• Spatial Information Research
• /
• 제12권2호
• /
• pp.193-209
• /
• 2004

본 연구는 응급환자의 의료기관 이용 현황자료를 토대로 GIS를 이용하여 응급의료 진료권을 분석하는데 목적을 두었다. 진료권을 분석하기 위해 6개 응급의료센터를 사례로 선정하여 2003년 9-11월까지 내원한 환자의 주소 자료를 수집하였다. 해당 응급의료기관을 중심으로 하여 거리에 따른 내원환자의 분포 비율을 산출하여 진료권을 분석한 결과 해당 응급의료센터와 인접한 지역에 거주하고 있는 환자의 비율이 가장 높게 나타났다. 그러나 6개 응급의료센터의 1차 진료권의 범위는 상당한 차이를 나타내었는데, 이는 병상 규모 뿐만 아니라 인지도와 환자들의 선호도 등에 따라 응급의료센터의 진료권역이 달라짐을 말해준다. 본 연구에서는 서울시 응급의료 서비스의 공급 표면도를 구축하는 방법을 모색하였다. 32개 응급의료센터로 부터 거리에 따른 내원환자의 분포 비율을 가중치로 부여하여 거리조락에 따른 공급력 수준을 나타내는 개개의 커버리지를 구축한 후, 이를 지도 대수 연산을 통해 합성하였다. 이렇게 구축된 응급의료 서비스의 공급 표면도를 통해 응급의료 서비스 공급 수준은 공간상에서 상당한 차이가 나타나는 것으로 파악되었다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제21권1호
• /
• pp.1-18
• /
• 2018

본 연구의 목적은 국내 유일의 수학영재 전일제 교육기관인 영재학교의 수학과 교육과정 분석을 통해 우리나라 수학영재교육의 현황을 파악하고 영재 교육과정 개선을 위한 시사점을 제공하는데 있다. 이를 위해 정규 수학과 교육과정의 내용 체계와 2015 개정 교육과정이 제시하고 있는 수학교과 역량을 규준으로 분석기준을 추출하였으며, 이를 토대로 각 영재학교의 수학과 교육과정을 대상으로 분석하였다. 그 결과 첫째, 내용 영역은 해석학과 대수학 영역에 편중되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 교과 역량은 문제 해결 역량이 가장 강조되고 있는 반면 정보처리와 의사소통 역량은 상대적으로 적게 강조되고 있다. 셋째, 기하학 영역은 일반 고등학교 교육과정의 수준으로만 다루고 있다. 넷째, 강의교재의 경우, 대부분 대학교재를 사용하고 있으며 영재학교 자체 제작 교재는 극히 일부분 사용하고 있는 것으로 조사되었다. 다섯째, 교육과정 압축과 상급학년 내용 학습으로 이루어진 속진 위주의 교육과정을 운영하고 있다는 결론과 시사점을 얻었다.

• 한국초등수학교육학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.937-957
• /
• 2010

본 연구는 우리나라 초등학교 6학년 수학 우수아들이 보여주는 대수 기호 감각에 대한 인식과 이해 정도를 바탕으로 그들이 실제로 문자 기호를 표현하는 과정을 분석하여 대수 학습을 위한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위하여 Arcavi(1994)와 Driscoll(1999)의 연구에서 제시한 문항을 초등 우수아의 수준에 맞게 수정 보완하여 기호 감각의 5가지 구성요소(기호 도입의 필요성 인식, 기호의 의미 읽기, 맥락에 적합한 기호 선택, 기호의 시각화를 통한 패턴 추측, 다른 맥락에서 기호의 역할)를 검사할 수 있는 문항을 선정하였고 그 결과를 집단의 수준별, 유형별로 분석 하였다. 초등학교 6학년 수학 우수아들의 대수 기호 감각에 관한 학습 실태를 분석한 결과 학생들은 자신이 소속한 집단별(대학부설 과학영재교육원_A수준; 교육청부설 영재교육원 및 영재학급_B수준; 그리고 일반학급 우수아_C수준)로 차이점이 나타났으며, 요소별로도 대수적 기호의 의미 이해를 중심으로 그 특성이 뚜렷하였다. 기호 감각의 5개 요소는 완전하게 구분되는 것이라기보다는 기호의 의미 읽기를 중심으로 내적으로 밀접하게 관련되어 몇 가지 요소의 조합에 의하여 드러남을 알 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제23권4호
• /
• pp.977-998
• /
• 2009

초등(elementary), 중등(secondary)교육에 이어지는 대학 및 직업 교육을 총칭하여 고등(tertiary) 교육이라고 한다. 본 연구는 미국에서의 고등(tertiary)수학과 한국에서의 고등수학 초기 발전과정을 비교 연구한다. 미국 대학에서의 수학 강좌개설의 역사를 살펴보면 하버드대 학장인 던스터가 1640년 산술과 기하를 예비졸업생들을 대상으로 지도한 기록이 남아있다[10]. 이 기록에 의하면 미국 대학과정의 수학은 1636년 설립된 하버드 대학에서 1640년부터 실질적인 강의가 시작되었다고 할 수 있다. 미국의 수학자로는 1870년 'Linear Associative Algebra'를 발간한 하버드의 벤자민 퍼스가 비로소 수학에 대한 학술적인 기여를 통하여 처음으로 유럽학계의 주목을 받는다. 미국의 경우 세 번째 연구중심대학으로 시작한 시카고대학의 성장과 함께 학술적으로 유럽 수학계의 인정을 받고 미국 수학연구의 존재를 학계에 알린 미국인 수학자로 G.D. 버코프를 꼽는다. 1912년 하버드대 수학과 교수로 부임하여 하버드대 수학과의 역할을 교육에서 연구로 바꾸는데 결정적인 역할을 한다. 즉, 미국 수학이 교육에서 연구 단계로 진화하는 과정에 무려 200년 이상이 걸렸다는 사실을 확인할 수 있다. 하버드에서 대학 과정이 설립될 즈음 조선에서의 고등수학의 상황은 어떠하였을까? 한반도에서는 조선산학과 구한말의 대학부 및 연희 전문학교 수물과를 거쳐 1945년 8월 2차 세계대전이 끝나면서 비로소 일제식민통치하에서 벗어난 1945년 4년제 대학에 수학과가 처음 설립된다. 일제 강점기에는 중학교와 전문학교 이과에서 일부 직업교육 또는 대학수학이 다루어졌다. 한국의 경우 경성대의 이임학이 1947년 막스 존의 미해결 문제를 풀며 한국 근대수학자의 존재를 서양에 알리게 된다. 본 연구에서는 미국과 한국의 초기 고등수학 발전과정을 수학자 중심으로 비교 연구하여 발전 단계를 진단한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제63권2호
• /
• pp.123-138
• /
• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.