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E-수학교육 논문집 update

Communications of Mathematical Education

  • : 한국수학교육학회
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수록정보
수록범위 : 8권0호(1999)~34권1호(2020) |수록논문 수 : 974
E-수학교육 논문집
34권1호(2020년 02월) 수록논문
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KCI등재

1인공지능(Artificial Intelligence)과 대학수학교육

저자 : 이상구 ( Lee Sang-gu ) , 이재화 ( Lee Jae Hwa ) , 함윤미 ( Ham Yoonmee )

발행기관 : 한국수학교육학회 간행물 : E-수학교육 논문집 34권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1-15 (15 pages)

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첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 “인공지능을 위한 기초수학”을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다.


Today's healthcare, intelligent robots, smart home systems, and car sharing are already innovating with cutting-edge information and communication technologies such as Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things, the Internet of Intelligent Things, and Big data. It is deeply affecting our lives. In the factory, robots have been working for humans more than several decades (FA, OA), AI doctors are also working in hospitals (Dr. Watson), AI speakers (Giga Genie) and AI assistants (Siri, Bixby, Google Assistant) are working to improve Natural Language Process. Now, in order to understand AI, knowledge of mathematics becomes essential, not a choice. Thus, mathematicians have been given a role in explaining such mathematics that make these things possible behind AI. Therefore, the authors wrote a textbook 'Basic Mathematics for Artificial Intelligence' by arranging the mathematics concepts and tools needed to understand AI and machine learning in one or two semesters, and organized lectures for undergraduate and graduate students of various majors to explore careers in artificial intelligence. In this paper, we share our experience of conducting this class with the full contents in http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/.

KCI등재

2잠재집단분석(LCA)에 의한 수학교사와 학생들의 신념유형 분석

저자 : 강성권 ( Kang Sung Kwon ) , 홍진곤 ( Hong Jin-kon )

발행기관 : 한국수학교육학회 간행물 : E-수학교육 논문집 34권 1호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 17-39 (23 pages)

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본 연구는 수학과 관련된 수학교사와 학생들의 신념을 잠재집단분석(Latent Class Analysis; LCA)을 이용하여 분석하였다. '수학의 본질', '수학의 교수', '수학적 능력'에 대한 고등학교 수학교사 60명의 설문과 '수학교과', '수학문제해결', '수학학습', '자아개념'에 대한 고등학생 1850명의 설문에 대해 유사한 응답을 한 교사와 학생을 각각 소집단으로 분류하고, 그 신념특성을 분석하며 신념프로파일을 작성하였다. 관찰결과, 수학교사들은 '수학의 본질'에 대해 3개, '수학의 교수'와 '수학적 능력'에 대해서는 각각 2개의 신념소집단으로 분류되었다. 또한, 학생들은 '자아개념'에 대해 3개, '수학교과', '수학문제해결', '수학학습'에 대해서는 각각 2개의 신념소집단으로 분류되었다. 이 연구에서 사용된 잠재집단분석은 수학적 신념을 귀납적으로 범주화하는 새로운 방법으로, 교사와 학생의 신념의 상관관계 및 인과관계를 통계적으로 분석하는데 기초가 될 수 있다.


The purpose of this study is to analyze the mathematical beliefs of students and teachers by Latent Class Analysis(LCA). This study surveyed 60 teachers about beliefs of 'nature of mathematics','mathematic teaching','mathematical ability' and also asked 1850 students about beliefs of 'school mathematics','mathematic problem solving', 'mathematic learning' and 'mathematical self-concept'. Also, this study classified each student and teacher into a class that are in a similar response, analyzed the belief systems and built a profile of the classes. As a result, teachers were classified into three types of belief classes about 'nature of mathematics' and two types of belief classes about 'teaching mathematics' and 'mathematical ability' respectively. Also, students were classfied into three types of belief classes about 'self concept' and two types of classes about 'School Mathematics', 'Mathematics Problem Solving' and 'Mathematics Learning' respectively. This study classified the mathematics belief systems in which students were categorized into 9 categories and teachers into 7 categories by LCA. The belief categories analyzed through these inductive observations were found to have statistical validity. The latent class analysis(LCA) used in this study is a new way of inductively categorizing the mathematical beliefs of teachers and students. The belief analysis method(LCA) used in this study may be the basis for statistically analyzing the relationship between teachers' and students' beliefs.

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