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본 연구는 예비 수학교사들의 통계적 문제해결 과정 중 문제 설정 단계에서의 탐구 질문을 분석하였다. 연구 결과, 일부 예비 수학교사들은 통계적 질문의 의미나 변수를 명확히 정의하지 못하거나 통계 지식에 대한 오개념으로 인해 통계적으로 해결 불가능한 질문을 분류하는 경향을 보였다. 이는 예비 수학교사들에게 통계적 문제해결 과정 경험 및 문제 설정 단계에 대한 세분화된 교육이 필요함을 시사한다.
Teaching statistics in school mathematics-challenges for teaching and teacher education : a joint ICMIIASE study
Introduction to data science : data analysis and prediction algorithms with R
Data : a collection of problems from many fields for the student and research worker
The math teachers know : profound understanding of emergent mathematics
(문제해결 중심의) People analytics : 자료분석편
(사례로 배우는) 확률과 통계 =
Mathematical statistics : exercises and solutions
기초통계학 =
(사회과학 연구를 위한)통계방법
수학, 어떻게 가르칠 것인가?
(공학인증을 위한)확률과 통계
(사범대생을 위한) 확률과 통계
The teaching and learning of statistics : international perspectives
Statistical literacy at school : growth and goals
Reflections on statistics : learning, teaching, and assessment in grades K-12
Developing essential understanding of statistics for teaching math in grades 9-12 /
교육통계학 =
(엑셀과 AI로 쉽게 배우는) 경영통계학
수학교육 논문집
김소형, 한선영학교수학
고은성, 박민선초등수학교육
이은정; 박민선초등수학교육
이은정; 박민선International Journal of Mathematical Education in Science and Technology
Ubah I.SAGE Open
Korkmaz E.,Alkan S.교사교육연구
이종학International Journal of Mathematical Education in Science and Technology
Ngu B.H.한국학교수학회논문집
이지연, 임해미한국수학사학회지
이중권학습자중심교과교육연구
한혜숙; 최희선; 김성열; 이재영International Journal of Educational Research
Koichu B.한국학교수학회논문집
김정란, 김응환한국학교수학회논문집
한혜숙교과교육학연구
김선희, 김수민Journal of Teacher Education
Lovett, J.N.; Lee, H.S.초등수학교육
박만구한국학교수학회논문집
김창일, 전영주Education Sciences
Tizón-Escamilla N.,Burgos M.Journal of Physics: Conference Series
Rozak, A.; Nurwiani공통 / 대학원
본 교과목은 자연과학과 사회과학 연구에서의 기초 연구방법론과 이를 이해하기 위한 통계의 기초를 다룬다. 다양한 연구분야에서 얻어지는 데이터를 이해하고 문제해결을 위한 형태로 가공하는 준비단계, 탐색적 자료분석과 데이터시각화를 통한 설계단계, 그리고 회귀분석과 같은 통계방법론을 이용한 분석단계까지 전 과정을 포괄적으로 이해할 수 있도록 한다. 또한 프로그래밍을 이용한 실습과 사례연구를 통해 실제 연구에 적용하는 경험을 한다. 이는 학술 연구에서 사용되는 최신 연구방법론의 습득을 위한 기초가 되며, 비판적 사고를 할 수 있는 기반을 제공한다.전선 / 학사
데이터에 대한 탐색과 통계적 탐구를 수행하는 방법을 배운다. 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 적절한 시각화와 분석을 통해 데이터에 숨은 정보를 찾아내고 근거에 기반을 둔 합리적인 의사결정을 하는 방법을 배운다. 데이터에 존재하는 관계성을 찾아 수학적으로 모델링하는 방법으로써 상관관계의 분석과 회귀분석, 클러스터링 기법 등을 배운다. 데이터를 이용한 통계적 탐구를 지도하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
이 수업의 목적은 교육연구에서 전통적으로 사용되어 온 양적 연구방법의 기본 개념 및 분석 방법을 습득하게 하는 데 있다. 이 수업에서 다루는 통계방법에는 t검증과 분산분석, 상관분석, 회귀분석 등이 포함된다. 학생들은 이 수업을 통해서 주어진 연구문제에 답하는 데 적절한 통계방법을 찾아서 실제 데이터에 적용하여 분석할 수 있으며, 분석 결과를 효과적으로 제시하고 해석할 수 있게 될 것이다.전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.교양 / 학사
본 강좌에서는 다양한 실례를 통해서 불확실성이 존재하고 있음을 보이고 이를 극복하기 위해 통계학이 어떻게 사용되고 있는지를 소개하고자 한다. 이를 통해 학생들로 하여금 통계학의 올바른 이해를 돕고자 하는 것이 본 강좌의 목적이다.일선 / 학사
본 과목은 학부생들이 숫자를 통하여 사회 현상을 이해하도록 고안된 수업이다. 양적분석의 방법은 통합적이며 수년간 다양한 방법으로 발전되어 왔지만, 양적 분석의 핵심은 양적인 정보를 어떻게 종합할 것이라는 질문, 모집단 특성에 대한 유추를 어떻게 할 것인가에 대한 질문에 답을 구하는데 있다. 이 질문에 대한 해답을 구하기 위해서, 학생들은 기본적인 다양한 통계이론을 학습하고 이를 실제적으로 적용하기 위해 EXCEL, SAS 등의 통계 프로그램을 사용할 예정이다. 이를 통해 수업시간에 배운 이론을 실제로 적용해보고자 한다.전선 / 학사
통계학적 기초의 원리 및 실제를 다룸으로써 주로 사회과학에서 쓰이는 연구방법 중 사회조사에 의해 얻어진 수량적 자료를 분석하는데 필요한 기본지식을 학습한다.전선 / 학사
사회현상을 과학적으로 탐구하고 해석, 서술하며 가설을 경험적 자료에 의하여 검증할 수 있는 방법을 학습함으로써 학문 연구의 기초 능력과 사회문제의 해결을 위한 객관적인 태도를 형성하는 데 이 과목의 목적이 있다. 즉 이 과목은 사회현상에 관한 과학적인 자료 수집 능력과 학문적 이론의 탐구를 위한 두 가지 목적을 가지고 있다. 이론과 사실의 개념, 개념구성법, 과학의 특징과 같은 과학철학적 내용, 면접, 질문지법, 관찰, 내용분석 등의 구체적인 조사기술, 표준편차, 변량, 가설검증, 회귀분석 등의 통계조작법을 주요내용으로 한다. 교양과정에서 통계학의 수강을 적극 권장한다.전선 / 대학원
이 과목은 공간계획 및 사회과학 분야에서 필요한 계량분석 기법을 소개하며, 특히 도시 및 지역에서 나타나는 각종 문제들을 이해하는데 필요한 통계기법들을 주로 다루게 된다. 이 과목에서는 연구문제의 명시, 가설 검정, 통계분석 결과의 해석에 이르는 일련의 과정을 통해 다양한 통계기법을 활용할 수 있는 능력을 배양시키려는데 목적을 두고 있다. 이 과목은 강의와 실습으로 이루어지며, 강의에서는 통계의 활용목적과 통계이론 및 다양한 통계분석방법의 원리를 소개하고, SPSS, STATA, HLM 및 기타 통계 프로그램을 이용한 실습을 통해 학생들이 통계분석 방법을 직접 실행하고 이를 풀이할 수 있는 능력을 구비하도록 한다.전선 / 대학원
통계상담에서 통계학자의 역할 및 통계 상담인이 갖추어야 할 자질 등에 대하여 토론 중심으로 진행하며 통계상담 실습을 통하여 사회과학 및 자연과학의 여러 분야에서 나타나는 통계적 문제를 해결하는 능력을 배양한다. 수강 학생은 통계학과를 통하여 의뢰된 통계상담을 담당교수의 감독 하에 수행하며 그 결과를 발표하여야 한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론을 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 자료의 유형을 살펴보고 이들을 분석하는데 필요한 여러 통계적 기법들을 살펴보게 될 것이다. 아울러 수강생들은 통계적 기법을 활용하여 교육관련 자료들을 실제로 분석하게 될 것이다.전선 / 학사
이 교과목의 전반부에서는 최근에 컴퓨터의 발전으로 많은 공학문제의 해를 수치적으로 구하는경향에 맞추어 수치해법의 기초를 다룬 다음 주로 2차 편미분 방정식의 수치해를 열어가지 서로 다른 경계조건에 따라 구하는 방법을 익힌다. 후반부에서는 자료를 처리하는 통계적 방법과 신뢰성구간을 다루며, 또한 대상변수의 확률을 구하는 방법과 확률함수의 성질을 다룬다.전선 / 학사
양적 데이터를 주로 다루는 교육연구에서 사용될 수 있는 통계 방법을 소개하는 기초과정이다. 여기서는 집중경향, 변산도와 같은 기술통계에서 상관과 회귀분석과 같이 변인간 관계를 살펴보는 데 사용되는 방법들, 그리고 t 검증과 분산분석과 같이 평균 차이를 살펴보는 데 사용되는 방법들이 주로 다루어진다.전필 / 학사
통계학의 모든 분야를 기초적인 수준에서 소개하고 연습을 통하여 의학연구와 관련된 통계적 문제의 해결능력을 배양하게 한다. 기본적인 확률분포, 추정과 검정의 원리를 소개하고 이를 적용한다. 의학자료 분석과 관련성이 많은 회귀분석, 분류된 자료의 분석, 분산분석 등을 중심으로 통계의 전반적인 분야를 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 산업 현장에서 발생하는 다양한 확률적 문제를 이해할 수 있는 통계적 지식을 소개하고, 소프트웨어를 활용하여 사례를 분석하는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기의 전반부에는 확률 변수 및 분포(이산분포, 뿌와송분포, 정규분포, 감마분포 등등), 통계적 추론·추정에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 제품 생산과 품질관리 등에 어떻게 활용할 수 있는지 배운다. 또한 산업 현장과 밀접하게 연계되어 있는 다수의 예제를 학습하고, R 프로그램을 이용한 실습을 수행한다. 학기 후반부는 공학도로서 사례 중심의 문제 해결 능력을 배양하기 위한 강의가 제공된다. 제시된 사례를 바탕으로, 학생들은 스스로 문제 정의 – 변수 정의 – 가설 수립 – 통계 모형 설정 – 모형 분석 – 결과 해석의 과정을 거치게 되고, 이를 통해 산업 현장에서 발생하는 유사한 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있다. 이론 학습 위주의 기존 통계 강의와 대비했을 때, 공학자를 위한 통계는 제품의 품질관리, 신뢰도 향상 등과 관련된 다양한 사례를 직접 해결해 봄으로써 통계학을 이용한 공학적 문제 해결 능력을 실질적으로 높일 수 있다는 면에서 차별성이 있다.전선 / 학사
통계학의 모든 분야를 기초적인 수준에서 소개하고 연습을 통하여 의학연구와 관련된 통계적 문제의 해결능력을 배양하게 한다. 기본적인 확률분포, 추정과 검정의 원리를 소개하고 이를 적용한다. 의학자료분석과 관련성이 많은 회귀분석, 분류된 자료의 분석, 분산분석 등을 중심으로 통계의 전반적인 분야를 다룬다.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
이 강의에서는 실질적 문제해결을 위한 다양한 자료분석 방법론을 이해하고 적용 방법을 살펴본다. 해결하고자 하는 문제의 구체화를 포함하여, 데이터의 수집 및 정리, 탐색적 데이터분석, 시각화, 통계적 추론 및 예측 그리고 의사결정의 핵심원리를 배운다. 실습을 통해 배운 내용을 실제 문제에 적용하여 해결하는 일련의 자료분석과정을 경험한다. 학생들은 다양한 데이터의 구조를 이해하고 알맞은 자료분석방법을 선택하며, 나아가 문제해결능력을 향상시키게 된다.