본 연구의 목적은 과학 수업 시간에 비례, 보존, 변인 통제, 확률, 상관, 조합 논리 활동을 강화한 탐구 교수 전략을 개발하고 이를 적용함으로써 그 효과를 검증하는 것이다. 이를 위해서 논리적 사고력 강화 모형인 MCP(M: 동기 유발단계, C: 갈등 유발 단계, P: 문제 해결 단계)모형을 개발하였으며 이를 탐구 과정에 적용하여 논리적 사고력을 강화한 탐구 교수 모형을 개발하였다. 이 후 중학교 1학년 과학 교과서 내용에 있는 논리 사고 요소를 추출한 후에 이 논리 사고 요소들을 MCP 모형으로 변형하여 중학교 1학년용 탐구 과학 교수 전략들을 개발하였다. 대부분 구체적 조작 수준이거나 과도기 수준인 중학교 1학년 학생들을 대상으로 개발한 교수 전략을 2011년 5월부터 12월까지 60차시 동안 실시한 후 이 교수 전략이 논리적 사고력에 미치는 효과를 알아보았다. 그 결과 논리적 사고력은 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다(p<.05). 특히 보존 논리, 변인 통제 논리, 조합 논리가 유의미하게 신장된 것으로 나타난 반면 비례 논리, 확률 논리, 상관 논리는 유의미한 향상이 없었다(p<.05). 이러한 교수 전략에 따른 논리적 사고력은 학생들의 인지 수준의 영향을 받고 있지 않은 것으로 나타났다(p<.05).
The main purpose of this study is to explore the relationship between the 'logical reasoning skill' and performance in the logic unit that is part of the grade 9 syllabus in mathematics in Turkey. After the teaching of the logic unit, an achievement test, a general skills test and the test of logical reasoning were administered to the 80, 9th year high school students. Pearson Moments Correlation coefficient was used for the analysis of the data to determine the relations between the variables. In addition to that to obtain the most suitable regression explaining the students' performances in the logic unit, stepwise multiple regressions analysis was used. At the end of the study, statistically significant relations were found between the students' performance in the logic unit and their logical reasoning skills, their results of the shape recognition test from the general skills battery and their overall performance in the mathematics lesson.
퍼지 논리의 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래 할 수 있다. 한편 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경 논리망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리망을 기반으로 하는 추론네트워크를 확장하여 퍼지 추론 네트워크를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용한다. 퍼지 추론 네트워크상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다.
Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.
이 연구의 목적은 한국 중학생들의 논리적 사고에 대해 메타분석을 통해 평균적인 논리 형성 정도를 알아보는 것이다. 1980년대부터 2000년까지 학술지에 게재된 논리적 사고 하위 논리를 조사한 연구는 6편이며, 이들에 대해 메타 분석해 본 결과, 우리나라 중학생들의 GALT 검사에 의한 논리적 사고 형성자 비율은 32% 정도이며, 하위 논리별로 보면, 보존 논리 48%, 비례 논리 42%, 변인통제 논리 29%, 확률 논리 33%, 상관 논리 10%, 조합논리 35% 정도로 나타났다. 우리나라 중학생들의 논리 형성자 비율 평균은, 비슷한 시기에 다른 연구자들에 의해 조사된 미국 학생들의 수준(31%)과는 비슷하고 일본 중학생들의 수준(50%)에 비해서는 많이 떨어지는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to determine the strategies that middle school students used in solving problems concerning density and solubility. These were compared in the aspects of problem contexts for 42 students of varying logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach. A coding scheme used consists of five categories: reading & organization, production, errors, evaluation, and strategy. Students' protocols were analyzed after intercoder agreement had been established to be .95. The results were as follows: 1. Students had more difficulties in reading and organizing the problems in everyday contexts than in scientific contexts. Students at the concrete-operational stage and / or surface approach were more likely to have difficulties in reading and organizing the problems than those at the formal-operational stage and / or deep approach. 2. Students tended to split up the solubility problems into sub-problems and to solve the density problem in everyday contexts in random manner. These were significantly correlated with the test scores concerning logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach at the .1 level of significance. 3. Major errors in solving the density problems were to disregard the given information or generated and to use inappropriate information. Many errors in solving the solubility problems were found to be executive errors. The strategy to use the information given appropriately was positively related to students' logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach. 4. More evaluation strategies were found in everyday contexts. Their strategies to grasp the meaning of answers and to check the math were significantly related to students' logical reasoning ability. 5. Students used the random trial-and-error strategy more than the systematic strategy and the systematic trial-and-error strategy, especially in everyday contexts. The strategies used by the students were significantly related to students' logical reasoning ability, spatial ability, and learning approach.
The purpose of this study was to develop a framework for predicting searching performance through an understanding of how cognitive ability relates to searching process and outcome. Specifically, this study examined the relationship between spatial visualization, logical reasoning, integrative reasoning, and information searching process and outcome. Information searching process was assessed by seven search process indicators: (1) search command selection: (2) combination of search commands; (3) application of Boolean logic: (4) application of truncation; (5) use of limit search function; (6) number of search statements; and (7) number of search errors made. Searching outcome was assessed by the number of correct answers to search questions. Subjects first took three standardized cognitive tests that measured cognitive abilities, and performed online catalog searching in response to seven information search questions. The searches were logged using Lotus ScreenCam, and reviewed for the analysis. Factor analysis was used to find underlying structures of the seven search process variables. Multiple regression analysis was applied to examine the predictive power of three cognitive variables on three extracted factors, and search outcome. Results of the data analysis showed that individual differences in logical reasoning could predict information searching process and outcome.
이 연구의 목적은 확률 논리와 조합 논리가 형성되지 않은 학생들에게 논리 지도를 위한 최적의 시기를 찾고자 하는 것이다. 초등학교 4, 5, 6학년 학생 430명을 대상으로 논리의 형성정도를 사전에 검사하였다. 검사도구는 GALT를 참고하여 개발하였고, 이는 과학 교육 전문가에게 타당도를 검증 받았다. 처리 프로그램은 두 가지 논리가 모두 형성되지 않은 각 학년 20명의 학생을 대상으로 수행하였다. 이는 바둑돌과 카드를 반복적으로 수행하는 검사도구이다. 4주 뒤 사후검사에서 확률논리와 조합논리의 발달정도를 알아보는 검사를 다시 수행하였고 그 변화는 확인되었다. 확률논리의 경우 4, 5, 6학년에서 형성율이 각각 15%, 25%, 40% 증가하였고, 평균도 .15, .30, .50 증가하였다. T-검증에 의한 의미있는 결과는 6학년 중에서 얻어졌다. 그러나 과도기 학생 비율(21.7%)를 제외하면 형성 학생의 비율은 5.0%로 여전히 저조하였고, 다수의 학생(73.3%)은 미형성 상태를 유지하였다. 조합논리의 경우 4, 5, 6학년에서 형성율이 각각 20%, 25%, 63.2% 증가하였고, 평균도 .20, .25, .63 증가하였다. T-검증에 의한 의미있는 결과는 역시 6학년 중에서 얻어졌다. 그러나 처치 후 논리 형성 학생으로의 전이는 없었으며, 과도기 학생의 비율만 35% 증가하였다. 위의 연구결과, 확률논리와 조합논리가 형성되지 않은 학생들은 학습을 통한 향상은 이루어 졌지만, 인지발달과 같은 질적인 변화는 이루어지지 않았다. 이 연구로 인하여 확률논리와 조합논리의 학습 효과가 큰 6학년 학생들의 인지수준 개선을 위한 여러 분야에서의 더 활발한 연구가 이루어지길 기대한다.
퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.
퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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