이 연구는 비례문제 해결에 영향을 주는 인지적 변인이 무엇인지 확인하는 것을 궁극적인 목적으로 한다. 이를 위해 비례 문제를 구조화 정도에 따라 잘-구조화된 문제, 구조화된 문제, 비-구조화된 문제로 분류하고, 이론적 고찰을 통해 비례문제 해결에 영향을 주는 인지적 변인으로 사실 알고리즘 지식, 개념적 지식, 문제유형 지식, 양의 변화 인식, 메타인지를 추출하였다. 중다회귀분석 방법을 사용해 구조화 정도가 다른 문제를 해결하는데 유의하게 영향을 주는 인지적 변인이 무엇인지를 분석하였다. 분석 결과 구조화 정도가 다른 문제를 해결하는데 서로 다른 인지적 변인이 영향을 주었다. 즉 잘-구조화된 문제 해결에는 사실 알고리즘 지식과 문제유형 지식, 그리고 구조화된 문제 해결에는 개념적 지식, 문제유형지식, 양의 변화 인식, 마지막으로 비-구조화된 문제해결에는 메타조절, 개념적 지식, 양의 변화 인식, 문제유형지식이 영향을 주었다. 이처럼 문제 유형에 따라 다른 인지적 변인이 영향을 미치기 때문에, 수학수업에서는 문제 유형에 따라 다른 교수학습 방법과 다른 평가 틀을 적용할 필요가 있으며, 더불어 학생들의 비례 문제 해결 능력을 계발하기 위해서는 수학 수업에서 구조화된 문제와 비-구조화된 문제를 적극 활용할 필요가 있다는 결론을 도출할 수 있었다.
본 연구의 목적은 구조화 정도가 다른 수학적 동형 문제 사이의 유추적 전이를 분석하는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하여 분석하였다. 첫째, 구조화 정도가 다른 수학 문제를 해결하는데 사용된 전략의 변화 양상은 어떠한가? 둘째, 구조화된 문제와 비-구조화된 문제를 해결하는데 비례식 알고리듬 전략을 사용한 학생과 그렇지 않은 학생의 문제해결 특징은 어떠한가? 연구 결과를 다음과 같다, 첫째, 구조화 정도가 낮은 문제의 해결에서는 곱셈적 전략의 사용빈도가 증가하였으며, 반대로 비례식 알고리듬 전략 사용빈도는 감소하였다. 둘째, 비와 비례에 대해 개념적 이해 수준이 높은 학생은 구조화정도가 다른 문제들 사이의 구조적 유사성을 인식하고, 비례식 알고리듬 전략을 사용해 문제를 성공적으로 해결하였다. 이 연구는 학생들의 유추적 전이 능력을 신장시키기 위해 수학 수업은 어떠한 점에 초점을 맞추어야 하는지와 그리고 유추적 전이 연구에 대한 새로운 방법론적 대안을 제시했다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
In this paper we consider the part-machine cell formation decision of the generalized Group Technology(GT) problem in which multiple process routes can be generated for each part. The existing p-median model and similarity coefficient algorithm can solve only small-sized or well-structured cases. We suggest an assignment method for the cell formation problem. This method uses an assignment model which is a simple linear programming. Numerical examples show that our assignment method provides good separable cells formation even for large-sized and ill-structured problems.
본 연구에서는 두 가지 수업 방식 (강의 중심 수업과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 수업)이 학습자의 구조화된 문제 해결력과 비구조화된 문제 해결력 및 동기 수준에 미치는 영향을 탐색하였다. 29명의 공과대 학생이 연구에 참여하였고 반복 측정 설계법이 적용되었다. 연구 결과, 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 수업은 학습자의 비구조화된 문제 해결력에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 동기 하위 수준중에는 관련성 요인에만 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 학생들의 생활과 밀접한 공간을 기반으로 한 비구조화된 문제를 개발하고 수업에 적용하였다. 이 과정에서 6학년 학생들의 공간 추론 능력으로는 외적 추론에 비해 내적 추론에서 어려움을 표했으며, 공간 추론이 수와 연산, 측정 등의 영역과 연계되어 활용될 때 그 수준이 더 높게 나타났다. 문제 해결 능력에서는 반성 요소가 미흡하게 나타났으며 초등 현장에서 온라인 환경에서의 협력과 수학적 모델링 학습이 적용 가능하다는 결과를 얻었다. 이를 통해 수학 교육 현장에 공간 학습과 실생활 문제 해결에 관한 의미 있는 시사점을 도출할 것으로 기대된다.
우리나라 과학과 교육과정에서 문제해결력이 중요함을 강조하고 있다. 과학 교육에서 문제해결력에 대한 많은 연구가 이루어져왔다. 이러한 연구들은 잘 정의된 문제, 구조화된 문제를 대상으로 연구하였기 때문에, 빈약하게 정의된 문제, 비구조화된 문제의 해결과정에 대한 연구가 더 이루어져야 한다는 지적을 받았다. 비구조화된 문제는 전체적인 목표는 존재하지만, 제공되는 정보가 적거나 거의 없는 상황이므로, 비구조화된 문제를 해결하기 위해서는 반드시 문제발견이 선행되어야 한다. 그리고 비구조화된 상황에서 문제발견은 창의성과 관련되기 때문에, 창의적 문제해결력을 향상시키기 위해 비구조화된 문제발견을 학습할 필요가 있다. 과학 영역에서 비구조화된 문제발견에 대해, 교실현장에 구체적으로 도움이 될 수 있는 가이드를 만들기 위해서, 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정에 대한 경험적 연구가 필요하다. 이 연구에서는 이공계 대학생 32명을 대상으로, 면담을 통해서 실제로 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정과, 그 과정에 영향을 준 요소가 무엇인지 알아보았다. 비구조화된 문제 상황에서 학생들의 문제발견 과정은, 문제와 관련된 단서나 잠정적 해결책을 염두에 두고, 정보를 검색한 후 몇 가지 선별 기준에 따라서 검색된 정보를 선별하여 문제를 발견하는 것으로 이루어졌다. 학생들의 문제발견에 영향을 미친 요인은 먼저, 문제에 관한 단서를 떠올리는데 전공 수업과 영화, 소설 등 학생의 경험이 영향을 미쳤다. 문제해결자의 문제 관련 배경 지식이 잠정적 해결책에 영향을 미쳤고, 검색한 정보를 선별하는 선별 기준으로 정보의 신뢰도, 정보의 출처, 내용 적합성, 이해 가능성, 주제와 관련성, 언급된 회수가 사용되었다. 그런데 연구에 참여한 대학생들이 제시한 정보선별 기준이 타당한지, 중등학교 현장에서 교사가 안내할 가치가 있는지, 학습에 도움이 되는지 여부는 알 수 없으므로 이에 대해서는 추가 연구가 필요하다. 연구에 참여한 대학생들은 개연성 있는 모델을 만들기 위해, 문제를 명료화할 때 가정을 사용하였다. 가능한 모든 변수를 포함한 문제를 해결하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에, 가정을 사용해서 불필요한 요소를 배제하는 접근법은 적절한 전략이라고 생각된다. 따라서, 중등학교 현장에서 교사는 학생들에게 비구조화된 상황에서 문제를 발견할 때 적절한 가정을 사용함으로써 문제를 명료화할 수 있다는 점을 알려 줄 수 있을 것이다.
Mixed H$_{2}$/H$_{\infty}$ robust control synthesis is considered for finite dimensional linear time-invariant systems under the presence of diagonal structured uncertainties. Such uncertainties arise for instance when there is real perturbation in the nominal model of the state space system or when modeling multiple (unstructured) uncertainty at different locations in the feedback loop. This synthesis problem is reduced to convex optimization problem over a bounded subset of matrices as well as diagonal matrix having certain structure. For computational purpose, this convex optimization problem is further reduced into Generalized Eigenvalue Minimization Problem where a powerful algorithm based on interior point method has been recently developed..
본 연구의 목적은 구조화 정도가 서로 다른 문제제기 과제를 제시한 후 학생들의 수학 문제제기를 집단별로 분석하여 문제제기 능력이 영재를 판별하는 데 유효한 변인이 될 수 있는지 그 가능성을 확인하는 것이다. 그리고 이를 바탕으로 수학적 창의성을 신장시키기 위한 초등수학영재교육의 방향을 제시하고자 한다. 본 연구에는 영재학생 47명과 일반학생 47명이 참여하여 Stoyanova와 Ellerton(1996)의 구분에 따른 비구조화 및 구조화 문제제기 과제를 수행하였으며, 그 결과를 분석기준에 따라 분석하였다. 수학 문제제기 능력을 측정하기 위한 분석기준으로 Silver와 Cai(2005)가 제안한 유창성, 독창성, 언어적 복잡성, 수학적 복잡성에 Yuan과 Sriraman(2010)의 융통성을 추가하여 기본 분석틀로 구성하였다. 그리고 여기에 수학적 복잡성을 보완하기 위한 기준으로 풀이의 단계적 깊이를 추가하였다. 연구 결과, 과제의 구조화 정도에 상관없이 영재학생은 일반학생에 비하여 수와 연산 영역의 문제를 적게, 도형 영역의 문제는 더 많이 제기하였다. 구조화 정도가 서로 다른 과제의 문제제기에서 영재학생과 일반학생을 판별할 수 있는 공통된 지표는 독창성과 풀이의 단계적 깊이의 두 가지로 나타났다. 한편, 풀이의 단계적 깊이가 3이상인 문제는 독창적인 문제일 가능성이 높은 것으로 나타나, 학생들의 창의적 문제제기 활동을 지도할 때에는 단순히 연산이 많은 문제가 아닌, 다중단계의 문제를 만들도록 격려해야 필요가 있다.
본 연구의 목적은 과학영재들의 과학탐구문제발견 능력을 신장시키기 위한 지도방향을 제안하는 것이다. 이를 위해서 낮게 구조화된 탐구 상황과 높게 구조화된 탐구 상황에서의 문제발견 활동 중에 과학영재들이 생성한 과학탐구문제의 특성에 대해 심층적인 분석을 하였다. 분석한 결과, 탐구목적에 따른 유형별 빈도는 탐구 상황에 따라 차이를 보였으나, 두 활동에서 생성된 대부분의 탐구문제들은 7개의 동일한 유형(측정, 방법, 원인, 가능성, 무엇, 비교, 관계)으로 나타났다. 탐구문제에 언급된 과학적 개념의 빈도수는 높게 구조화된 탐구 상황에서의 문제발견 활동(PFAWIS)이 낮게 구조화된 탐구 상황에서의 문제발견 활동(PFAIIS)보다 더 많았으나, 과학적 개념의 다양성은 PFAIIS가 PFAWIS보다 더 큰 것으로 나타났다. 따라서 교사는 첫째, 낮게 구조화된 과학적 탐구 상황에서의 과학문제발견 활동의 기회를 자주 부여해야한다. 둘째, 일반 과학 실험 중에도 새로운 탐구문제를 발견할 수 있음을 강조하고, 실험 중에 생성한 탐구문제들에 대해 토의하는 시간을 자주 가질 필요가 있다. 셋째, 과학탐구문제를 최소한 7개 이상의 유형별로 생성할 수 있도록 지도하도록 한다.
A fundamental problem in analyzing complex multilevel-structured periodontal data is the violation of independency among the observations, which is an assumption in traditional statistical models (e.g., analysis of variance and ordinary least squares regression). In many cases, aggregation (i.e., mean or sum scores) has been employed to overcome this problem. However, the aggregation approach still exhibits certain limitations, such as a loss of power and detailed information, no cross-level relationship analysis, and the potential for creating an ecological fallacy. In order to handle multilevel-structured data appropriately, mixed effects models have been introduced and employed in dental research using periodontal data. The use of mixed effects models might account for the potential bias due to the violation of the independency assumption as well as provide accurate estimates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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