Mathematical induction is one of the deductive methods used for proving mathematical theorems, and also used as an inductive method for investigating and discovering patterns and mathematical formula. Proper understanding of the mathematical induction provides an understanding of deductive logic and inductive logic and helps the developments of algorithm and data science including artificial intelligence. We look at the origin of mathematical induction and its usage and educational aspects.
There are various methods of proving a proposition. Among these, 'mathematical induction' is treated in school mathematics weightly. But many students have difficulty with the proof by 'mathematical induction'. To solve this problem, analysis needs to be attempted in various aspects This study attempts to compare the teaching methods of 'mathematical induction' in South and North Korea and to acquire the implication. In fact, many differences between South and North Korea are found. These differences are caused by epistemological and psychological premise. Therefore this study investigates the epistemological and psychological aspects in North Korea and compares the textbooks in South and North Korea. Through this study, some implications are found. First, the sequence of introducing the 'mathematical Induction' needs to be considered. Second, the rich context of applying the 'mathematical induction' is needed. Finally, disagreement between curriculum and textbook in South Korea needs to be reconsidered.
This study begins from posing a problem, 'formal introduction of mathematical induction in school mathematics'. Most students may learn the mathematical induction at the level of instrumental understanding without meaningful understanding about its meaning and structure. To improve this didactical situation, we research on the historical progress of mathematical induction from implicit use in greek mathematics to formalization by Pascal and Fermat. And we identify various types of thinking included in the developmental process: recursion, regression, analytic thinking, synthetic thinking. In special, we focused on the role of regression in mathematical induction, and then from that role we induce the implications for teaching mathematical induction in school mathematics.
The 21st century world has experienced all-around changes from the 4th industrial revolution. In this developmental changes, artificial intelligence is at the heart, with data science adopting certain scientific methods and tools on data. It is necessary to investigate on the logic lying underneath the methods and tools. We look at the origins of logic, deduction and induction, and scientific methods, together with mathematical induction, probabilistic method and data science, and their meaning.
This study analysed the schemata which are requisite to understand and prove examples of mathematical induction, and examined students' construction of the schemata. We verified that the construction of implication-valued function schema and modus ponens schema needs function schema and proposition-valued function schema, and needs synthetic coordination for successive mathematical induction schema. Given this background, we establish $1{\sim}4$ levels for students' understanding of the mathematical induction. Further, we analysed cognitive difficulties of students who studying mathematical induction in connection with these understanding levels.
An error analysis introduced in [1], [2] is utilized in combination with nondiscrete mathematical induction to provide a finer than before [3]-[7], [11] semilocal convergence analysis for a certain class of modified Newton processes.
It tends to be emphasized that mathematics is the important discipline to develop students' mathematical reasoning abilities such as deduction, induction, analogy, and visual reasoning. This study is aimed for investigating the present state about mathematical reasoning in secondary school. We survey teachers' opinions and analyze the results. The results are analyzed by frequency analysis including percentile, t-test, and MANOVA. Results are the following: 1. Teachers recognized mathematics as knowledge constructed by deduction, induction, analogy and visual reasoning, and evaluated their reasoning abilities high. 2. Teachers indicated the importances of reasoning in curriculum, the necessities and the representations, but there are significant difference in practices comparing to the former importances. 3. To evaluate mathematical reasoning, teachers stated that they needed items and rubric for assessment of reasoning. And at present, they are lacked. 4. The hindrances in teaching mathematical reasoning are the lack of method for appliance to mathematics instruction, the unpreparedness of proposals for evaluation method, and the lack of whole teachers' recognition for the importance of mathematical reasoning
This Study takes Peirce' abduction which is Phenomenology' first reasoning mode, as a part of mathematical reasoning with deduction and induction. Abduction(retroduction, hypothesis, presumption, and originary argument) leads a case through a result and a rule, while deduction leads a result through a rule and a case and induction leads a rule through a case and a result. Polya(1954) involved generalization, specialization, and analogy within induction, but this paper contain analogy in abduction. And metaphors and metonymies are also contained in abduction, in which metaphors are contained in analogy. Metaphors and metonymies are applied to semiosis i.e. the signification of mathematical signs. Semiotic analysis for a student's problem solving showed the semiosis with metaphors and metonimies. Thus, abductions should be regarded as a mathematical reasoning, and we must utilize abductions in mathematical teaming since abductions are thought as a natural reasoning by students.
It is a very important objective of mathematical education to lead students to apply mathematics to the problem situations and to solve the problems. Assuming that mathematical modeling is appropriate for such mathematical education objectives, we must emphasize mathematical modeling learning. In this research, we focused what mathematical concepts are learned and what reasoning are applied and used through mathematical modeling. In the process of mathematical modeling, the students used several types of reasoning; deduction, induction and abduction. Although we cannot generalize a fact by a single case study, deduction has been used to confirm whether their model is correct to the real situation and to find solutions by leading mathematical conclusion and induction to experimentally verify whether their model is correct. And abduction has been used to abstract a mathematical model from a real model, to provide interpretation to existing a practical ground for mathematical results, and elicit new mathematical model by modifying a present model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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