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본 연구는 수학적 모델링 활동에서 가추적 사고의 역할과 작용 방안을 이론적으로 검토하고, 이를 토대로 모델링 교수·학습과 관련된 교육적 시사점을 도출하였다. 연구 결과, 가추적 사고는 학생들의 모델링 과제 접근성을 높이고, 수학화를 지원하며, 수학적 창의력 신장에 기여할 수 있는 교육적 잠재력을 지닌 것으로 확인되었다.
Models and modeling : cognitive tools for scientific enquiry
수학적 모델링, 어떻게 가르칠까? : 학교 수학 교사 교육을 위한 수학적 모델링 지도의 이론과 실제
Simulation and learning : a model-centered approach
Proof and proving in mathematics education : the 19th ICMI study
Probability and statistics : a didactic introduction
Modelling-based teaching in science education
An introduction to mathematical modeling
Proceedings of MACAS 2, Second International Symposium on Mathematics and Its Connections to the Arts and Sciences, Odense, Denmark
Abduction, reason, and science : processes of discovery and explanation
Mathematical reasoning : analogies, metaphors, and images
Hands on history : a resource for teaching mathematics
Task Design In Mathematics Education : an ICMI study 22
The learning and teaching of mathematical modelling
Computational experiment approach to advanced secondary mathematics curriculum
Developing mathematical reasoning in grades K-12
고등수학적 사고
Modeling students' mathematical modeling competencies : ICTMA13
금융기관경영론
한국과학교육학회지
오필석Education Sciences
Upmeier Zu Belzen A.,Engelschalt P.,Krüger D.한국초등수학교육학회지
고창수; 오영열Educational Studies in Mathematics
Sevinc S.초등수학교육
김용석Humanities and Social Sciences Communications
Hidayat R.,Hermandra ,Ying S.T.D.考试周刊 / Kaoshi Zhoukan
杜泓淳수학교육 논문집
윤수미, 장혜원Journal of Physics: Conference Series
Changxin Zhu한국학교수학회논문집
김소민수학교육학연구
이경화Mathematical Thinking and Learning
Schukajlow S.,Kaiser G.,Stillman G.초등수학교육
강윤지Educational Studies in Mathematics
Czocher J.A.,Hardison H.L.,Kularajan S.S.International Journal of Science and Mathematics Education
Tytler R.,Prain V.,Kirk M.,Mulligan J.,Nielsen C.,Speldewinde C.,White P.,Xu L.Teaching Mathematics and Its Applications
Kohen, Zehavit; Gharra-Badran, YasminInternational Journal of Science and Mathematics Education
Daher, Wajeeh M.; Shahbari, Juhaina AwawdehEducational Studies in Mathematics
Komatsu K.,Jones K.한국학교수학회논문집
최경아ZDM – Mathematics Education
Gilbert Greefrath; Hans-Stefan Siller; Katrin Vorhölter; Gabriele Kaiser교양 / 학사
난해하고 복합적인 문제들이 등장하는 동시대 상황은 영역에 대한 전문화 접근 체계의 한계를 드러낸다. 본 수업으로 디자인적 사고(Designerly Thinking)를 추론의 한 형태로 인식 및 체화하여 자신의 전공 분야와 접목, 확장, 실천할 수 있는 태도를 함양하고자 한다.전선 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
응용수학은 실생활 그리고 자연과학과 공학, 경제학, 사회과학 등의 학문 분야에서 발생하는 중요한 문제들을 수학적으로 이해하고, 또한 해법을 제시하여 실용적 결론을 도출하는 데에 기여한다. 특히 예비 교사들이 교과에서의 내용 요소들이 교과 이외의 범주에서 어떠한 의미를 갖고 또한 어떠한 역할을 하는지 이해하고 그 중요성을 파악할 수 있도록 하는 것이 본 교과의 주요 목표이다. 인공신경망, 기계학습, 정보이론, 수치해석, 수학적 모델링 등을 다룬다.전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
이 수업은 생산성과 유용성에서 그래픽 디자인이 어떠한 잠재력을 지녔으며, 동시에 우리가 디자인을 통해 어떠한 가치 체계를 전달 할 수 있는지에 대해 연구하고자 한다. 비주얼 커뮤니케이션을 통해 홍보하고 디지털 상품에 가치를 더하는 역할에 대해 탐구한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 자연과학 및 공학에서 나타나는 문제를 계산가능한 방정식으로 표현하는 수학적 모형화 과정, 수학적 모형 방정식에 대한 수학적 분석, 수학적 모형방정식에 대한 다양한 계산알고리즘의 효율성, 안정성 및 수렴성, 수학적 모형방정식들의 수치 시뮬레이션, 간략한 가시화 등을 배우게 된다.전선 / 대학원
수학적 발견술을 바탕으로 한 수학 문제해결 교육 방안과 중등학교 수학교육에 관한 주요문제를 탐구한다.전선 / 학사
이 강좌에서는 학생의 논리적인 사고 능력을 배양하기 위한 방법으로 논술을 사회과 교육에서 어떻게 지도할 것인가에 대해 살펴본다. 특히 특정한 사회 현상에 대해 자신의 생각을 나열하는 수준을 넘어 주장을 전개하고 근거를 제시하는 데 필요한 다양한 고차사고력을 함양하기 위한 논술 교육의 역할과 방법에 대해 탐구한다.전선 / 학사
수학교육 논술은 수학교육에 대한 신뢰할 수 있는 근거를 바탕으로 하는 논리적인 글쓰기를 뜻한다. 복잡한 수학교육 현상을 이해하고자 하는 의지와 마음가짐을 다지고, 논술의 근거로 제시할 수 있는 이론과 연구 성과를 검색하여 해석하며, 다양한 사례에 대하여 심층적으로 논의하고, 단편적이거나 이론적인 해석을 보완함으로써 수학교육의 이론 및 실제에 대한 전문성을 함양한다. 수학과 교육 사이의 관련성을 이해하고, 양자 사이의 관련성을 파악하거나 생성하여 수학교육의 이론과 실제에 대한 논리적인 글로 나타내는 역량을 기른다.전선 / 대학원
수학의 역사발생적 사실을 수학교육 연구에 적용한다. 특히 각 시대의 수학표현과 개념의 차이 등을 이해하고, 각 시대의 수학탐구와 수학 실험 그리고 수학 발견을 다루고, 이를 수학교육 연구에 접목시키는 연구를 한다.전선 / 학사
수학 교육과정은 수학적 지식의 이해 혹은 수학적 방법을 파악하는 것만으로 국한되지 않고 수학의 가치와 역할을 이해하는 것 또한 중요한 요소로 포함한다. 특히 현대 첨단과학에서의 수학의 역할을 교육적 관점에서 이해하고자 하는 시도가 큰 의미를 갖는다. 본 교과목에서는 현대 첨단과학의 정수라 할 수 있는 양자 이론의 수학적 구조에 관련한 내용 지식을 예비 수학 교사들을 위해 다루고, 또한 이러한 맥락에서의 수학의 가치와 역할을 조명하고자 한다.전선 / 학사
본 과목에서는 식물을 탐구하는 데 있어 모델링과 시뮬레이션의 역할에 대한 포괄적인 이해를 제공한다. 이를 통해 학생들이 효과적으로 식물 생산 시스템을 분석하고 최적화할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 또한 농업 생산 시스템의 모델링 과정에 대한 통찰을 얻고, 이러한 시스템을 효과적으로 표현하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
수학적 개념의 형성발달과 그 학습-지도 문제에 대하여 탐구한다.전선 / 대학원
교육과정개발에 관한 제 관점, 원리, 모형 등을 이해하고, 교육과정 개발과 관련된 핵심 쟁점 및 대안적인 접근 등을 검토한다. 또한 학생들은 이 강좌를 통해 한국의 교육과정 설계 및 개발의 문제점을 파악하고, 이를 개선할 수 있는 교육과정을 직접 개발해 보는 경험을 갖게 될 것이다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 심리학 학부생이 학습과 기억의 연구에서 밝혀진 결과들을 이해하는 것을 돕는데 있다. 이 강의는 고적적 조건형성과 조작적 조건 형성, 기억 모형들, 그리고 신경망에 대하여 다룰 것이다. 특히 행동주의의 엄격한 방법론에 초점이 맞추어질 것이다.전선 / 대학원
온라인 교육 활동이 활발해지면서 교육 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 온라인 교육이 쏟아내는 빅 데이터의 추출과 분석은 오프라인 데이터의 분석과 함께 과학교육의 현황을 파악하고 미래를 위한 과학교육의 방향을 결정하는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 과목에서는 학생들이 빅 데이터 분석의 원리와 방법을 이해하고, 학습 결과를 온라인과 오프라인 과학교육과 사회현상의 분석에 응용하는 능력을 기르는 것을 목표로 하며, 데이터 마이닝을 위한 확률 개념을 바탕으로 수집된 데이터에서 최대의 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 특히, 대표적 분류 모형인 퍼셉트론, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성 모형으로 오토 인코더, 적대적 생성 신경망, 볼츠만 머신, 딥 빌리프 네트워크 등을 깊이 다룰 예정이다. 학생들은 이 주제들에서 학습한 내용을 교육 데이터 마이닝의 실습, 무크와 같은 대규모 학습의 분석에 응용하는 연습을 한다. 이 과목은 교육 통계와 좋은 보완이 될 수 있다. 그러나 강의를 이해하는데 필요한 통계 수학과 컴퓨터 프로그램 지식을 선행 지식으로 요구하지는 않는다.전선 / 대학원
수학교육의 성취수준과 수학적 사고능력을 측정하는 객관적인 연구방법을 배운다. 연구목표를 뒷받침하는 측정도구를 개발하는 법을 배운고 실재 문항을 개발해본다. 문항반응이론을 이용하여 성취도와 사고능력을 정확히 측정하는 방법을 배운다. 검사를 실행한 결과자료를 이용하여 문항을 분석하고 갱신한다.전선 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.