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휴대용 EEG 장비를 이용한 학습자의 뇌파 분석 - 학습 양식 및 Raven 데이터를 중심으로

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor조한혁-
dc.contributor.author송찬황-
dc.date.accessioned2018-05-29T04:23:05Z-
dc.date.available2018-05-29T04:23:05Z-
dc.date.issued2018-02-
dc.identifier.other000000150682-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/142032-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 사범대학 수학교육과, 2018. 2. 조한혁.-
dc.description.abstract최근 증거 기반 교수(evidence based instruction), 데이터 기반 교수(data based instruction)에 대한 관심이 증가하고 있다. 데이터 기반 수학 교육을 위해서는 교수 학습 과정에서 학습자의 상태를 정확하게 진단하고 이에 맞추어 적절한 교수를 처방하는 것이 필요하다. 이를 위한 많은 교육 연구가 진행되고 있는 가운데 신경 과학은 여기에 새로운 가능성을 열어줄 수 있을 것으로 기대된다. 교육 연구에서 신경 과학과의 협력 연구는 하나의 흐름이 되어가고 있음에도 불구하고 아직 수학 교육 연구에서 뇌파 연구는 많지 않은 것이 현실이다.
이에 본 연구는 뇌파 연구의 기초 연구로서 휴대용 뇌파 장비와 파이썬을 이용하여 뇌파 측정 및 분석 시스템을 구축하고 이를 이용한 뇌파 분석이 가능한 지 탐구하였다. 나아가 휴대용 뇌파 장비로 측정된 데이터를 활용한 머신 러닝 적용 사례를 개발함으로써 이러한 뇌파 분석 활동이 교수 학습 과정에서 학습 내용으로 활용될 수 있는 가능성 또한 모색하였다. 본 연구는 수학교육 신경과학의 기초 연구로서 증거 기반적인 견해를 제공하며 수학 교수와 학습에 대한 보다 깊고 폭넓은 이해가 가능하도록 한다. 특히 휴대용 EEG 장비를 활용함으로써 EEG 연구가 교육 연구와 학교 현장에 확산될 수 있도록 하는데 기여한다는 측면에서 의의가 있다.
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dc.description.tableofcontentsI. 서론 1
1. 연구의 필요성 및 목적 1
2. 연구 문제 8
3. 용어의 정의 9

II. 이론적 배경 11
1. 수학교육 신경과학 11
2. 뇌파 16
2.1. 대뇌의 구조 16
2.2. 뇌파와 EEG 17
2.3. 국제 표준 10-20 시스템 18
2.4. 수학교육 EEG 선행연구 19
3. 휴대용(Portable) EEG 시스템 22
4. 유동지능과 패턴 추론 : Raven의 누진행렬검사 24
5. 학습 양식 : Kolb의 LSI 27
5.1. KLSI 3.1 27
6. 머신 러닝(machine learning, 기계학습) 30
6.1. K-means 클러스터링 32
6.2. 신경망(Neural Network) 33

III. 뇌파 측정 및 분석 환경 설계 38
1. 뇌파 측정 도구의 선정 38
2. 뇌파의 측정 41
3. 뇌파의 분석 43
4. 뇌파 측정 및 분석 시스템 구성 46

IV. 뇌파 측정 및 분석 사례 51
1. 연구 설계 및 방법 51
1.1. 연구 참여자 51
1.2. 연구 절차 52
1.3. 검사 도구 54
2. 뇌파와 APM 분석 결과 59
2.1. 뇌파와 APM 사이의 Spearman의 상관 분석 59
2.2. 뇌파와 APM 사이의 대응 표본 T검정 67
2.3. 뇌파와 Raven 총점 사이의 다중 회귀 분석 68
2.4. 뇌파와 난도 사이의 반복측정 분산분석 71
3. 뇌파와 KLSI 분석 결과 74
3.1. EO 상태 뇌파 분석 75
3.2. EC 상태 뇌파 분석 78

V. 머신러닝에의 응용 79
1. K-means clustering 79
2. 신경망 82
2.1. EO, EC 상태 신경망 82
2.2. 난도와 신경망 83
2.3. 정오답과 신경망 84
3. 논의 85

VI. 결론 및 제언 86
1. 결론 86
2. 제언 88

참고문헌 90

부록 98
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dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1803071 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject수학교육 신경과학-
dc.subject뇌파(EEG)-
dc.subject학습양식-
dc.subjectAPM-
dc.subject머신러닝-
dc.subject.ddc510.7-
dc.title휴대용 EEG 장비를 이용한 학습자의 뇌파 분석 - 학습 양식 및 Raven 데이터를 중심으로-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.affiliation사범대학 수학교육과-
dc.date.awarded2018-02-
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