In mathematics, the concept of convolution is widely used. The convolution operation is required for understanding computer vision and deep learning in artificial intelligence. Therefore, it is vital for this concept to be explained in college mathematics education. In this paper, we present our new teaching and learning materials on convolution available for engineering mathematics. We provide the knowledge and applications on convolution with Python-based code, and introduce Convolutional Neural Network (CNN) used for image classification as an example. These materials can be utilized in class for the teaching of convolution and help students have a good understanding of the related knowledge in artificial intelligence.
This study aims to explore central and peripheral beliefs of mathematics teachers in the context of teaching and learning. For this purpose, this study analyzed teacher noticing of 8 mathematics teachers who are in-service in terms of mathematical beliefs using video-clips of math lessons. When the teachers in the video-clips seemed to have a teaching and learning problem, teachers who adopt noticing critized the classroom situation by reflecting his or her own mathematical beliefs and suggested alternatives. In addition, through noticing analysis, teachers' mathematical beliefs reflected in specific topics such as student participation in teaching and learning were compared to reveal their individual central and peripheral beliefs. Through these research results, this study proposed a model that extracts the central and peripheral beliefs of math teachers from the constraints of the teaching and learning context using noticing analysis. Additionally, it was possible to observe the teacher decision-making and expertise of mathematics teachers.
This study is to search for a program of professional development of mathematics teachers on the viewpoint of content knowledge of mathematics. To do this, we select algebraic subject as content knowledge for solution of polynomials and develop material for group study based on selected subject. We supply the developed material to teachers and discuss the possibility of application and the acceptability of it. For discussion, we collect data through tests and questionnaire. Through analysing the data, we obtain the positive result.
With the introduction of AI digital textbooks, interest in the use of technology tools in mathematics education is increasing. Technology tools have the advantage of visualizing mathematical concepts and discovering mathematical principles through experimentation and inquiry. The 2015 revised mathematics curriculum in Korea already mentions the use of technology tools, and accordingly, various teaching and learning activities using technology tools are presented in mathematics textbooks. However, there is still a lack of systematic analysis on the types and utilization methods of technology tools presented in textbooks. Therefore, this study analyzed the current status of the use of technology tools presented in high school mathematics textbooks based on the 2015 revised curriculum. To this end, the types of technology tools presented in mathematics textbooks were categorized, and the utilization ratio of each category was investigated. In addition, the utilization patterns of technology tools were analyzed by subject and content area, and the utilization ratio of technology tools according to the type of teaching and learning activities was examined. The results showed that technology tools were used in various types and ratios according to the subject and content area. In particular, technology tools in the symbol-manipulation graphing software category accounted for 58% of the total usage cases, showing the highest proportion. By subject, the use of symbol-manipulation graphing software was prominent in subjects dealing with the analysis area, while the use of dynamic geometry software was relatively high in the geometry area. In terms of teaching and learning activity types, the utilization ratio of auxiliary tool type (49%) and intended inquiry induction type (37%) was high. The results of this study show that technology tools play various roles in mathematics textbooks and provide useful implications for improving mathematics teaching and learning methods using technology tools in the future. Furthermore, it can contribute to the establishment of educational policies related to AI digital textbooks and the development of teacher training programs.
Electricity has become a factor that dramatically affects the market economy. The day-ahead system marginal price determines electricity prices, and system marginal price forecasting is critical in maintaining energy management systems. There have been several studies using mathematics and machine learning models to forecast the system marginal price, but few studies have been conducted to develop, compare, and analyze various machine learning and deep learning models based on a data-driven framework. Therefore, in this study, different machine learning algorithms (i.e., autoregressive-based models such as the autoregressive integrated moving average model) and deep learning networks (i.e., recurrent neural network-based models such as the long short-term memory and gated recurrent unit model) are considered and integrated evaluation metrics including a forecasting test and information criteria are proposed to discern the optimal forecasting model. A case study of South Korea using long-term time-series system marginal price data from 2016 to 2021 was applied to the developed framework. The results of the study indicate that the autoregressive integrated moving average model (R-squared score: 0.97) and the gated recurrent unit model (R-squared score: 0.94) are appropriate for system marginal price forecasting. This study is expected to contribute significantly to energy management systems and the suggested framework can be explicitly applied for renewable energy networks.
With the importance and necessity of using AI in the field of education, this study aims to explore elementary school teachers' perceptions of using Artificial Intelligence (AI) in mathematics education. For this purpose, we conducted a survey using a 5-point Likert scale with 161 elementary school teachers and analyzed their perceptions of mathematics education with AI via four categories (i.e., Attitude of using AI, AI for teaching mathematics, AI for learning mathematics, and AI for assessing mathematics performance). As a result, elementary school teachers displayed positive perceptions of the usefulness of AI applications to teaching, learning, and assessment of mathematics. Specifically, they strongly agreed that AI could assist personalized teaching and learning, supplement prerequisite learning, and analyze the results of assessment. They also agreed that AI in mathematics education would not replace the teacher's role. The results of this study also showed that the teachers exhibited diverse perceptions ranging from negative to neutral to positive. The teachers reported that they were less confident and prepared to teach mathematics using AI, with significant differences in their perceptions depending on whether they enacted mathematics lessons with AI or received professional training courses related to AI. We discuss the implications for the role of teachers and pedagogical supports to effectively utilize AI in mathematics education.
As the teacher-centered education is transformed into learning-centered education, the active knowledge construction of learner becomes important. Along with this change, project-based learning is receiving attention. However, there are many problems to apply the results of research to pre-service teachers because most of the previous studies have focused on elementary middle high school students. Therefore, this study examined the changes in perceptions of pre-service mathematics teachers while project-based learning progressed for one year. Pre-service mathematics teachers had less experience with project-based learning than group discussions, group activities. Also their perceptions was classified as five factors: 'Instructional effects', 'Application and participant of project-based learning', 'Achievement', 'Diffusion of project-based learning', 'Student motivation'. Pre-service mathematics teachers responded positive changes in perception that project-based learning could be motivated to students but they responded negative changes in perception that project-based learning could be distributed to school. They responded positive changes in perception that teachers can show their achievements by project-based learning but they responded negative change in perception that teachers would be fun to apply project-based learning. Also, they responded positive changes in perception that teachers and students were easy to apply or utilize project-based learning.
The method of being composed of small groups has a strong influence on mathematics and cooperative learning and therefore, the group classification should be made in a way of considering not only a learner's cognitive factor but also a affective factor in order to maximize the effects. In this research, we regarded personality as the important standard of the group classification for cooperative learning and tried to find out the influence on the mathematical attitude and achievement in mathematics by means of conducting mathematics and cooperative learning according to the personality types. In order to resolve this problem, we performed the cooperative learning of small group subject to the students at year 6 in an elementary school by making up a similar personality type of group and a different personality type of group through MMTIC examination, and also tried to find out any significant difference in terms of mathematical attitude and achievement in mathematics between two groups. The results obtained in this research are as follows; First, organizing groups in accordance with personality types did not affect on mathematical attitude. Although there were some positive opinions towards mathematics and cooperative learning, the both similar personality type of group and different personality type of group showed no significant difference in terms of mathematical attitude between two groups. Second, organizing groups in accordance with personality types showed positive effects on the achievement in mathematics. The similar personality type of group showed the better achievement in mathematics than the different personality type of group.
Problem/Project based learning(PBL) is a student-centered teaching method in which students collaboratively solve problems and reflect their experiences. According to the results of PBL study and the experiences of the authors in PBL instruction, this paper introduced the necessities, output and significance of learning process PBL evaluation method and sums up our PBL evaluation process. The issue of appropriate and fair evaluation has been raised in untact (non-contact) university mathematics education due to the novel coronavirus (COVID-19) of the year 2020. To this end, when we had the course on for the summer semester held at S University in the summer of 2020. To ensure the fairness in evaluation and to improve the quality of our college math education, the PBL evaluation method was fully adapted. As a result, most of the students who took the lecture have learned a wide range of related knowledge without a single exception, and students agreed it is an ideal, fair, rational, and effective evaluation method applicable to other online courses in the era of untact education. This case was summarized in detail and introduced in this paper.
As a part of attempts to understand better mathematics classroom culture, this paper first reviews plausible factors which influence the mathematics teacher's own development of instructional goals. The proposed factors consist of teacher characteristics and sociocultural factors. The teacher factors include learning and teaching experience, knowledge, beliefs, and personality traits. The sociocultural factors include cultural and educational norms, curriculum development and administration, teacher education, and professional models with community, This paper then presents detailed interview questions to explore significant influences on the teacher's conceptions of mathematics and its teaching. The interview probes 12 topic areas: (a) early influences on becoming a teacher, (b) the decision to become a teacher, (c) the teacher education years, (d) early mathematics interests, (e) early teaching experiences, (f) career path, (g) influence of peers within the school, (h) influence of administrators, (i) professional development, (j) professional self-development, (k) mathematics teaching, and (i) educational policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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