The experimental software such as Cabri II, The Geometer's Sketchpad, etc. provides dynamic environment which construct and explore geometric objects interactively and inductively. It has the effects on mathematics itself differently from other technologies that are used in instruction. What is its characteristics\ulcorner What are the educational implication of it for the learning of geometry\ulcorner How is mental reasoning of geometric problems changed by transformation of the means of representation and the environment to manipulate them\ulcorner In this study, we answer these questions through the review of the related literatures and the analysis of textbooks, teaching materials using it and curricular materials. Also, we identify implications about how the criteria for choosing geometic content and the ways of constructing context, for orchestrating the students' exploration with the secondary geometry curriculum, can be changed.
The purpose of this study is to develop instruction sequence and teaching units for secondary school geometry using dynamic computer software like CabriII, GSP, Wingeom, Poly. For this purpose, literature was reviewed on various issues of geometry education and geometry curriculum using dynamic software. By the literature review, instructional sequence for teaching geometry in middle schools was designed. And, based on the newly developed instructional sequence, one sample teaching unit was developed. The basic principles for the development were to connect intuition geometry and formal geometry, and to emphasize students' investigative experience. Finally, experiment to check out teachers' response to the newly developed material was conducted by using questionnaire.
This paper explored the impact of dynamic geometry software such as CabriII, GSP on student's understanding deductive justification, on the assumption that proof in school mathematics should be used in the broader, psychological sense of justification rather than in the narrow sense of deductive, formal proof. The following results have been drawn: Dynamic geometry provided positive impact on interacting between empirical justification and deductive justification, especially on understanding the necessity of deductive justification. And teacher in the computer environment played crucial role in reducing on difficulties in connecting empirical justification to deductive justification. At the beginning of the research, however, it was not the case. However, once students got intocul-de-sac in empirical justification and understood the need of deductive justification, they tried to justify deductively. Compared with current paper-and-pencil environment that many students fail to learn the basic knowledge on proof, dynamic geometry software will give more positive ffect for learning. Dynamic geometry software may promote interaction between empirical justification and edeductive justification and give a feedback to students about results of their own actions. At present, there is some very helpful computer software. However the presence of good dynamic geometry software can not be the solution in itself. Since learning on proof is a function of various factors such as curriculum organization, evaluation method, the role of teacher and student. Most of all, the meaning of proof need to be reconceptualized in the future research.
Proof is an essential characteristic of mathematics and as such should be a key component in mathematics education. But, teaching proof in school mathematics have been unsuccessful for many students. The traditional approach to proofs stresses formal logic and rigorous proof. Thus, most students have difficulties of the concept of proof and students' experiences with proof do not seem meaningful to them. However, different views of proof were asserted in the reassessment of the foundations of mathematics and the nature of mathematical truth. These different views of justification need to be reflected in demonstrative geometry classes. The purpose of this study is to characterize the types of students' justification in demonstrative geometry classes taught using dynamic software. The types of justification can be organized into three categories : empirical justification, deductive justification, and authoritarian justification. Empirical justification are based on evidence from examples, whereas deductive justification are based logical reasoning. If we assume that a strong understanding of demonstrative geometry is shown when empirical justification and deductive justification coexist and benefit from each other, then students' justification should not only some empirical basis but also use chains of deductive reasoning. Thus, interaction between empirical and deductive justification is important. Dynamic geometry software can be used to design the approach to justification that can be successful in moving students toward meaningful justification of ideas. Interactive geometry software can connect visual and empirical justification to higher levels of geometric justification with logical arguments in formal proof.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.945-946
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2023
4차 산업혁명과 코로나19 영향으로 개발자 수요가 급증하며, 노코드 및 로우코드 플랫폼과 자연어 처리 기반 인공지능이 주목받고 있다. 본 연구는 프로그래밍 접근성 향상을 위한 노코드 플랫폼을 탐구하며, 사용자가 UI를 통해 직관적으로 프로젝트를 구축할 수 있는 설계 방식을 제시한다. 본 연구에서는 웹 크롤링과 자연어 처리 모델 학습에 기반한 아키텍처와 방향성을 제시한다. 사용자는 화면을 구성하고 프레임워크 선택 후 프로젝트를 간단하게 구축할 수 있다. 이 연구는 전문 지식 없이도 소프트웨어 개발에 쉽게 접근할 수 있는 방법론을 제시하며, 접근성과 포용성 강화에 기여한다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.5
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pp.507-513
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2008
In this paper, we present a development of an Avionics Hot Bench(AHB) used for the verification of operational flight programs and fault analysis using various simulation and stimulation software. We propose an application of the open system architecture to develop the AHB which can be used for the development of a real aircraft avionics system. In the design of the AHB, to reduce the development period and cost we use as many as commercial off-the-shelf hardware and software items. The developed AHB is compared with the existing proven AHB which was used for T-50 avionics system development. Thorough comparison between the test results using the developed AHB and those using the existing AHB is performed and the overall comparison results are very satisfactory.
Artificial Intelligence (AI), especially in the domain of text-generative services, has witnessed a significant surge, with forecasts indicating the AI-as-a-Service (AIaaS) market reaching a valuation of $55.0 Billion by 2028. This research set out to explore the quality dimensions characterizing synthetic text media software, with a focus on four key players in the industry: ChatGPT, Writesonic, Jasper, and Anyword. Drawing from a comprehensive dataset of over 4,000 reviews sourced from a software evaluation platform, the study employed the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique using the Gensim library. This process resulted the data into 11 distinct topics. Subsequent analysis involved comparing these topics against established AI service quality dimensions, specifically AICSQ and AISAQUAL. Notably, the reviews predominantly emphasized dimensions like availability and efficiency, while others, such as anthropomorphism, which have been underscored in prior literature, were absent. This observation is attributed to the inherent nature of the reviews of AI services examined, which lean more towards semantic understanding rather than direct user interaction. The study acknowledges inherent limitations, mainly potential biases stemming from the singular review source and the specific nature of the reviewer demographic. Possible future research includes gauging the real-world implications of these quality dimensions on user satisfaction and to discuss deeper into how individual dimensions might impact overall ratings.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.37
no.5
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pp.835-846
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2017
The purpose of this study is to investigate the perceptions of scientifically gifted middle school students about their engineering design process according to gender and talent division. The instrument in surveying their perceptions about the engineering design process consists of 24 items (Likert 5 point type) five domains: problem definition, information collection and utilization, idea generation, inquiry performance, and teamwork (communication, cooperation, leadership). A total of 102 scientifically gifted students participated in the survey, according to gender (69 males and 33 females) and talent divisions (physics, biological sciences, software, mathematics, space-geological sciences, and chemistry). They had a high level of awareness of their engineering design ability. It is necessary to develop a customized gifted-education program so that their talent in their field of interest can be fully displayed according to the gender and talent division. In addition, the teaching and learning methods and strategies of the engineering design program for the scientifically gifted middle school students should be established to fully reflect the practical needs of the talented.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.11
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pp.481-492
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2023
This study explores how to build a Korean dataset to extract information from text using generative large language models. In modern society, mixed information circulates rapidly, and effectively categorizing and extracting it is crucial to the decision-making process. However, there is still a lack of Korean datasets for training. To overcome this, this study attempts to extract information using text-based zero-shot learning using a generative large language model to build a purposeful Korean dataset. In this study, the language model is instructed to output the desired result through prompt engineering in the form of "system"-"instruction"-"source input"-"output format", and the dataset is built by utilizing the in-context learning characteristics of the language model through input sentences. We validate our approach by comparing the generated dataset with the existing benchmark dataset, and achieve 25.47% higher performance compared to the KLUE-RoBERTa-large model for the relation information extraction task. The results of this study are expected to contribute to AI research by showing the feasibility of extracting knowledge elements from Korean text. Furthermore, this methodology can be utilized for various fields and purposes, and has potential for building various Korean datasets.
This study was expected to yield the meaningful conclusions from the experimental group who took lessons based on inductive activities using GeoGebra at the beginning of proof learning and the comparison one who took traditional expository lessons based on deductive activities. The purpose of this study is to give some helpful suggestions for teaching proof to mathematically gifted elementary students. To attain the purpose, two research questions are established as follows. 1. Is there a significant difference in proof abilities between the experimental group who took inductive lessons using GeoGebra and comparison one who took traditional expository lessons? 2. Is there a significant difference in proof attitudes between the experimental group who took inductive lessons using GeoGebra and comparison one who took traditional expository lessons? To solve the above two research questions, they were divided into two groups, an experimental group of 10 students and a comparison group of 10 students, considering the results of gift and aptitude test, and the computer literacy among 20 elementary students that took lessons at some education institute for the gifted students located in K province after being selected in the mathematics. Special lesson based on the researcher's own lesson plan was treated to the experimental group while explanation-centered class based on the usual 8th grader's textbook was put into the comparison one. Four kinds of tests were used such as previous proof ability test, previous proof attitude test, subsequent proof ability test, and subsequent proof attitude test. One questionnaire survey was used only for experimental group. In the case of attitude toward proof test, the score of questions was calculated by 5-point Likert scale, and in the case of proof ability test was calculated by proper rating standard. The analysis of materials were performed with t-test using the SPSS V.18 statistical program. The following results have been drawn. First, experimental group who took proof lessons of inductive activities using GeoGebra as precedent activity before proving had better achievement in proof ability than the comparison group who took traditional proof lessons. Second, experimental group who took proof lessons of inductive activities using GeoGebra as precedent activity before proving had better achievement in the belief and attitude toward proof than the comparison group who took traditional proof lessons. Third, the survey about 'the effect of inductive activities using GeoGebra on the proof' shows that 100% of the students said that the activities were helpful for proof learning and that 60% of the reasons were 'because GeoGebra can help verify processes visually'. That means it gives positive effects on proof learning that students research constant character and make proposition by themselves justifying assumption and conclusion by changing figures through the function of estimation and drag in investigative software GeoGebra. In conclusion, this study may provide helpful suggestions in improving geometry education, through leading students to learn positive and active proof, connecting the learning processes such as induction based on activity using GeoGebra, simple deduction from induction(i.e. creating a proposition to distinguish between assumptions and conclusions), and formal deduction(i.e. proving).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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