본 연구에서는 문제해결에서 귀납적 추론의 과정을 분석하여 귀납적 추론의 단계를 0단계 문제 이해, 1단계 규칙성 인식, 2단계 자료 수집 실험 관찰, 3단계 추측(3-1단계)과 검증(3-2단계), 4단계 발전의 총 5단계로, 귀납적 추론의 흐름은 0단계에서 4단계로의 순차적인 흐름을 포함하여 자신이 찾은 규칙이나 추측에 대하여 반례를 발견하였을 때 대처하는 방식에 따라 다양하게 설정하였다. 또한 초등학교 6학년 학생 4명에 대한 사례 연구를 통하여 연구자가 설정한 귀납적 추론 단계와 흐름의 적절성을 확인하였고 귀납적 추론의 지도를 위한 시사점을 도출하였다.
Large language models seem promising for handling reasoning problems, but their underlying solving mechanisms remain unclear. Large language models will establish a new paradigm in artificial intelligence and the society as a whole. However, a major challenge of large language models is the massive resources required for training and operation. To address this issue, researchers are actively exploring compact large language models that retain the capabilities of large language models while notably reducing the model size. These research efforts are mainly focused on improving pretraining, instruction tuning, and alignment. On the other hand, chain-of-thought prompting is a technique aimed at enhancing the reasoning ability of large language models. It provides an answer through a series of intermediate reasoning steps when given a problem. By guiding the model through a multistep problem-solving process, chain-of-thought prompting may improve the model reasoning skills. Mathematical reasoning, which is a fundamental aspect of human intelligence, has played a crucial role in advancing large language models toward human-level performance. As a result, mathematical reasoning is being widely explored in the context of large language models. This type of research extends to various domains such as geometry problem solving, tabular mathematical reasoning, visual question answering, and other areas.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권3호
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pp.158-165
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2019
Knowledge based system includes tools for constructing, testing, validating and refining the system along with user interfaces. An important issue in the design of a complete knowledge based system is the ability to produce explanations. Explanations are not just a series of rules involved in reasoning track. More detailed and explicit form of explanations is required not only for reliable reasoning but also for maintainability of the knowledge based system. This requires the explanation mechanisms to extend from knowledge oriented analysis to task oriented explanations. The explicit modeling of problem solving structures is suggested for explanation generation as well as for efficient and effective reasoning. Unlike other explanation scheme such as feedback explanation, the detailed, smaller and explicit representation of problem solving constructs can provide the system with capability of quality explanation. As a key step to development for explanation scheme, the problem solving methods are broken down into a finer grained problem solving primitives. The system records all the steps with problem solving primitives and knowledge involved in the reasoning. These are used to validate the conclusion of the consultation through explanations. The system provides user interfaces and uses specific templates for generating explanation text.
We focus on open-domain question-answering tasks that involve a chain-of-reasoning, which are primarily implemented using large language models. With an emphasis on cost-effectiveness, we designed EffiChainQA, an architecture centered on the use of small language models. We employed a retrieval-based language model to address the limitations of large language models, such as the hallucination issue and the lack of updated knowledge. To enhance reasoning capabilities, we introduced a question decomposer that leverages a generative language model and serves as a key component in the chain-of-reasoning process. To generate training data for our question decomposer, we leveraged ChatGPT, which is known for its data augmentation ability. Comprehensive experiments were conducted using the HotpotQA dataset. Our method outperformed several established approaches, including the Chain-of-Thoughts approach, which is based on large language models. Moreover, our results are on par with those of state-of-the-art Retrieve-then-Read methods that utilize large language models.
이 연구는 화산과 지진 단원의 수업에 GeoMapApp을 활용한 학습 자료를 적용하고, 공간 능력이 서로 다른 초등학생들이 인지한 공간 개념, 표현한 공간적 표상의 도구, 지형 구조를 표현하는 데 적용한 공간적 추론을 추출하여 공간적 사고의 과정을 분석하였다. 공간 능력 상위 집단 학생들은 인지한 공간 개념 정보를 수평 거리에 따라 구간을 나누어 화산과 지진의 지형 구조에 관한 심리적 이미지를 형성하는 내적 공간 표상을 활용하거나, 인식한 공간 개념을 그대로 연결하는 공간적 추론의 사례를 보였다. 또한, 지진 자료를 보고 공간 개념을 변형하여 공간적 추론을 수행하는 예도 있었다. 공간 능력 하위 집단 학생들은 공간 개념을 직접 지형 구조로 연결하는 공간적 추론을 보이거나, 공간 개념을 부분적으로 인식하여 지형을 파악하는 공간적 추론 사례를 보였다. 연구 결과를 근거로 초등학생들이 GeoMapApp 자료에서 거리, 높이, 깊이와 같은 공간 개념을 정확히 인식해야 더 나은 공간적 사고를 구현할 수 있음을 밝혔다.
본 연구는 수학적 모델링 수업이 수학 영재 학생들에게 문제해결의 기회를 제공하고 수학적 모델링 활동을 통해 다양한 수학적 사고력을 발전시킬 수 있다는 가정 하에 중학교 3학년 수학 영재 학생들을 위한 수학적 모델링 교수 학습 자료를 개발하였다. 개발된 교수 학습 자료를 적용하여 사례연구를 통해 수학적 모델링의 단계별 활동과정을 살펴보고 각 단계에서 어떠한 수학적 사고능력이 나타나는지 분석하였다. 수학적 모델링 과정에서 다양한 수학적 사고능력이 나타났는데 문제를 이해하는 실세계 탐구과정에서는 정보의 조직화 능력이, 상황모델을 개발하는 과정에서는 직관적 통찰능력, 공간화/시각화 능력, 수학적 추론 능력, 반성적 사고 능력이 나타났다. 수학모델 개발과정에서는 수학적 추상화 능력, 공간화/시각화 능력, 수학적 추론 능력, 반성적 사고가 나타났으며 모델적용 과정에서는 일반화 및 적용 능력과 반성적 사고가 나타났다. 모델링 수업이 진행됨에 따라 반성적 사고능력이 더 많이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
The objectives of this study were to measure the effect of Practical Reasoning Instruction in Home Economics : specifically. its effect on developing of critical thinking as well as to evaluate the degree of the critical thinking process. with reference to its sub-factors and the level. The research subjects were consisted of the experimental group of 119 freshman class female students from the “A” High School and the comparative group of 110 freshman class female student from the “C” High School in the city of Chung-Ju. This research was conducted under the pre-post test control group design. administering the Pre-Post testing to both the experimental and the comparative groups. The experimental group was subjected to Practical Reasoning Instruction in Home Economics : whereas the comparative group was taught under the lecture-Instruction in Home Economics The research findings are as follows: 1. Those who studied Home Economics under the Practical reasoning method scored higher on the critical thinking Process than the comparative group students who were taught Home Economics in the lecture-style approach. 2. The experimental group of students. who studied Home Economics under the Practical reasoning method. scored higher than the comparative group in their ability to perceive assumption and to render Judgment among the five sub-factors of their critical thinking processes.
One of the education purpose of the section "Figures" in the eighth grade is to develop students' deductive reasoning ability, which is basic and essential for living in a democratic society. However, most or middle school students feel much more difficulty or even frustration in the study of formal arguments for geometric situations than any other mathematical fields. It is owing to the big gap between inductive reasoning in elementary school education and deductive reasoning, which is not intuitive, in middle school education. Also, it is very burden for students to describe geometric statements exactly by using various appropriate symbols. Moreover, Usage of the same symbols for angle and angle measurement or segments and segments measurement makes students more confused. Since geometric relations is mainly determined by the measurements of geometric objects, students should be able to interpret the geometric properties to the algebraic properties, and vice verse. In this paper, we first compare and contrast inductive and deductive reasoning approaches to justify geometric facts and relations in school curricula. Convincing arguments are based on experiment and experience, then are developed from inductive reasoning to deductive proofs. We introduce teaching methods to help students's understanding for deductive reasoning in the textbook by using stepwise visualization materials. It is desirable that an effective proof instruction should be able to provide teaching methods and visual materials suitable for students' intellectual level and their own intuition.
The purpose of this literature review is to investigate what kinds of research have been done about scientific inquiry in terms of scientific argumentation in the classroom context from the upper elementary to the high school levels. First, science educators argued that there had not been differentiation between authentic scientific inquiry by scientists and school scientific inquiry by students in the classroom. This uncertainty of goals or definition of scientific inquiry has led to the problem or limitation of implementing scientific inquiry in the classroom. It was also pointed out that students' learning science as inquiry has been done without opportunities of argumentation to understand how scientific knowledge is constructed. Second, what is scientific argumentation, then? Researchers stated that scientific inquiry in the classroom cannot be guaranteed only through hands-on experimentation. Students can understand how scientific knowledge is constructed through their reasoning skills using opportunities of argumentation based on their procedural skills using opportunities of experimentation. Third, many researchers emphasized the social practices of small or whole group work for enhancing students' scientific reasoning skills through argumentations. Different role of leadership in groups and existence of teachers' roles are found to have potential in enhancing students' scientific reasoning skills to understand science as inquiry. Fourth, what is scientific reasoning? Scientific reasoning is defined as an ability to differentiate evidence or data from theory and coordinate them to construct their scientific knowledge based on their collection of data (Kuhn, 1989, 1992; Dunbar & Klahr, 1988, 1989; Reif & Larkin, 1991). Those researchers found that students skills in scientific reasoning are different from scientists. Fifth, for the purpose of enhancing students' scientific reasoning skills to understand how scientific knowledge is constructed, other researchers suggested that teachers' roles in scaffolding could help students develop those skills. Based on this literature review, it is important to find what kinds of generalizable teaching strategies teachers use for students scientific reasoning skills through scientific argumentation and investigate teachers' knowledge of scientific argumentation in the context of scientific inquiry. The relationship between teachers' knowledge and their teaching strategies and between teachers teaching strategies and students scientific reasoning skills can be found out if there is any.
본 연구의 목적은 반영적 추상화를 강조하는 구성주의 수학 수업이 반영적 추상화와 밀접한 관계를 가진 추론능력 및 학업성취도에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 구성주의자들의 가정을 확인하는 것이다. 이를 위해 구성주의를 근간으로 하는 교수 학습이론인 학습자 중심 수업으로 나눗셈 수업을 실천하고, 학생들의 추론능력과 학업성취도의 변화 양상을 알아보았다. 분석 결과로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 실험집단(학습자 중심 수업)은 추론능력에 있어서 향상을 보인 반면에, 통제집단(교사중심 수업)은 추론능력에 영향을 미치지 못하였다. 실험집단은 학업성취도에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였는데, 특히 실험집단은 학습하지 않은 지식의 생성력에서 더 큰 효과를 보였다. 그리고 실험집단은 비단 성취도가 상인 학생들에게만 효과가 있는 수업이 아니라 서로 다른 비형식적 지식을 지니고 있는 모든 학생들에게 긍정적인 효과를 미치는 수업임을 알 수 있었다. 개념 원리영역뿐만 아니라 단순계산과 같이 통제집단에서 강점을 보일 것이라고 예상되는 영역에서조차 실험집단이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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