• East Asian mathematical journal
• /
• 제38권2호
• /
• pp.187-214
• /
• 2022

This study compares the functions of the Learning Management Systems (LMS) in three widely used Edu-Tech platforms, that support students' individualized learning by using the learning characteristics of the students. The rapid advances in artificial intelligence (AI) are broadening their impacts in the education industry, and play a broad role in supporting student learning. In many countries, online classes have become a norm due to the COVID-19 crisis, and the demand for Edu-Tech in classes has increased rapidly. As a result, many countries, including South Korea, are now preparing and implementing various policy measures to adopt Edu-Tech in the class setting. Therefore, in this study, we analyze and compare the structures and characteristics of the three widely used Edu-Tech platforms that support individualized mathematics learning. In particular, we compare the LMSs of the three platforms by considering the elements such as learning design, learning management, learner analysis, learning result analysis, and student management functions. The results of this study give implications in the future directions to take on how to build Edu-Tech platform models that promote students' individualized mathematics learning in public education.

• Computers and Concrete
• /
• 제32권4호
• /
• pp.399-410
• /
• 2023

This study proposes a novel use of backpropagated Levenberg-Marquardt neural networks based on computational intelligence heuristics to comprehend the examination of hybrid nanoparticles on the flow of dusty liquid via stretched cylinder. A two-phase model is employed in the present work to describe the fluid flow. The use of desulphated nanoparticles of silver and molybdenum suspended in water as base fluid. The mathematical model represented in terms of partial differential equations, Implementing similarity transformationsis model is converted to ordinary differential equations for the analysis . By adjusting the particle mass concentration and curvature parameter, a unique technique is utilized to generate a dataset for the proposed Levenberg-Marquardt neural networks in various nanoparticle circumstances on the flow of dusty liquid via stretched cylinder. The intelligent solver Levenberg-Marquardt neural networks is trained, tested and verified to identify the nanoparticles on the flow of dusty liquid solution for various situations. The Levenberg-Marquardt neural networks approach is applied for the solution of the hybrid nanoparticles on the flow of dusty liquid via stretched cylinder model. It is validated by comparison with the standard solution, regression analysis, histograms, and absolute error analysis. Strong agreement between proposed results and reference solutions as well as accuracy provide an evidence of the framework's validity.

• Educational Technology International
• /
• 제25권1호
• /
• pp.67-92
• /
• 2024

This study aims to verify the practical effectiveness of learning management system (LMS) by introducing a LMS enhancing digital assessment utilizing automatic item generation in order to strengthen college student's mathematics performance. Teaching assisted with digital assessment in the LMS was applied to college mathematics classes, and the research question is whether or not students in the classes utilizing the LMS perform better than the regular classes. In particular, a calculus course, which is the foundation of important artificial intelligence technology in the future, was utilized in this study. The participants of this study were 248 freshmen in science and engineering who were taking calculus courses at a small to mid-size university. A total of 156 freshmen were selected after applying a propensity score matching method (PSMM), 78 from classes utilizing the LMS and 78 from regular classes without the LMS assisted with the digital assessment. As a result, it was found that there was a statistically significant difference in the math academic growth of students who used the LMS and those who did not. In other words, when LMS was used in calculus, students' academic growth was greater. The results of this study are meaningful in that they observed students' academic growth and confirmed that LMS enables a positive role in students' academic growth. In addition, if digital assessment is strengthened and LMS that enables individualized learning analysis is introduced and implemented in educational institutions, it is expected to play a major role in strengthening students' academic performance.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제27권4호
• /
• pp.324-341
• /
• 2023

Topological data analysis (TDA) is a data analysis technique, recently developed, that investigates the overall shape of a given dataset. The mapper algorithm is a TDA method that considers the connectivity of the given data and converts the data into a mapper graph. Compared to persistent homology, another popular TDA tool, that mainly focuses on the homological structure of the given data, the mapper algorithm is more of a visualization method that represents the given data as a graph in a lower dimension. As it visualizes the overall data connectivity, it could be used as a prediction method that visualizes the new input points on the mapper graph. The existing mapper packages such as Giotto-TDA, Gudhi and Kepler Mapper provide the descriptive mapper algorithm, that is, the final output of those packages is mainly the mapper graph. In this paper, we develop a simple predictive algorithm. That is, the proposed algorithm identifies the node information within the established mapper graph associated with the new emerging data point. By checking the feature of the detected nodes, such as the anomality of the identified nodes, we can determine the feature of the new input data point. As an example, we employ the fraud credit card transaction data and provide an example that shows how the developed algorithm can be used as a node prediction method.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제58권2호
• /
• pp.187-223
• /
• 2019

이 연구의 목적은 우리나라 수학과 교육과정이 나아가야할 변화의 방향을 제안하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 2009, 2015 개정 수학과 교육과정과 일본의 2008, 2017 수학과 교육과정을 대상으로 초, 중, 고등학교급 전반에 걸쳐 직전 교육과정과의 변화를 살피고, 그 변화를 양국 간 비교하였다. 비교결과를 토대로 세 가지의 시사점을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권4호
• /
• pp.591-614
• /
• 2023

오래전부터 NCTM(National Council of Teachers of Mathematics)과 같은 수학교육기관에서 글쓰기는 필수적인 부분으로 언급해 왔다. 그리고 최근 교육부 조사에 따르면 코로나 시대 이후 기초학력 저하의 심각성을 보고하였다. 본 연구는 수학교육에서 수학 쓰기를 재정의하고, 현재 수학교육에서 제시되는 역량 중 과거부터 언급해 온 문제해결, 의사소통, 추론 영역을 중심으로 글쓰기의 역할과 그 중요성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 연구 결과에서 문제해결에서의 글쓰기는 인지적인 부분을 정리함으로써 개념과 방법을 습득할 수 있는 능력을 기를 수 있고, 의사소통에서의 글쓰기는 재인지 과정을 통해 자신감을 가질 수 있으며, 추론에서의 글쓰기는 단계적으로 어떤 부분이 부족한지를 스스로 파악할 수 있다. 특히, AI를 활용하는 미래 사회에서 수업 환경이 달라지는 만큼 쓰기를 통한 진위성 판단이나 올바른 쓰기 문화 정착을 위해 연구가 이루어질 필요가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제34권4호
• /
• pp.421-437
• /
• 2020

신종 코로나바이러스(COVID-19)로 인한 비대면(Untact, 비접촉) 대학수학교육에서 적절하고 공정한 평가에 대한 문제가 제기되고 있다. 이를 위해 본 연구진은 2020년 여름 S대학에서 진행한 도전학기에서 '인공지능을 위한 기초수학' 강좌를 운영하면서 평가의 공정성을 보장하면서도 교육의 양과 질을 향상시킬 수 있도록, 온라인과 오프라인 평가를 혼용한 과정중심 PBL(Problem/Project-Based Learning, 문제/프로젝트 기반학습) 평가를 전면적으로 도입하였다. 그 결과, 해당 강좌를 수강한 대부분의 학생들이 예외 없이 관련 지식을 폭넓게 학습했음을 확인했으며, 학습자들로부터 언택트 시대에 보통의 온라인 강좌에 적용 가능한 이상적이고 공정하며, 합리적이고 동시에 효과적인 평가방법이라는 피드백을 받았다. 본 원고에서는 과정중심 PBL 평가 사례를 구체적으로 증빙과 함께 소개한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제60권3호
• /
• pp.321-340
• /
• 2021

본 연구에서는 롤플레이 게임(Role-play Game) 개념을 차용한 역할연기발표(Role-play Presentation) 기법을 적용하여 미래 교육에서 인간 교사-인공지능 교사 간의 상호작용성에 대한 교사의 인식과 기대감을 시각화함으로써 교사들의 협업과정에서 성과 있는 토론활동을 수행할 수 있도록 하였다. 분석 결과 교사는 수업 상황에서 인간 교사가 수업의 주도권과 학생과의 상호작용 활성화를 전제로 수업의 질적 향상과 개별학습을 지원할 수 있는 보조 도구로써의 인공지능 교사의 상호작용 요인들을 제안하고 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권9호
• /
• pp.1279-1292
• /
• 2022

신체적 불편함으로 인해 기존의 마우스와 같은 입력 장치의 사용이 힘든 사용자에게 도움이 될 수 있는 시스템으로 얼굴 인식과 Pyautogui 마우스 제어 기반의 비접촉식 입력 기법을 제안한다. 본 연구는 특히 화면 확대/축소나 스크롤 기능과 같이 웹 서핑을 보다 편리하게 돕는 기능이 포함되어 있으며, 개인의 신체적 차이 및 웹 사용 습관을 고려해 여러 설정값을 조정할 수 있도록 하였다. 또한, 기존의 시스템에서 한계점으로 제시되었던 눈 피로도에 대한 문제도 해결하였다. 추가로 고성능 CPU나 GPU 환경이 요구되지 않고 별도의 트래커 장치나 고성능 카메라 또한 필요하지 않다. 이러한 연구를 통해 손을 쓰기 어려운 장애인 및 노인들의 웹 접근성을 높여 배리어프리 실현에 기여하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.167-173
• /
• 2021

본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.