초록
본 논문은 퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 사용하여 열과 온도에 관한 학생들의 과학개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 있는 오인 진단 모델을 제시한다. 오인 진단 모델에서 퍼지 인지 맵은 과학현상에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현할 수 있다. 또한 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 지능형 개인교수 시스템으로 적용될 수 있을 것이다.
This paper presents a model for diagnosing students'learning misconceptions in the domain of heat and temperature using fuzzy cognitive maps(FCM) and fuzzy associative memory(FAM). In a model for diagnosing learning misconceptions. an FCM can represent with cause and effect between preconceptions and misconceptions that students have about scientific phenomenon. An FAM which represents a neurallike memory for memorizing causal relationships is used to diagnose causes of misconceptions in learning. This study will present a new method for more autonomous and intelligent system than a model to diagnose misconceptions that was being done with classical methods in learning and may contribute as an intelligent tutoring system for learning diagnosis within various educational contexts.