In this thesis, I examined Bruner's EIS theory from the viewpoint of epistemology based on Piaget's genetic epistemology. Although Bruner's ideal thought which insisted ‘to teach the structure’accepted Piaget's theory in the methodology of realization, it is different from Piaget in understanding knowledge. The difference is shown from understanding the meaning of ‘structure’. Piaget's concept of structure is something that has overcome the realistic viewpoint of the traditional epistemology and is reconstructed through endless self-regulative transformational process. However Bruner's is used as a realistic meaning as we can see in the Plato's recollection theory. Therefore Piaget's ‘stage of development’means the difference of structure which lies in the generative process and it includes the qualitive difference of level. On the other hand, Bruner, who is trying to translate and suggest the fixed structure to the children understood Piaget's stage of development as the difference in the ways of representation. Piaget's operational constructivism insists that the children should ‘construct’the knowledge through their activity, and especially in case of the lohico-mathematical recognition, the source should be internalized activity, that is, operation. In view of this assertion, Burner's idea which insists to accept the structure of knowledge as a fixed reality and to suggest the translated representation proper to the cognitive structure of the children to teach them, has a danger of emphasizing only the functional aspects to deliver the given knowledge ‘quickly’. And it also has the danger of damaging ‘the nature of the knowledge’in the translated knowledge.
Park, Jiyun;Lee, Gyoungho;Kim, Jiwon;Treagust, David F.
과학교육연구지
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제43권1호
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pp.173-193
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2019
An expert teachers' instruction can be helpful to other teachers because good teaching effectively guides students to develop meaningful learning. Feynman is an excellent physics lecturer as well as one of the greatest physicists of the 20th century who presented and explained physics with his unique teaching style based on his great store of knowledge. However, it is not easy to capture and visualize teaching because it is not only the complex phenomena interrelated to various factors with the content to be taught but also the tacit representation. In this study, the framework of knowledge & belief based on the integrated mental model theory was used as a tool to capture and visualize complex and tacit representation of Feynman's teaching of 'The theory of gravitation,' a chapter in The Feynman Lectures on Physics. Feynman's teaching was found to go beyond the transmission of physics concepts by showing that components of the framework of knowledge & belief were effectively intertwined and integrated in his teaching and the storyline was well-organized. On the basis of these discussions, the implications of Feynman's teaching analyzed within the framework of knowledge & belief for physics teacher education are derived. Finally, the characteristics of the framework of knowledge & belief as tools for the analysis of teaching are presented.
To the best of our knowledge, there is no method, in the literature, to find the fuzzy optimal solution of fully fuzzy shortest path (FFSP) problems i.e., shortest path (SP) problems in which all the parameters are represented by fuzzy numbers. In this paper, a new method is proposed to find the fuzzy optimal solution of FFSP problems. Kumar and Kaur [Methods for solving unbalanced fuzzy transportation problems, Operational Research-An International Journal, 2010 (DOI 10.1007/s 12351-010-0101-3)] proposed a new method with new representation, named as JMD representation, of trapezoidal fuzzy numbers for solving fully fuzzy transportation problems and shown that it is better to solve fully fuzzy transportation problems by using proposed method with JMD representation as compare to proposed method with the existing representation. On the same direction in this paper a new method is proposed to find the solution of FFSP problems and it is shown that it is also better to solve FFSP problems with JMD representation as compare to existing representation. To show the advantages of proposed method with this representation over proposed method with other existing representations. A FFSP problem solved by using proposed method with JMD representation as well as proposed method with other existing representations and the obtained results are compared.
As multi-source spatial data fusion mainly deal with various types of spatial data which are specific representations of real world with unequal reliability and incomplete knowledge, proper data representation and uncertainty analysis become more important. In relation to this problem, this paper presents and applies an advanced data representation methodology for different types of spatial data such as categorical and continuous data. To account for the uncertainties of both categorical data and continuous data, fuzzy boundary representation and smoothed kernel density estimation within a fuzzy logic framework are adopted, respectively. To investigate the effects of those data representation on final fusion results, a case study for landslide hazard mapping was carried out on multi-source spatial data sets from Jangheung, Korea. The case study results obtained from the proposed schemes were compared with the results obtained by traditional crisp boundary representation and categorized continuous data representation methods. From the case study results, the proposed scheme showed improved prediction rates than traditional methods and different representation setting resulted in the variation of prediction rates.
지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
Structural design, generally engineering design, is a complex process combinding design knowledges and analysis techniques. While analysis techniques can be automated in an algorithmic fashion, relatively little work has been done in the area of the design automation. An effect approach method for the automation of the engineering design may be a hybrid system, in which design knowledges, specification requirements and interpretations are represented using an expert system methodology and numerically intensive operations of the design process are implemented using an algorithmic language such as FORTRAN. The purpose of this paper is concentrated on the knowledge of K-CLIPS(KAIST-C Language Integrated Production System) used to design and implement this hybrid system. In K-CLIPS, some representation methods : frame, production rule, fact and user defined function are used to construct the knowledge base. The hierarchical knowledges could be expressed more naturally with a little number of rules than other plain production systems.
The model of a FMS (Flexible Manufacturing System) admits to a natural hierarchical decomposition of highly decoupled units with similar structure and control. The FMS fractal architecture model represents a hierarchical structure built from elements of a single basic design. A SES (System Entity Structure) is a structural knowledge representation scheme that contains knowledge of decomposition, taxonomy, and coupling relationships of a system necessary to direct model synthesis. A substructure of a SES is extracted for use as the skeleton for a model. This substructure is called pruned SES and the extraction operation of a pruned SES from a SES is called pruning (or pruning operation). This paper presents a pruning operation called recursive pruning. It is applied to SES for generating a model structure whose sub-structure contains copies if itself as in FMS fractal architecture. Another pruning operation called delay pruning is also presented. Combined with recursive pruning the delay pruningis a useful tool for representing and constructing complex systems.
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
One of the major issues in the implementation and maintenance of CIM databases is the sharing and exchange of information among the heterogeneous databases. This paper addresses some architectural aspects for integrating the heterogeneous multi-databases using knowledge-based expert systems. we propose a loosely integrated coupling system between databases and knowledge-based expert systems. Especially we suggest the architectural aspects of such a coupling methodology. we also present the structure and knowledge representation scheme for the proposed knowledge-based expert system. A prototype example is included to illustrate the framework and its mechanism for implementation.
The requirement to reuse a design knowledge have been enlarged with the automation of a design system. A design knowledge gives logical and technical meanings to design data of a problem area. The representation of the knowledge is distributed and developed independently. For this reason, we need a general methodology with a semantic interoperability of design knowledge. In this paper, we accept previous requirements by using semantic query system with ontology repository.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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