학생의 인지구조 및 변화의 진단 방법으로서의 Bayesian 추론망 모델의 효과성

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 교수학습과정의 개선에 사용될 수 있는 인지진단 측정 방법으로 Bayesian 추론망 모델을 이용하여 학습자의 인지구조진단 및 변화를 추론 하는 것이다. Bayesian 추론망 모델은 여러 변인들을 동시에 고려하여 변인들 간의 관제를 밝혀 주고 각 변인이 일어 날 확률을 제공하여 주므로 불확실한 인간의 특성을 추론해야 하는 인지진단에 적합한 모델이다. 또한 인지심리나 교육 과정의 이론이나 선행정보를 모델에 포함할 수 있다는 장점이 있다. 인지진단에서는 능력모수와 관련된 하위능력들과 그들간의 관계를 조건부 확률을 이용하여 학습자의 인지상태를 추론한다. 본 연구에서는 초등학교 5학년 분수의 문제풀이와 관련된 인지모델을 형성하고 각 인지과정에서의 학습자의 인지상태를 추론하고 사전ㆍ사후검사에서의 학습자의 인지상태의 변화를 진단하였다. 인지진단의 교육적 효과성을 알아보기 위해서 실험집단과 통제집단을 비교하였는데 여러 속성에서 유의미한 차이가 있었다. 분수의 인지과정 모델과 Bayesian 추론망 모델을 사용하여 개인의 인지상태와 변화를 진단하고 집단별로 나누어서 교육적 유용성을 살펴보았다.

목차 (Table of Contents)

• 《요약》
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. Bayesian 추론망 모델
• Ⅲ. 연구방법
• Ⅳ. 연구결과
• Ⅴ. 결론 및 교육적 의미
• 참고문헌
• Abstract