메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
은은숙 (대구가톨릭대학교)
저널정보
새한철학회 철학논총 철학논총 제102집
발행연도
2020.10
수록면
271 - 296 (26page)
DOI
10.20433/jnkpa.2020.10.271

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본고는 딥러닝의 이미지 인식 원리와 유아의 이미지 인식 원리를 종합하면서, 이미지-개념 학습을 위한 새로운 교수학습모델, 즉 “베이지안 구조구성주의 교수학습모델”(Bayesian Structure-constructivist Teaching-learning Model: BSTM)을 제안한다. 달리 말하면, 기계학습 원리와 인간학습 원리를 비교함으로써 얻게 되는 시너지 효과를 바탕으로, 유아들의 이미지-개념 학습을 위한 새로운 교수 모델을 구성하는 것을 목표로 한다. 이런 맥락에서 본고는 전체적으로 3가지 차원에서 논의된다. 첫째, 아동의 이미지 학습에 대한 역사적 중요 이론인 “대상 전체론적 가설”, “분류학적 가설”, “배타적 가설”, “기본 수준 범주 가설” 등을 역사 비판적 관점에서 검토한다. 둘째, 컴퓨터 공학에서 전개된 머신러닝의 이미지 학습 원리 및 그 구조의 역사적 변형들에 대해서 비판적으로 분석하면서, 특히 딥러닝의 교육 인식론적 의미를 도출한다. 셋째, 선행하는 논의들을 토대로 이미지와 개념을 연결시키는 학습, 즉 단어학습을 위한 필자의 고유한 이론인 구조구성주의 개념교수모델을 제안한다. 이때 필자는 피아제의 명제논리학적 학습 가설, 즉 논리-수학적 구조를 중시하는 기존의 피아제 학파의 학습 가설과 최근의 베이지안 학습 이론에서 강조된 확률론적 추론 가설, 특히 “교육학적 추론 가설”을 동시에 포함할 수 있는 교수학습모델의 구조 및 주요 지향점들을 제안한다.
#베이즈주의 #베이지안 인지이론 #피아제 학습이론 #발생학적 인식론 #인과성 #확률 추론 #Bayesian probabilistic model #Piaget #Theory of learning #Causality #Cognitive science

목차

한글요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 단어 학습 이론의 진화
Ⅲ. 딥러닝 이미지 인식 알고리즘의 교육-인식론적 함의
Ⅳ. 베이지안 구조구성주의 이미지 교수학습 모델 ; 세마 형성 교육
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
사이토 고키 / 2018 / Deep Learning from Scratch(밑바닥부터 시작하는 딥러닝) / 한빛미디어 google schola 김명주 / 2008 / 들뢰즈의 이미지 존재론과 문화 해석의 모색 － ‘잠재성’ 개념을 중심으로 － / 철학논총 3(53):57~78 dbpia Bonawitz, E. / 2011 / The double-edged sword of pedagogy: Instruction limits spontaneous exploration and discovery / Cognition 120(3):322~330 google schola Bottou, L. / 2014 / From machine learning to machine reasoning / Machine learning 94(2):133~149 google schola Clark, E. V. / 1988 / On the logic of contrast / Journal of Child Language 15(2):317~336 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

CNN 기반 딥러닝을 이용한 패션 아이템 분류 및 결합
김희숙 디지털콘텐츠학회논문지 2021 .03
AISecurity를 위한 베이지안 추론 기술 소개
윤지원 정보보호학회지 2017 .06
머신러닝을 위한 베이지안 방법론 : 군집분석을 중심으로
김용대 ,  정구환 한국통신학회지(정보와통신) 2016 .09
모바일 라이프 특이성 추론을 위한 베이지안 확률 모델의 자동 학습
황금성 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2007 .10
이미지 인식 기반 의약 정보 시스템 연구개발
권지혜 ,  김채림 ,  박소향 외 3명 Proceedings of KIIT Conference 2021 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-105-001571655