본 연구에서는 그릿 검사가 초등수학영재를 판별하는 도구로서 타당성에 대하여 검증하고자 하였다. 이를 위하여 문헌 연구를 통하여 선행 연구들에서 그릿 검사의 측정 도구들에 대한 자료를 수집하였고, 전문가 검토를 통하여 영재판별을 위한 판별 문항을 개발하였다. 본 연구를 위해 서울특별시 초등학교 일반학생 39명과 영재교육원 수학영재 20명을 대상으로 그릿 검사, 수학 문제해결력 검사, 수학 창의성 검사, 수학 행동 특성 검사를 실시하여 상관관계를 분석하였다. 상관관계 분석 결과 그릿 검사는 수학 문제해결력 검사와 0.521, 수학 창의성 검사와 .440, 수학 행동 특성 검사와 .601의 상관을 갖는 것으로 나타났으며, 모두 유의확률 p<.01 유의도를 보였다. 또한 판별 분석을 통하여 집단 판별의 유의성을 검증한 결과에서 그릿 검사는 집단 내 분산을 총 분산으로 나눈 Wilk's λ가 .799로 나타났으며 유의확률은 p<.001로 그릿 검사가 수학영재와 일반학생을 판별하는데 유의함을 확인하였다. 연구 결과, 그릿 검사가 초등수학영재를 판별하기 위한 대안적인 도구로 타당성이 검증되어 수학영재 판별 도구로 활용 가능할 수 있음을 나타낸다.
본 연구에서는 과학 영재 학생들의 과학적 문제발견 능력을 측정하기 위해 타당도와 신뢰도가 높은 검사 도구를 개발하였다. 먼저, 과학적 문제발견 능력에 대한 조작적 정의를 바탕으로 5개의 하위 평가 요소(적절성, 융통성, 독창성, 정교성, 가치 판단)를 선정하였으며 평가 기준을 구안하였다. 개발된 검사 도구는 내용 및 평가 기준에 대해 과학교육 전문가의 타당도 검증을 거친 후 과학 고등학교 학생들에게 투입되었으며, 채점 결과를 바탕으로 구인 타당도를 검증받았다. 또한 채점자간 신뢰도는 대체로 높게 나타났으며, 문항 난이도 와 변별도 역시 적절한 것으로 나타났다. 앞으로 과학적 문제발견 능력에 대한 합의된 정의를 도출해내어야 하며 평가의 객관성을 확보하기 위한 더 나은 방안을 강구해야 한다.
OBJECTIVES: This study was performed to find out static two-point discrimination (TPD) in fingertips. METHODS: This was a cross-section, measure study of static two-point discrimination involving healthy young adults. Measure was completed by 48 college students in Andong Science College from June 1 to 12, 2004. The minimal distance at which two-points could be discriminated was measured from thumb to little finger. RESULTS: For dermatomal regions of the fingertip, mean values ranged from 3.3mm to 4.9mm (thumb 3.6mm, index finger 3.3mm, middle finger 3.8mm, ring finger 4.2mm, and little finger 4.7mm in the left hand; thumb 3.7mm, index 3.5mm, middle 4.0mm, ring 4.3mm, and little 4.9mm in the right hand). A significant difference in discrimination ability was found between men and women, 3.5mm for women showed a greater sensitivity than 4.1mm for men in the left middle fingertip(p=0.0109), also 3.9mm for women showed a greater accuracy than 4.5mm for men in the left ring fingertip(p=0.0388). In the right index fingertip, women (3.1mm) have a narrow distance than men (3.6mm)(p=0.0329). The minimal distance of TPD was found a significant difference between 20 and 30 years in age. 4mm for 30 years showed a greater distance than 3.5mm for 20 years in the left thumb fingertip(p=0.0354), also, 3.8mm for 30 years showed a greater distance than 3.2mm for 20 years in the left index fingertip(p=0.0174), and 4.3mm for 30 years showed a greater distance than 3.7mm for 20 years in the left middle fingertip(p=0.0444). In the right index fingertip, 20 years (3.2mm) had also a narrow distance than 30 years (4.1mm)(p=0.0020), 20 years (3.9mm) showed a narrow distance than 30 years (4.6mm) in the right middle fingertip(p=0.0124), and 20 years (4.1mm) showed a greater sensitivity than 30 years (5.0mm) in the right ring fingertip(p=0.0070). CONCLUSIONS: Our results suggest that distance of TPD in the both index fingertips for 20 years women was significantly narrowed.
본 연구의 목적은 대학생의 노인접촉경험과 노화지식이 노인차별인식에 영향을 주는 관계에서 공감능력의 매개 효과를 검정하고자 하였다. 연구목적을 위해 2018년 12월 20일~30일까지 J도 D대학 학생 355명에게 설문조사를 실시하였다. 조사자료는 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 신뢰도 분석, 상관관계 분석, 위계적 다중회귀분석을 실시하였다. 매개효과의 통계적 유의성은 Sobel의 검증을 통해 확인하였다. 분석결과 노인접촉경험과 노인차별인식의 영향 관계에서 공감능력의 부분매개효과가 검증되었다. 또한 노화지식과 노인차별인식 간에도 공감능력의 부분매개효과가 검증되었다. 이와 같은 연구결과를 통해 대학생의 노인차별인식을 개선하기 위해서 노화지식 함양과 노인 접촉경험을 확장하고 공감능력을 향상시킬 수 있는 실질적인 교육 및 훈련프로그램 개발의 필요성을 확인하였다.
The purpose of this study was to develop math creative problem solving test in order to identify the mathematically gifted on the basis of their math creative problem solving ability and evaluate the goodness of the test in terms of its reliability and validity of measuring creativity in math problem solving on the basis of fluency in producing valid solutions. Ten open math problems were developed requiring math thinking abilities such as intuitive insight, organization of information, inductive and deductive reasoning, generalization and application, and reflective thinking. The 10 open math test items were administered to 2,029 Grade 5 students who were recommended by their teachers as candidates for gifted education programs. Fluency, the number of valid solutions, in each problem was scored by math teachers. Their responses were analyzed by BIGSTEPTS based on Rasch's 1-parameter item-response model. The item analyses revealed that the problems were good in reliability, validity, difficulty, and discrimination power even when creativity was scored with the single criteria of fluency. This also confirmed that the open problems which are less-defined, less-structured and non-entrenched were good in measuring math creativity of the candidates for math gifted education programs. In addition, it discriminated applicants for two different gifted educational institutions and between male and female students as well.
In the present study, we investigated ability of recognition of auditory perception with regards to the quality of voice in postlingual CI adults and proposed a training program to improve within subject reliability. A prospective case-control study was conducted in adults with 7 postlingual deaf who received a CI surgery and 10 normal hearing controls. The pre and post test and training program included parameters of consensus auditory-perceptual evaluation of voice(CAPE-V) with pathological voice sample by using Alvin. In results of pre-post test for monitoring improvements of internal reliability for listeners via the training program, there was statistically significant difference in both test and group. There was statistically significant difference in internal reliability between pre-post test in the normal hearing group, the result was no significant in the CI group. The present study found that CI adults showed less ability in awareness of voice quality compared to normal hearing group. Also the training program improved pitch and loudness in CI adults.
Image identification is the process of checking whether the query image is the transformed version of the specific original image or not. In this paper, image identification method based on feature composition is proposed. Used features include color distance, texture information and average pixel intensity. We extract color characteristics using color distance and texture information by Modified Generalized Symmetry Transform as well as average intensity of each pixel as features. Individual feature is quantized adaptively to be used as bins of histogram. The histogram is normalized according to data type and it is used as the signature in comparing the query image with database images. In matching part, Manhattan distance is used for measuring distance between two signatures. To evaluate the performance of the proposed method, independent test and accuracy test are achieved. In independent test, 60,433 images are used to evaluate the ability of discrimination between different images. And 4,002 original images and its 29 transformed versions are used in accuracy test, which evaluate the ability that the proposed algorithm can find the original image correctly when some transforms was applied in original image. Experiment results show that the proposed identification method has good performance in accuracy test. And the proposed method is very useful in real environment because of its high accuracy and fast matching capacity.
This study is a case study that applies plant classification learning using machine learning to fourth graders in elementary school in online learning situations. In this study, a plant classification learning education program associated with 2015 revision science curriculum was developed by applying the Artificial Intelligence biological classification teaching Learning model. The study participants were 31 fourth graders who agreed to participate voluntarily. Plant classification learning using machine learning was applied six hours for three weeks. The results of this study are as follows. First, as a result of image analysis on artificial intelligence, participants were mainly aware of artificial intelligence as mechanical (27%), human (23%) and household goods (23%). Second, an artificial intelligence recognition survey by semantic discrimination found that artificial intelligence was recognized as smart, good, accurate, new, interesting, necessary, and diverse. Third, there was a difference between men and women in perception and emotion of artificial intelligence, and there was no difference in perception of the ability of artificial intelligence. Fourth, plant classification learning using machine learning in this study influenced changes in artificial intelligence perception. Fifth, plant classification learning using machine learning in this study had a positive effect on reasoning ability.
This paper describes a fault location algorithm in real combined transmission systems with underground power cable. The algorithm to calculate the fault location was developed using DWT wavelet transform and travelling wave occurred at fault point. And the proposed algorithm is also used the transient signal of one end in stead of the signal information of two ends. On the other hand, in this papers, the method to discriminate fault point between overhead line and cable section is also Proposed. Variety simulations were carried out to verify the accuracy and effectiveness of the proposed algorithm using EMTP/ATFDraw and Matlab. Simulation results show that the proposed method has the excellent ability for discrimination of fault section and fault location in combined transmission systems with power cables.
In this paper a novel feature extraction and selection is carried out in order to improve the discriminating capability between healthy and damaged structure using vibration signals. Although many feature extraction and selection algorithms have been proposed for vibration signals, most proposed approaches don't consider the discriminating ability of features since they are usually in unsupervised manner. We proposed a novel feature extraction and selection algorithm selecting few wavelet coefficients with higher class discriminating capability for damage detection and class visualization. We applied three class separability measures to evaluate the features, i.e. T test statistics, divergence, and Bhattacharyya distance. Experiments with vibration signals from truss structure demonstrate that class separabilities are significantly enhanced using our proposed algorithm compared to other two algorithms with original time-based features and Fourier-based ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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