)로부터 영양상태를 평가하였다.
본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.
고등학교 수학과 교육과정에서의 ‘확률과 통계'단원은 실제로 자료의 수집과 요약을 통하여 자료 분석방법을 배우고 사회와 자연현상을 인식하고 추론하는 능력을 기르는데 목표를 두고 있다. 추상적인 수학내용을 직접 시도하거나 학생들이 실제적인 자료를 수집하고 직접 자료를 해석하고 추론해 보는 경험과정은 수학실험과 시뮬레이션이라는 컴퓨터 학습을 통해 가능하고 개념학습의 전 단계에서 보다 구성적이고 탐구적인 활동을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 ‘확률과 통계'의 교수-학습과정에서 수학적 시뮬레이션을 활용한 웹 기반 학습모형을 제시하여 학습자들에게 수학적 내용과 관련된 구체적 매체를 조작하는 컴퓨터 실험 활동을 통하여 수학에서의 원리발견과 통계적 추론을 경험하고 유도할 수 있는 탐구적 학습 환경을 조성해 보고자 한다.
심리학 연구에 따르면, 인간은 각자의 성격에 따라 이동패턴이 변화한다고 한다. 하지만 실험적 근거가 아닌, 어디까지나 가설로만 사용되어 왔다. 우리의 연구에서는 이런 가설을 증명하기 위해 실제 실험 참가자를 모집하였고, 각 참가자들의 GPS데이터와 BFI성격 데이터를 수집하였다. 그리고 BackProgagation Network를 이용하여, 새로운 위치 데이터를 추론하고, 이렇게 추론된 결과를 바탕으로 회귀분석을 하여, 실제 사람의 성격과 위치 데이터간의 관계를 통계적인 방법에 의해서 보여줄 것이다. 논문의 내용 중 첫 번째로 우리가 지금까지 한 선행 연구에 대해서 설명한다. 여기서 어떻게 참가자를 모집했으며, 각 GPS정보와 BFF성격 정보를 BPN에 학습시키는지 보여줄 것이다. 두 번째로 선행 연구에서 만든 BPN을 바탕으로 어떻게 회귀분석을 하는지 보여줄 것이며, 세 번째로 회귀분석을 통해 나온 통계적인 데이터를 분석하고, 거기에서 의미를 해석할 것이다.
이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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