Park, Jooyoung;Lim, Jungdong;Lee, Wonbu;Ji, Seunghyun;Sung, Keehoon;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.73-83
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2014
Many recent theoretical developments in the field of machine learning and control have rapidly expanded its relevance to a wide variety of applications. In particular, a variety of portfolio optimization problems have recently been considered as a promising application domain for machine learning and control methods. In highly uncertain and stochastic environments, portfolio optimization can be formulated as optimal decision-making problems, and for these types of problems, approaches based on probabilistic machine learning and control methods are particularly pertinent. In this paper, we consider probabilistic machine learning and control based solutions to a couple of portfolio optimization problems. Simulation results show that these solutions work well when applied to real financial market data.
The purpose of the study is to search for on teaching and learning to improve creativity in home economics education. It has been important for students to formulate and solve problems about home and family through creative thinking, home economics educators have to provide these teaching and learning methods. This research's methods were to search the importance of creativity in home economics education and the relevance between home economics and creativity, then to find the problems of some recent creativity education and formulate the assumption for creativity education in home economics education. Finally, it was presented the examples of teaching and learning to improve creativity. In above the process, we have to recognize as belows; 1. The teaching and learning methods in home economics education need the creativity for formulating problems and finding the elements which effect on practical problems. 2. It is properly selected to some teaching and learning methods in home economics education, and many methods to improve creativity may be included the assumptions for self-realization and moral responsibility.
The purpose of this study is to check out whether the method that students make problems and anouence them to both students and teacher in the next class influence on the students' intersts, attitudes, logical thinking ability and lerning achievement in mathematics. The following is the experimental design and procedure. First, the author divided students into two groups. One is the experimental group and the other is the control group. These two groups' students consist of the advanced level, the intermediate level and the elementary level according to the students' learning proficiency Second, the author used the different teaching method between the experimental group and the control group. The author gave the experimental group's students the learning assignment problems according to their three levels and made students present the problems to the instructor and classmates in the next class. On the other hand, the author gave the control group's students learning assignment problems according to their three levels, and made them only submit their assingment to the instructor. The results of this study are as follows : 1)The method of solving and presenting the self-made problems on the basis of the informations to solve the given preceding model learning problems according to students' levels made students' learning attitudes more positive even though the method couldn't enhance the students' interests in mathematics. 2)The method of solving and presenting the self-made problems was effective to improve the logical thinking ability for especially the intermediate level's students among the three levels. In addition, the intermediate level's students showed great positive changes in their improvements of the learning achievment. It is assumed that this result is caused by two major factors(reasons). One is students' confidence that they can solve the fundamental problems without difficulty. And the other is students' desire to solve the problems of the intermediate level or more advanced level.
In this paper, we investigate the comparative effectiveness of two kinds of instructional methods in transfer of mathematics learning: one based on the situated cognition, i.e. situated learning (SL) and the other based on traditional learning (TL). Both classes (of grade 2) studied addition and subtraction of 3-digit numbers. After that, they completed two written tests (Written Test 1 included computation problems, Written Test 2 included computation problems and story problems) and a real situation test. As a result, no significant differences were found between the two groups' performance on computation skill in Written Tests 1 and 2. But the SL group performed significantly better on the performance of story problem and real situation test than TL group. This result indicated that the SL made improvement in transfer of mathematics learning. As a result of interviews with 12 children of the SL group were able to use contextual resources in solving real situation as well as story problems.
이 연구에서는 화학 영역에서 수리 문제 해결과 개념 문제 해결이 서로 영향을 미치는지를 조사하였다. 서울 소재 고등학교에서 사전 화학 성적이 유사한 4학급(N=112)을 선정하여 AC(Algorithmic-Conceptual problem) 집단과 CA(Conceptual-Algorithmic problem) 집단으로 무선 할당하였다. AC 집단의 학생들은 수리 문제 해결에 대한 학습을 수행한 후 개념 문제를 해결하였으며, CA 집단의 학생들은 개념 문제 해결에 대한 학습을 수행한 후 수리 문제를 해결하였다. 연구 결과, 수리 문제 해결에 대한 학습은 관련된 개념 문제의 해결력을 향상시켰으나, 개념 문제 해결에 대한 학습은 관련된 수리 문제의 해결력에 도움이 되지 못하는 것으로 나타났다. 문제 해결에 대한 자신감에서는 수리 문제 해결에 대한 학습이 관련된 개념 문제에 큰 영향을 주지 못했으며, 개념 문제 해결에 대한 학습도 관련된 수리 문제 해결에 대한 자신감에 큰 영향을 주지 못했다.
인터넷 원격교육이 보편화되어 가고 있는 현시점에서 인터넷 원격교육의 교육적 효과에 대한 검증은 매우 필요한 연구 대상이라고 할 수 있다. 면대면 교육이 아닌 인터넷원격교육의 문제점에 대한 분석은 교육적 효과에 대한 검증에서 반드시 거쳐야하는 중요성을 내포하고 있다. 본 연구는 인터넷 원격교육에 참가한 학생들을 대상으로 한 설문을 바탕으로 문제점에 대한 분석을 실시하였다. 문제점을 환경적문제, 학생자신의 문제, 교수설계문제, 운영상의문제의 4가지 카타고리로 구분하고 카타고리별 문제점들을 도출하여 설문을 통해 문제의 심각도를 분석하였다. 또한 각 문제들의 성별, 직업유무, 나이에 따른 차이 유무를 통계적 방법론을 통하여 검증하였다.
Wong Ngai-Ying;Chiu Ming Ming;Wong Ka-Ming;Lam Chi-Chung
한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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제9권1호
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pp.25-45
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2005
Background Phenomenography suggests that more variation is associated with wider ways of experiencing phenomena. In the discipline of mathematics, broadening the 'lived space' of mathematics learning might enhance students' ability to solve mathematics problems Aims The aim of the present study is to: 1. enhance secondary school students' capabilities for dealing with mathematical problems; and 2. examine if students' conception of mathematics can thereby be broadened. Sample 410 Secondary 1 students from ten schools participated in the study and the reference group consisted of 275 Secondary 1 students. Methods The students were provided with non-routine problems in their normal mathematics classes for one academic year. Their attitudes toward mathematics, their conceptions of mathematics, and their problem-solving performance were measured both at the beginning and at the end of the year. Results and conclusions Hierarchical regression analyses revealed that the problem-solving performance of students receiving non-routine problems improved more than that of other students, but the effect depended on the level of use of the non-routine problems and the academic standards of the students. Thus, use of non-routine mathematical problems that appropriately fits students' ability levels can induce changes in their lived space of mathematics learning and broaden their conceptions of mathematics and of mathematics learning.
The main two applications of the Genetic Algorithms(GA) are the optimization and the machine learning. Machine Learning has two objectives that make the complex system learn its environment and produce the proper output of a system. The machine learning using the Genetic Algorithms is called GA machine learning or genetic-based machine learning (GBML). The machine learning is different from the optimization problems in finding the rule set. In optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because optimization problems, the population of GA should converge into the best individual because their objective is the production of the individual near the optimal solution. On the contrary, the machine learning systems need to find the set of cooperative rules. There are two methods in GBML, Michigan method and Pittsburgh method. The former is that each rule is expressed with a string, the latter is that the set of rules is coded into a string. Th classifier system of Holland is the representative model of the Michigan method. The classifier systems arrange the strength of classifiers of classifier list using the message list. In this method, the real time process and on-line learning is possible because a set of rule is adjusted on-line. A classifier system has three major components: Performance system, apportionment of credit system, rule discovery system. In this paper, we solve the food search problem with the learning and evolution of an artificial ant using the learning classifier system.
This research is about how the adapted learning of descriptive assessment problems influence on the extension of the ability of the students. As a result, adapted learning of descriptive assessment problems totally led to positive effect, and according to the analyses of behavioral objectives divided into knowledge, comprehension and problem solving, they had more effect on the ability of students' problem solving. Learning attitude of the students were changed into self-centered learning attitude and interest on the subject of mathematics were highly increased since the research had started. If we adapt this research to the learning of mathematics after we develop various problems that can develop creativity, I'm sure that it will be a effective way for both extension of the ability and problem solving ability of the students.
Problem-Based Learning(PBL) is at the forefront of educational reform. The acceptance of PBL as an educational approach with wide application represents a major change in thinking about educational processes and their relationships to the wider community. In 1969, PBL as a method was introduced at the Medical School of McMaster University in Hamilton, Canada. The most important advantages in PBL are acquiring knowledge that can be retrieved and applied, learning to learn(self-directed learning) and learning to analyze and solve Problems. PBL is widely used within the sector where it had its origin, namely health profession education. A generally accepted starting point in the development of a problem-based curriculum is the set of professional competencies of future graduates, which describe the typical problems professionals have to deal with. Formulating learning objectives highly depends on the format and content of the presented problems. Contrary to that, in a classic course in higher education, it is customary that teachers express objectives in a compulsory subject matter. Curricula which advocate problem-based learning generally use case studies in the form of paper cases, simulations and real patients with the intention of stimulating classroom discussion of clinical and basic science concepts within a problem-solving framework. One goal of using paper cases is to stimulate the learning of basic science within a clinical situation. Through self-directed study the students solve problems and explore the psycho-social dimensions within the cases. The general outcome based on the program evaluation research of PBL is that PBL students respond positively about the learning experience. In summary, PBL is a curriculum design and a teaching/learning strategy which simultaneously develops higher order thinking and disciplinary knowledge bases and skills by placing students in the active role of practitioners(or problem solvers) confronted with a situation(ill-structured problem) which reflects the real world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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