정량적 데이터 기반 | | 교육 연구 사례 소개

과학이란 무엇일까?

• 모델을 생성하는 것이 과학의 본질이라고 생각함
• 과학교육의 중요한 측면 중 하나
  • 학생들이 가지고 있는 모델, 조사하고 변화시키는 것들은 연구

모델이란

• 본 발표에서는 수학적(통계적) 모델과 과학적 모델과의 관계에 초점

역사적 배경

• 오컴의 면도날(Occam’s Razor): 설명에 큰 도움이 되지 않는 존재자는 (모델에) 포함시키지 않음
• 물리적으로 다룰 수 있는 것에 대한 연구

통계학의 발전과 과학

• 나이팅게일: 여러 상황별 전사자 수를 그래프로 일목요연하게 표현
• 회귀(regression) 모형: 새대를 거치며 살마들의 키가 평균으로 돌아옴을 보여줌. 생물학에서 유전자를 함시
• Fischer: 농장에서 콩을 키우며, 여러 구획별로 조건을 달리했을 때 콩의 수확량을 비교, 현대실험계획법 수립
• 모든 모델은 틀렸다. 하지만 몇몇은 유용하다.
  • 우리가 학문적으로 혹은 일상생활에서 추론을 할만큼은 도움이 된다는 의미
  • 모델은 강건성(robustness)를 가져야 한다.
  • 모델은 간명(parsimonious) 해야 한다.
• 통계는 기본적으로 “모델에 의한 설명” + “설명되지 않은 오차”
• 설명력(explanatory power)과 간명성(parsimony)의 trade-off
  • AIC (Akaike Information Criterion; Akaike 1973)
  • 과학적 이론 체계 내에서의 정합성
• 설명력, 예측력
  • 자연과학에서는 거의 같은 것도 같다
  • 현실 세계에서는 마냥 그렇지만은 않다
  • 답 1) 더 많은 데이터를 모은다
  • 답 2) 인간의 한계임을 받아들인다
  • 답 3) 사회 과학적 접근법