책은 수많은 단어들로 구성된 복잡계(complex system)이다. 책의 한 종류로서의 물리교과서는 물리용어들로 구성된 복잡계이다. 물리교과서는 물리지식을 가르치고 배우는 주요한 자료이므로 물리교과서가 이루고 있는 복잡계의 특성을 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 물리 교과서에서 사용된 개개 물리 용어들의 통계적 특성과 동적 특성을 분석하고, 또한 이러한 특성이 물리 용어 집단 전체의 네트워크 특성에 미치는 영향을 물리교과서와 물리용어 사전에 대한 비교를 통하여 분석하였다. 먼저 개개 물리용어에 대한 통계적 특성 분석으로 빈도수 분포와 쌍 빈도수(...
책은 수많은 단어들로 구성된 복잡계(complex system)이다. 책의 한 종류로서의 물리교과서는 물리용어들로 구성된 복잡계이다. 물리교과서는 물리지식을 가르치고 배우는 주요한 자료이므로 물리교과서가 이루고 있는 복잡계의 특성을 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 물리 교과서에서 사용된 개개 물리 용어들의 통계적 특성과 동적 특성을 분석하고, 또한 이러한 특성이 물리 용어 집단 전체의 네트워크 특성에 미치는 영향을 물리교과서와 물리용어 사전에 대한 비교를 통하여 분석하였다. 먼저 개개 물리용어에 대한 통계적 특성 분석으로 빈도수 분포와 쌍 빈도수(co-occurrence) 분포를 조사하였다. 물리 교과서와 물리용어 사전에서 나타나는 물리용어들의 빈도수 분포와 쌍 빈도수 분포는 모두 멱함수 법칙을 따르지만, 물리용어 사전에서 빈도수와 쌍 빈도수 분포도는 물리 교과서에 비해 작은 빈도 쪽으로 편중된다. 물리 교과서에서 물리용어가 나타나는 동적 패턴을 보면 특정 시점에서 용어가 집중적으로 나타나는 버스트(burst) 특성이 있다. 이로 인해 물리용어가 나타나는 시간간격(interval)도 멱함수 특성을 가지게 된다. 이것은 물리용어가 집중되어 나타나는 구간에서는 짧은 시간간격이 많이 생기고, 그렇지 않은 구간에서는 긴 시간간격이 나타나기 때문이다. 반면, 물리용어 사전에서는 물리용어가 나타나는 시간간격의 분포가 지수함수 특성을 나타내고 있었다. 이는 물리용어 사전의 물리용어의 버스트 특성이 물리 교과서보다 약함을 의미한다. 물리용어가 집중되어 나타나는 정도-버스트 정도(burstiness)-를 정량화하는 불균일성(non-uniformity) 척도(measure)를 정의하여 물리용어 사전의 물리용어의 버스트 정도가 물리 교과서보다 낮음을 정량적으로 보여주었다. 물리 교과서와 물리용어 사전이 이루고 있는 네트워크 특성을 분석하기 위해 물리용어 간의 연관성(association)을 나타내는 W값으로 가중치 네트워크(weighted network)를 구축하였고, W값을 규격화하여 얻은 Z값으로 부호 있는 가중치 네트워크(signed weighted network)를 구축하였다. 두 가지 네트워크에서 물리 교과서 네트워크는 모듈성(modularity)이 강하지만 물리용어 사전 네트워크의 모듈성은 아주 약하다는 것을 보여주었다. 즉 물리 교과서에서는 서로 연관된 물리지식들이 집단을 이루고 있지만, 물리용어 사전에서는 그렇지 못하다는 것이다. 버스트 정도와 네트워크 모듈성의 관계에 대한 분석을 통해 계(system)의 버스트 정도가 클수록 계의 네트워크의 모듈성도 강하다는 결론을 정량적으로 보여주었다. 이러한 결과를 토대로 계의 동적 특성인 버스트 정도와 네트워크의 특성인 모듈성이 서로 연관되어 있다고 제안한다. 물리 교과서에서 나타나는 물리용어는 버스트 정도가 높고, 물리 교과서의 물리지식 네트워크의 모듈성은 강하다. 이는 물리 교과서가 물리용어 사전과 비교되는 특성이다. 이러한 특성 때문에 물리 교과서는 주요 학습자료로, 물리용어 사전은 보조 학습자료로 쓰인다고 할 수 있다.
책은 수많은 단어들로 구성된 복잡계(complex system)이다. 책의 한 종류로서의 물리교과서는 물리용어들로 구성된 복잡계이다. 물리교과서는 물리지식을 가르치고 배우는 주요한 자료이므로 물리교과서가 이루고 있는 복잡계의 특성을 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 물리 교과서에서 사용된 개개 물리 용어들의 통계적 특성과 동적 특성을 분석하고, 또한 이러한 특성이 물리 용어 집단 전체의 네트워크 특성에 미치는 영향을 물리교과서와 물리용어 사전에 대한 비교를 통하여 분석하였다. 먼저 개개 물리용어에 대한 통계적 특성 분석으로 빈도수 분포와 쌍 빈도수(co-occurrence) 분포를 조사하였다. 물리 교과서와 물리용어 사전에서 나타나는 물리용어들의 빈도수 분포와 쌍 빈도수 분포는 모두 멱함수 법칙을 따르지만, 물리용어 사전에서 빈도수와 쌍 빈도수 분포도는 물리 교과서에 비해 작은 빈도 쪽으로 편중된다. 물리 교과서에서 물리용어가 나타나는 동적 패턴을 보면 특정 시점에서 용어가 집중적으로 나타나는 버스트(burst) 특성이 있다. 이로 인해 물리용어가 나타나는 시간간격(interval)도 멱함수 특성을 가지게 된다. 이것은 물리용어가 집중되어 나타나는 구간에서는 짧은 시간간격이 많이 생기고, 그렇지 않은 구간에서는 긴 시간간격이 나타나기 때문이다. 반면, 물리용어 사전에서는 물리용어가 나타나는 시간간격의 분포가 지수함수 특성을 나타내고 있었다. 이는 물리용어 사전의 물리용어의 버스트 특성이 물리 교과서보다 약함을 의미한다. 물리용어가 집중되어 나타나는 정도-버스트 정도(burstiness)-를 정량화하는 불균일성(non-uniformity) 척도(measure)를 정의하여 물리용어 사전의 물리용어의 버스트 정도가 물리 교과서보다 낮음을 정량적으로 보여주었다. 물리 교과서와 물리용어 사전이 이루고 있는 네트워크 특성을 분석하기 위해 물리용어 간의 연관성(association)을 나타내는 W값으로 가중치 네트워크(weighted network)를 구축하였고, W값을 규격화하여 얻은 Z값으로 부호 있는 가중치 네트워크(signed weighted network)를 구축하였다. 두 가지 네트워크에서 물리 교과서 네트워크는 모듈성(modularity)이 강하지만 물리용어 사전 네트워크의 모듈성은 아주 약하다는 것을 보여주었다. 즉 물리 교과서에서는 서로 연관된 물리지식들이 집단을 이루고 있지만, 물리용어 사전에서는 그렇지 못하다는 것이다. 버스트 정도와 네트워크 모듈성의 관계에 대한 분석을 통해 계(system)의 버스트 정도가 클수록 계의 네트워크의 모듈성도 강하다는 결론을 정량적으로 보여주었다. 이러한 결과를 토대로 계의 동적 특성인 버스트 정도와 네트워크의 특성인 모듈성이 서로 연관되어 있다고 제안한다. 물리 교과서에서 나타나는 물리용어는 버스트 정도가 높고, 물리 교과서의 물리지식 네트워크의 모듈성은 강하다. 이는 물리 교과서가 물리용어 사전과 비교되는 특성이다. 이러한 특성 때문에 물리 교과서는 주요 학습자료로, 물리용어 사전은 보조 학습자료로 쓰인다고 할 수 있다.
The book is a complex system composed of many words. The physics textbook is a complex system comprised of the physical terms. The physics textbook is the main material of teaching and learning physics knowledge. We need to understand the properties of the physics textbooks as a complex system. In t...
The book is a complex system composed of many words. The physics textbook is a complex system comprised of the physical terms. The physics textbook is the main material of teaching and learning physics knowledge. We need to understand the properties of the physics textbooks as a complex system. In this study, we analyzed statistical and dynamical properties of physics terms in the physics textbooks and compared the results with those of a dictionary of physics terms. First, we constructed the frequency distribution and co-occurrence distribution. The frequency distribution and co-occurrence distribution of the physics textbooks and a dictionary of physics all follow the power law. But, the frequency distribution and co-occurrence distribution of the dictionary of physics are biased toward small frequency compared to the physics textbooks. The dynamic pattern of physics term appeared in the physics textbooks has burst property. Therefore, the physics term occurrence interval will follow power law. In the range of frequent appearance of a particular physics term we have a lot of short intervals, while in other ranges we have long intervals. The interval distribution of the dictionary of physics follows exponential function. This means that the burstiness of dictionary of physics is weaker than that of the physics textbooks. We defined non-uniformity to quantify burstiness of physics terms. We quantitatively demonstrated that the burstiness of dictionary of physics is weaker than the physics textbooks. We constructed weighted network with the value W of association between two physics terms. The signed weighted network can also be characterized by the value Z which is obtained from W by normalization. The modularity of the physics textbooks is stronger than the dictionary of physics in weighted network and signed weighted network. In other words, the physics textbooks consist of communities of interrelated physics terms. We quantitatively demonstrated that the stronger burstiness leads to stronger network modularity. Based on these results, we could propose the dynamic burstiness and network modularity are interconnected. The burstiness of physics terms and the modularity of physical knowledge are stronger in the physics textbooks than in the dictionary of physics. Because of these characteristics, we suppose, the physics textbooks are used as a major learning materials and the dictionaries of physics are used as subsidiary learning materials.
The book is a complex system composed of many words. The physics textbook is a complex system comprised of the physical terms. The physics textbook is the main material of teaching and learning physics knowledge. We need to understand the properties of the physics textbooks as a complex system. In this study, we analyzed statistical and dynamical properties of physics terms in the physics textbooks and compared the results with those of a dictionary of physics terms. First, we constructed the frequency distribution and co-occurrence distribution. The frequency distribution and co-occurrence distribution of the physics textbooks and a dictionary of physics all follow the power law. But, the frequency distribution and co-occurrence distribution of the dictionary of physics are biased toward small frequency compared to the physics textbooks. The dynamic pattern of physics term appeared in the physics textbooks has burst property. Therefore, the physics term occurrence interval will follow power law. In the range of frequent appearance of a particular physics term we have a lot of short intervals, while in other ranges we have long intervals. The interval distribution of the dictionary of physics follows exponential function. This means that the burstiness of dictionary of physics is weaker than that of the physics textbooks. We defined non-uniformity to quantify burstiness of physics terms. We quantitatively demonstrated that the burstiness of dictionary of physics is weaker than the physics textbooks. We constructed weighted network with the value W of association between two physics terms. The signed weighted network can also be characterized by the value Z which is obtained from W by normalization. The modularity of the physics textbooks is stronger than the dictionary of physics in weighted network and signed weighted network. In other words, the physics textbooks consist of communities of interrelated physics terms. We quantitatively demonstrated that the stronger burstiness leads to stronger network modularity. Based on these results, we could propose the dynamic burstiness and network modularity are interconnected. The burstiness of physics terms and the modularity of physical knowledge are stronger in the physics textbooks than in the dictionary of physics. Because of these characteristics, we suppose, the physics textbooks are used as a major learning materials and the dictionaries of physics are used as subsidiary learning materials.
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