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Probability-based inference in a domain of proportional reasoning tasks
비, 비례, 비례 추론의 필수 이해
Thinking and reasoning with data and chance
수학적 추론과 유추, 은유, 이미지
한국어 추측 표현 교육 연구
(파이썬python을 이용한) 통계학 원론 =
중학교 학생의 수학과 학습 특성 연구 =
Operational subjective statistical methods : a mathematical, philosophical, and historical introduction
통계적 사고의 의미와 교육
Basic concepts of probability and statistics in the law
Introductory statistics
추론의 화용론
A first course in causal inference
Introductory statistics for business and economics
수리통계학 : 통계적추론
(새로운)공통수학
최상위권 1%의 비밀 추론력
Statistical inference on divergence measures and its related topics : March 7-9, 2016
한국초등수학교육학회지
권미숙, 김남균수학교육학연구
이동근, 신재홍학교수학
장혜원, 유미경, 박혜민, 임미인, 이화영, 김주숙The SNU Journal of Education Research
박정숙, 박지현, 권오남Research in Mathematics Education
Copur-Gencturk, Y.; Ezaki, J.수학교육
권오남, 박정숙, 박지현교육연구
박종희한국초등수학교육학회지
최은아학교수학
마민영, 신재홍수학교육학연구
박종희, 신재홍, 이수진, 마민영International Journal of Mathematical Education in Science and Technology
Pişkin Tunç M.,Çakıroğlu E.수학교육학연구
박종희Investigations in Mathematics Learning
Brown, R.E.; Epstein, M.L.; Orrill, C.H.Educational Studies in Mathematics
Ellis, Amy; Ely, Robert; Singleton, Brandon; Tasova, Halil수학교육 논문집
엄선영, 권혁진International Journal of Science and Mathematics Education
Copur-Gencturk Y.,Baek C.,Doleck T.International Journal of Science and Mathematics Education
Soo Jin Lee; Jaehong Shin한국초등수학교육학회지
임형민, 최인용Mathematics Education Research Journal
Brown R.E.,Orrill C.H.,Park J.International Journal of Science and Mathematics Education
Mustafa Serkan Pelen전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
확률이론의 기초를 이해하고 이를 바탕으로 상태변수를 추정하는 원리를 배운다. 또한 이를 비행체 제어에 응용한다. 칼만필터에 대한 상세한 식을 유도하고 그 특성을 연구한다. 비선형 시스템에 적용될 수 있는 Extended 칼만필터를 유도하고 실제 비행기나 인공위성에 응용한 예를 다룬다.전선 / 학사
본 강의는 자연언어 의미론과 추론심리학의 접점에 있는 연구주제들을 다룬다. 학생들은 명제논리, 술어논리, 양상논리, 유형 람다대수 등 자연언어의 이해에 필수적인 도구들에 대해 배우게 될 것이다. 또한 이들만으로는 설명할 수 없는 추론심리학의 발견들, 예를 들어 선언문과 양화사의 추론 오류와 대표성 휴리스틱에 대해 소개할 것이며, 추론심리학에서 이들 현상들을 기술하기 위해 도입한 기제들이 언어학 내에서 독립적으로 발전한 이론들로부터 설명적 타당성을 얻게 됨을 보일 것이다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.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.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.교양 / 학사
이 교과목은 가치다원적 사회에서 도덕적 불일치에 직면하여 우리가 합리적으로 구사할 수 있는 도덕적 추론을 교육한다. 이 교과목은 수강생들로 하여금 현실의 도덕적 문제에 부딪히거나 도덕적 불일치 상황에 직면하였을 때 어떤 태도를 갖추어야 하고 어떤 도덕적 요소를 고려하고 어떤 사고과정을 거쳐야 하는지 안내하며, 현실의 도덕적 이슈에 관한 토론을 통해 그 과정을 체득하게 하는 것을 목적으로 한다. 도덕적 사고의 특징, 주관주의적, 상대주의적 도덕에 대한 대응, 기본적인 도덕이론과 도덕원칙, 논증의 종류와 분석과 평가, 전략적 문제해결에 대조되는 것으로서의 도덕적 문제해결, 여러 현실 속의 도덕적 이슈들을 다룬다.전필 / 학사
이 과목에서는 통계학의 기본이 되는 확률의 정의 및 분포 함수, 확률밀도 함수에 대한 개념을 공부한다. 다양한 종류의 분포함수들에 대한 소개와 여러가지 성질에 대하여 공부를 한다. 또한 통계량의 분포인 표본분포에 대한 개념과 여러 가지 표본분포의 정의와 다양한 성질 그리고 표본본포의 근사에 관하여 공부한다.교양 / 학사
'앎의 이해' 교과목은 현대 사회에서 'post-truth' 현상과 그에 따른 지식의 의미와 가치에 대한 근본적인 질문을 던지는 수업이다. 옥스포드 사전이 2016년의 단어로 선정한 'post-truth', 즉 공적 의견 형성에 있어 객관적 사실보다 감정이나 개인적 믿음이 우선시되는 현상에 주목하였다. 가짜 뉴스의 확산, 중요한 사회적 이슈에 대한 학자들 간의 대립 등을 통해 복잡해진 지식의 세계를 탐구하며, 인간의 인지 체계와 사회 운영 방식이 생존과 현실적 이익을 중심으로 진화해 온 현실을 비판적으로 검토한다. 이 과정은 철학과 심리학을 비롯하여 역사, 문화, 과학, 인문학, 예술 등 다양한 지적 영역에서 지식이 어떻게 생성되고 발전해 왔는지를 광범위하게 다룬다. 강의를 통해 학생들은 객관성과 상호주관성, 반영과 왜곡 또는 구성, 개인과 집단 혹은 문화의 영향력 등 지식에 영향을 미치는 다양한 요소들을 검토하게 된다. 또한, 지식이 합의에 의해 형성되며, 이 합의의 범위가 넓을수록 변하지 않을 지식이 될 가능성이 높다는 관점을 탐색한다. '앎의 이해'는 학생들이 현재의 지식 사회에서 정보를 비판적으로 분석하고 평가하는 능력을 키우며, 다양한 분야의 지식을 통합하여 새로운 지식을 창출할 수 있는 기반을 마련하는 데 목표를 두고 있다. 이 교과목을 통해 학생들은 지식의 본질적인 가치와 그것이 인류에게 미치는 영향에 대해 깊이 있는 이해를 얻을 것이다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 지금까지 컴퓨터공학 전반에 중요한 공헌을 많이 해왔다. 이 교과목에서는 계산이론 분야의 최신 알고리즘들을 다룬다. 구체적으로, 스트링 알고리즘 (패턴 매칭 문제, 시퀀스 배열 문제, DNA sequencing), 유전 알고리즘, 간명한 자료구조 (트리, 스트링, 그래프에 대한 간명한 표현 및 알고리즘), 그래프 알고리즘 (최대 flow 문제, 최단 경로 문제, 연결성 문제), 병렬 및 분산 알고리즘 (메모리 공유 모델, 대규모 병렬 계산 모델), NP-hard 문제에 대한 알고리즘 (부분그래프 동형 문제, 수퍼그래프 탐색 문제, 연속적 부분그래프 매칭 문제) 등을 포함한다.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 / 대학원
본 교과목은 교육행정연구방법의 지평을 넓히고, 연구주제에 부합하는 연구방법을 적용하여 스스로 연구할 수 있는 능력을 계발하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 본 강좌에서는 연구계획서의 개발, 관련문헌고찰, 양적,질적 연구, 철학적, 역사적 연구 등 교육연구에 관한 기본적 사항들을 검토하고, 교육행정연구 분야에 적용될 수 있는 새로운 연구방법들을 탐색하여 논의한다.전선 / 학사
확률 미분방정식과 그 응용에 대한 일반적 이론을 익히기 위한 과정으로 다음과 같은 주제를 공부한다. 이산시간 마팅게일, 연속시간 마팅게일, 이토 적분, 제곱가능 마팅게일, 국소 마팅게일, 세미 마팅게일, 이토 공식, 이토 표현 이론, 기르사노프 정리, 마코브 프로세스, 디퓨전 프로세스, 무한소 생성자, 확률 미분 방정식, strong and weak 해, 파인만-케츠 공식, strong 마코브 성질을 다룬다.전필 / 대학원
심리학 및 사회과학의 대학원생을 위한 통계: 기술통계와 추론통계에 대한 개념과 자료분석 기법을 다룬다. 구체적으로 무선변인, 확률이론, 추정, 가설검정, 분산분석, 그리고 상관분석과 회귀분석을 다룬다.전선 / 대학원
초,중,고등학교 수학교육과정을 비교 분석 개발하고, 그 수학교육학적 배경 및 관련된 주제에 대하여 탐구한다.전필 / 대학원
측도론(measure theory)의 기본, 확률변수, 독립성, 확률변수의 여러 가지 수렴성, 확률급수의 수렴, 대수의 법칙(law of large numbers), 반복대수의 법칙, 분포수렴, 특성함수 (characteristic functions), 중심극한정리를 다룬다.전필 / 학사
자연과학뿐만 아니라 현대사회에서 거의 모든 현상을 이해하기 위하여 확률적 방법이 도입되고 있다. 또한 확률 이론은 현대수학의 중요한 분야이며 인공지능, 컴퓨터통신 등 컴퓨터과학에도 응용범위가 매우 크다. 이 과목에서는 먼저 확률의 기본 개념을 이해하고 이를 통하여 자연과학, 공학, 사회과학 등에서 사용되는 확률적 사고 및 접근방법을 공부하며, 아울러 이에 필요한 수학적 기법도 소개한다. 통계학 전공 필수과목인 수리통계를 수강하는데도 큰 도움이 된다.