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학습자 중심 교육의 관점에서 교사들의 수학교육의 문제점 인식과 수학 모델 교과서 개발 (Teachers' Recognition of the Problems in Mathematics Education and Development of Math Textbooks from the Perspective of Learner-Centered Education)

  • 이지윤;김선희;이환철
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제30권4호
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    • pp.499-514
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    • 2016
  • 전통적인 교사 중심 교육으로는 학생 개개인의 다양성과 창의성을 발현할 수 없으며 변화하는 미래 사회에 대처할 수 없다는 위기의식이 일면서, 우리나라에서는 학습자를 교육의 주체로 보는 학습자 중심 교육이 강조되고 있다. 본 연구에서는 한국과학창의재단에서 추진한 '2015년 학생 중심 수학교과서 개선 교사연구회' 자료를 토대로 학습자 중심 교육의 관점에서 우리나라 교사들이 인식하는 수학교육의 문제점과 그들이 개발한 수학 모델 교과서의 특징을 분석하였다. APA(1997)의 '학습자 중심의 심리 원리' 틀을 사용하여 분석한 결과 교사들은 수학교육의 문제점으로 동기와 정서가 학습에 미치는 영향, 학습에서의 개인차, 발달이 학습에 미치는 영향, 학습 과정의 본질, 지식의 구성 원리 측면이 고려되지 않았음을 순서대로 많이 지적하였다. 교사들이 개발한 수학 모델 교과서는 학습 과정의 본질, 지식의 구성, 동기와 정서가 학습에 미치는 영향의 원리가 순서대로 가장 많이 반영되었다. 마지막으로 교사들의 문제점 인식과 그에 따른 모델 교과서 개발 결과를 비교한 결과, 교사들에게 인식된 문제점들은 대체로 교과서에 반영되었고, 인지와 메타인지 요인에서는 문제점보다 개선이 더 많이 이루어졌으나 동기와 정의적 요인에서는 개선이 문제점에 비해 미비한 편이었다. 이를 통해 수학 교과서 개선을 통해 실현 가능한 학습자 중심 교육의 방안을 살펴볼 수 있었다.

우리나라 초등학교 수학 교과서에서 취급하는 내용과 관련한 문제점 분석 (An Analytical Study on Drawbacks Related to Contents Handled in Elementary Mathematics Textbooks in Korea)

  • 박교식
    • 대한수학교육학회지:학교수학
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    • 제18권1호
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    • pp.1-14
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    • 2016
  • 본 논문에서는 우리나라 초등학교 수학 교과서에서 취급하는 내용의 범위를 명확하게 정하기 위한 토대를 마련하기 위해, 현행 교과서에서 취급하는 내용과 관련한 문제점을 분석하고 있다. 먼저 교육과정과의 불일치라는 의미에서 쟁점이 될 수 있는 것으로 퍼센트포인트, 오목다각형, 사건이 일어날 가능성의 취급에 관해 논의하고 있다. 다음으로 일상생활에서 사용하는 방식과의 간격이라는 의미에서 쟁점이 될 수 있는 것으로 이산량 단위를 붙인 분수와 '배'를 붙인 분수의 취급에 관해 논의하고 있다. 마지막으로 논리적인 비약이라는 의미에서 쟁점이 될 수 있는 것으로, 자연수를 분수로 나타내기와 도형의 위치 관계의 취급에 관해 논의하고 있다. 그리고 이러한 논의 결과로부터 얻은 다음 시사점 세 가지를 결론으로 제시하고 있다. 첫째, 교과서와 교육과정의 관계를 명확히 설정할 필요가 있다. 둘째, 교과서에서 개념을 정의 또는 취급하는 방식과 일상생활에서 그 개념을 사용하는 방식의 혼용에 유의할 필요가 있다. 셋째, 교과서에서 논리적 비약을 확인하고 그것을 해소할 필요가 있다.

21세기 선진형 ICT 수학 교육 방법론 모델 (The educational models using enhanced mathematics ICT in the Korean IT environments)

  • 김덕선;박진영;이상구
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제22권4호
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    • pp.533-543
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    • 2008
  • 싱가포르 교육부와 국제교육기술협회(ISTE)가 공동 주최한 ICT 박람회 2008년 iCTLT의 개막연설에서 싱가포르의 응엥헨 교육부 장관은 "2014년까지 교육환경을 ICT 중심으로 바꿔 학생들이 지식경제 사회에 필요한 핵심경쟁력을 갖출 수 있도록 하겠다."고 선언했다. 싱가포르의 학생당 컴퓨터 보급률은 초등학생 6.5명단 1대, 중 고등학생 4명당 1대 꼴이다. 한국은 초 중 고등학교를 합쳐 5.8명당 1대 꼴이다. 평균은 비슷한 셈이다. 싱가포르는 한국보다 1년 늦은 1997년 교육정보화 사업을 시작했다. 그러나 조만간 한국을 추월할 기세다. 특히 수업 활용도는 현재 한국이 10%대인 반면 싱가포르는 30%대다(중앙일보 2008년 8월24일 6면). 본 소고에서는 앞으로의 한국이 지향할 방향으로, 특히 한국의 우수한 IT환경을 이용한 웹기반ICT 수학교육을 제안한다. 이제 한국은 다른 나라와 대등하게 툴과 콘텐츠를 개발하며 교육과정에 반영하고, 교사와 학생이 실제 교실에서 사용하며 기존의 교과내용은 물론 더욱 복잡한 계산 능력 그리고 시각화를 통한 직관적인 이해를 통하여 실제 사회에서 활용할 과학적 능력을 배양하여야 한다. 본 연구는 이런 과정이 가능한 모델의 하나를 구체적으로 제시한다. 본 연구진은 지난 수십 년간 개발된 다양한 모델을 비교하여 우리에게 최선의 답이 된다고 판단하는 Sage-Math 모델을 제시한다. 이는 웹상에서 언제 어디서나 누구라도 이용가능하고, 언어가 새로운 것이 아니라, 기존의 Mathematica, Maple, MATLAB등 다양한 기존의 언어를 모두 쉽게 손보아 쓸 수 있으며, 위의 상용 소프트웨어의 거의 모든 기능을 무료로 쓸 수 있기 때문이다. 한국형 Sage-Math의 효과적인 개발과 이용은 21세기 한국에서 매우 짧은 시간에 최소의 비용으로 유치원에서 대학과정에 걸쳐 모든 수준의 ICT 수학교육에 큰 영향을 주는 대안이 될 것이다.

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KoEPT 기반 한국어 수학 문장제 문제 데이터 분류 난도 분석 (Analyzing Korean Math Word Problem Data Classification Difficulty Level Using the KoEPT Model)

  • 임상규;기경서;김부근;권가진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권8호
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    • pp.315-324
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    • 2022
  • 이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.

학업성취도 예측 요인 분석 및 인공지능 예측 모델 개발 - 블렌디드 수학 수업을 중심으로 (Analysis of achievement predictive factors and predictive AI model development - Focused on blended math classes)

  • 안도연;이광호
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제61권2호
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    • pp.257-271
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    • 2022
  • 본 연구는 학습분석학을 기반으로 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 요인이 무엇인지 탐색하고, 그 결과를 활용하여 수학 학업성취도를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고자 하였다. 초등학교 5~6학년 학생 205명의 수학 학습 성향, LMS 데이터, 평가 결과를 수집하여 랜덤포레스트 모델을 분석하였다. 수학 학습성향에는 수학학습 자신감, 수학불안, 수학교과 흥미, 수학학습 자기관리, 수학학습 전략이 포함되었다. LMS 데이터로 e학습터의 진도율, 학습 횟수, 학습 시간을 수집하였다. 평가는 진단평가와 각 단원의 단원평가 결과를 사용하였다. 분석 결과 수학 학습성향 중 수학 학습 전략이 저성취 학생을 예측에 가장 중요한 요인으로 나타났다. LMS 학습 데이터는 예측에 미미한 영향을 주었다. 본 연구는 인공지능 모델이 블렌디드 수학 수업에서 발생하는 학습 데이터로 저성취 학생을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한 분석 결과를 통해 교사가 학생을 평가하고 피드백하는 데 구체적인 정보를 제공하여 교사의 평가 활동에 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

NOTES ON FUZZY SUBGROUPS

  • Al-Ghamdi, Mohammed
    • East Asian mathematical journal
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    • 제14권1호
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    • pp.15-20
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    • 1998
  • Obtained the conditions for the product UV of two fuzzy subgroups U and V to be a fuzzy subgroup. Moreover, given an example of two fuzzy subgroups U and V which their product UV does not intersect neither U nor V.

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