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피아제의 명제논리적 학습이론과 베이즈주의 인과추론적 학습이론 사이의 논쟁 넘어서기
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2019
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247-266(20쪽)
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15년 전부터 등장한 베이지안 확률론적 추론 모형은 통계학, 과학철학, 심리학, 인지과학, 컴퓨터과학, 신경과학 등에서 학계의 연구를 지배하는 강력한 핵심논제가 된 후로 이젠 교육학과 심지어는 논리학 분야에까지 큰 반향을 일으키고 있다. 이러한 다양화로 인해, 굿에 따르면, 베이즈주의 유형은 46,656 가지로 분류된다. 이러한 다양한 모형들 중에서 베이지안 확률모형을 학습이론에 적용하려는 학자들은 학습자의 학습 과정이 정확히 베이지안 확률추론 과정을 항상 따른다고 주장한다. 그런데 이러한 확률론적 모형은 피아제의 구성주의적 전망을 계승한 것은 분명하다. 왜냐하면, 이 모델을 지지하는 학자들 자신이 자신들의 학적 운동을 “새로운 합리적 구성주의”라고 명시적으로 명명하기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 이러한 확률론적 학습모형은 “지식은 인과성을 중심으로 구조화된다.”라는 가설을 확고하게 지지하면서, 피아제의 명제 논리적 모형에 의한 학습이론을 강하게 비판한다. 그러나 베이지안 학습 이론가들은 경험을 통한 새로운 항들의 연결로서의 학습, 그리고 학습에서 모순 및 인과성의 역할 등에 대한 피아제의 세부적인 연구 성과들을 놓치고 있다. 다른 한편으로 베이지안 학습이론은 여러 가지 점에서 온전한 발달 이론을 제공하기에는 아직 미흡하다. 이런 점에서, 필자는 현상 없이는 구조를 이해할 수 없듯이, 구조 없이는 현상을 이해할 수 없다는 사실을 강조하면서, 인과성 추론을 핵심으로 하는 베이지안 학습 모델과 인과적 물리적 인식뿐만 아니라, 동시에 논리-수학적 인식 모델을 강조하는 피아제의 학습 모델은 새로이 종합되어야 한다는 것을 논증하고자 한다.
더보기For more than 15 years, Bayesian probabilistic models have been dominant ones not only in the field of statistics, computational sciences, and machine learning, but also in epistemology, philosophy of sciences, and in cognitive sciences. This revolution extended in pedagogical circle and logics has tried to offer a renewal of the theories of learning, especially criticizing Piagetian theory. According to Bayesian learning theory, almost all our knowledge is only probable, and the core way of arriving at the truth, such as induction and analogy, is based on probabilities. But, in my opinion, the supporters of probabilistic models was so quick that they could not have the enough time to explore the rich works of Piaget. So, I will reexamine and compare the works of Piaget with those of the probabilistic models.
I will show that the back and forth movement between data and hypotheses of Bayesian models is coherent with the learning through experience and especially contradiction which are important in Piaget" dynamic theory of assimilation and accommodation. I will then suppose that the probabilistic models are not enough to provide the global developmental models, such as the dynamic systems perspective attempting to offer the circular causality that governs part-part, part-whole, and whole-part relations. I will finally emphasize that the probabilistic models and Piagetian ones of logico-mathematical operations should be synthesized.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.75 | 0.75 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.68 | 0.68 | 1.432 | 0.33 |
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