Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.3
no.4
s.10
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pp.59-67
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2003
Genetic algorithm is one of the best ways to solve a discrete variable optimization problem. Genetic algorithm tends to thrive in an environment in which the search space is uneven and has many hills and valleys. In this study, genetic algorithm is used for solving the design problem of gable structure. The design problem of frame structure has some special features(complicate design space, many nonlinear constrants, integer design variables, termination conditions, special information for frame members, etc.), and these features must be considered in the formulation of optimization problem and the application of genetic algorithm. So, 'FRAME operator', a new genetic operator for solving the frame optimization problem effectively, is developed and applied to the design problem of gable structure. This example shows that the new opreator has the possibility to be an effective frame design operator and genetic algorithm is suitable for the frame optimization problem.
The Journal of Korean Institute for Practical Engineering Education
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v.4
no.2
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pp.1-6
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2012
This paper introduces a model of practice education for creative problem solving, using five steps on CPS. Learners can get the motivation about development of creative thinking and problem solving skill through the theory of CPS. Furthermore, they can apply problem solving skill to various problem. As a result of the study, the learners could realize the importance of the problem definition and the creative problem solving method. We proposed a guideline about five steps of CPS method and a method about idea evaluation. So, we established the education model about leaners can get the creative problem-solving skill more efficiently.
This study was a descriptive research investigating the impact of simulation-based learning on the problem solving process and clinical competence of new nurses. The 202 participants were new nurses who have provided nursing care for less than 12 months have experienced simulation-based learning more than once in their undergraduate courses. This study found that the number of times participants have experienced the simulation-based learning had no correlation with their problem solving process and clinical competence, but simulation design features correlated with their problem solving process and clinical competence. The results of clustering analysis that examined differences in the effects on problem solving process and clinical competence by classifying simulation design features by clustering also showed significant differences. This study has confirmed the importance of simulation design to simulation-based learning in nursing education. We hope that the findings of the study will be used for effective operation of simulation-based learning. In the future, objective assessment methods will be required to evaluate the effects of simulation-based learning provided in undergraduate courses on nurses' clinical competence.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the effectiveness of simulation-based maternity nursing practice by applying problem based learning (PBL) on the problem solving process, self-confidence in clinical performance and nursing competence of nursing students. Methods: This study was one group pre-posttest design, with 123 third year nursing students. Data were collected from March 19 to May 29, 2013 as the students completed their simulation practice class. Students completed a survey about their problem solving process, self-confidence, and nursing competence at the beginning and the end of the class. Results: Students' problem solving process, self-confidence, and nursing competence showed significant improvements after the simulation-based maternity nursing practice. Conclusion: Therefore, it is recommended that current maternity nursing curriculum should be reviewed and improved, and the students should be provided variety of simulation-based education and maternity nursing skills.
Purpose: This paper investigates the effects of leader feedback on employee creative problem-solving behavior. It also explores the relevant conditions that maximize the above relationship from the psychological trait and task nature perspectives. Specifically we examine how employee feedback acceptance and task complexity moderate the relationship between leader's feedback behavior on follower creative problem-solving behavior. Finally the three-way interaction among leader's feedback behavior, employee feedback acceptance and task complexity is analyzed for the best conditions to maximize the positive effect of leader's feedback on creative problem solving behavior. Methods: This paper used a cross-sectional design with questionnaires administered to 411 employees working in Korean manufacturing and service firms. It applied a hierarchical regression analysis to test the hypothesized relationships including three-way interaction effect among leader's feedback behavior, follower feedback acceptance and task complexity on follower creative problem-solving behavior. Results: The empirical results of the paper indicated that the leader feedback behavior had enhanced employee creative problem-solving behavior. It was also found that follower feedback acceptance and task complexity positively moderated the relationship between leader's feedback and follower problem solving behavior. In addition, the test of three-way interaction effects also revealed that the higher the levels of both employee feedback acceptance and task complexity, the greater the positive effect of leader feedback behavior on employee creative problem solving behavior. Conclusion: This paper contributes to the leadership and creativity literatures by identifying the role of leader's behavior enhancing employee creative problem-solving behavior and the specific conditions strengthening the positive effect of leader feedback behavior on employee creative problem-solving behavior.
This paper addresses to the flowshop scheduling problem with blocking constraints. The objective is to minimize the makespan criterion. We propose a hybrid combinatorial particle swarm optimization algorithm (HCPSO) as a resolution technique for solving this problem. At the initialization, different priority rules are exploited. Experimental study and statistical analysis were performed to select the most adapted one for this problem. Then, the swarm behavior is tested for solving a combinatorial optimization problem such as a sequencing problem under constraints. Finally, an iterated local search algorithm based on probabilistic perturbation is sequentially introduced to the particle swarm optimization algorithm for improving the quality of solution. The computational results show that our approach is able to improve several best known solutions of the literature. In fact, 76 solutions among 120 were improved. Moreover, HCPSO outperforms the compared methods in terms of quality of solutions in short time requirements. Also, the performance of the proposed approach is evaluated according to a real-world industrial problem.
The purpose of this study is to investigate how students' mathematical creativity changes through problem-solving instruction using problem-posing for elementary school students and to explore instructional methods to improve students' mathematical creativity in school curriculum. In this study, nonequivalent control group design was adopted, and the followings are main results. First, problem-solving lessons with problem-posing had a significant effect on students' mathematical creativity, and all three factors of mathematical creativity(fluency, flexibility, originality) were also significant. Second, the lessons showed meaningful results for all upper, middle, and lower groups of pupils according to the level of mathematical creativity. When analyzing the effects of sub-factors of mathematical creativity, there was no significant effect on fluency in the upper and middle groups. Based on the results, we suggest followings: First, there is a need for a systematic guidance plan that combines problem-solving and problem-posing, Second, a long-term lesson plan to help students cultivate novel mathematical problem-solving ability through insights. Third, research on teaching and learning methods that can improve mathematical creativity even for students with relatively high mathematical creativity is necessary. Lastly, various student-centered activities in math classes are important to enhance creativity.
This study identified the factors that influence the problem solving intention of students who completed the action learning-based creativity programs based on the theory of reasoned action, and examined the influence relationship between these factors. As a result of the study, first, subjective norms of problem solving had a positive effect on problem solving intention, and second, attitude toward problem solving had a significant effect on problem solving intention. Third, it was found that students who had experience of participating in a patent education program applying the action learning methodology had a positive effect on the relationship between their attitude toward problem solving and their intention to solve the problem. These findings confirmed that in order to enhance the problem-solving intention, which is the basis for creativity of university students, it is important to spread the positive value of problem-solving within the university and to give students a positive attitude toward problem solving.
Today, computational thinking takes an important role in problem solving in software education. As a result, software education as liberal arts for non-CS major students is rapidly expanding. It is necessary to study the effects of computational thinking on software problem solving ability compared to traditional programming language education. In this paper, we propose an evaluation model for analyzing the effects of computational thinking on the overall software development process, and analyze how the problem solving process is different for learners who take computing thinking classes and programming language courses as liberal arts courses. As a result, students who learned computational thinking showed higher ability in problem analysis and design process.
The Monkey and Banana Problem is an example commonly used for illustrating simple problem solving. It can be solved by conventional approaches, but this requires a procedural aspect when inferences are processed, and this fact works as a limitation condition in solving complex problems. However, if we use DNA computing methods which are naturally able to realize massive parallel processing. the Monkey and Banana Problem can be solved effectively without weakening the fundamental aims above. In this paper, we design a method of representing the problem using DNA molecules, and show that various solutions are generated through computer-simulations based on the design. The simulation results are obviously interesting in that these are contrary to the fact that the Prolog program for the Monkey and Banana Problem, which was implemented from the conventional point of view, gives us only one optimal solution. That is, DNA computing overcomes the limitations of conventional approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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