Despite the trend of the times and the government's efforts to implement policies, a number of students, having difficulties in learning math, are still growing. Reflecting this, many studies related to underachiever of learning mathematics were conducted in the field of mathematics education. Most of these studies, however, were intended to find the cause of underachievers of learning mathematics or experimental studies that applied the specific teaching procedures to the underachievers of learning mathematics and found their effectiveness in terms of academic achievement, compared it beforehand. Thus, in this study, 49 studies, from including theses and published journal papers from 2001, were meta-analyzed to find out how effective the teaching treatment for underachievers of learning mathematics has improved academic performance. As a result of this analysis, we found that teaching treatment generally have moderate effect sizes for children with having difficulties in learning mathematics. It was also possible to analyze the effect of various interventions and to obtain some suggestions on which circumstances the greatest effect could be achieved. Teaching treatments for underachiever of learning mathematics could have greater effectiveness in elementary school level, institution certified testing tool was used, targeted for each individual, taught by peer student, lasted for at least 8 weeks, and using teaching aids and ICT tools.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.14
no.2
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pp.377-399
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2010
Mixed calculations involving fractions and decimals covered in the unit 6-Na in elementary school math class cause students difficulties, leading them make lots of errors. If students fail to understand temporarily or partly what the teacher taught or lose confidence and continue to have difficulty due to a lack of understanding and skills of algorithm, though they properly understand the concept and principle of the learning content, it should be resolved through intensive teaching. For students suffering from this problem, a correct diagnosis and appropriate treatment are required. Therefore, this study developed a feedback program after diagnosing students' errors through evaluating them in order to continuously assist them to fully understand contents regarding mixed calculations involving fractions and decimals.
The applicability of near infrared reflectance spectroscopy(NIRS) was tested to determine the protein and oil contents in ground soybean [Glycine max (L.) Merr.] seeds. A total of 189 soybean calibration samples and 103 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the NIRS equation of protein, the most accurate equation was obtained at 2, 8, 6, 1(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing and 1 point second smoothing) math treatment condition with SNV-D (Standard Normal Variate and Detrend) scatter correction method and entire spectrum by using MPLS (Modified Partial Least Squares) regression. In the case of oil, the best equation was obtained at 1, 4, 4, 1 condition with SNV-D scatter correction method and near infrared (1100-2500nm) region by using MPLS regression. Validation of these NIRS equations showed very low bias (protein:-0.016%, oil : -0.011 %) and standard error of prediction (SEP, protein: 0.437%, oil: 0.377%) and very high coefficient of determination ($R^2$, protein: 0.985, oil : 0.965). Therefore, these NIRS equation seems reliable for determining the protein and oil content, and NIRS method could be used as a mass screening method of soybean seed.
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used as a rapid and non-destructive method to determine the protein content in intact and ground seeds of pea (Pisum sativum L.) germplasms grown in Korea. A total of 115 samples were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator at intact seed and flour condition, and the reference values for the protein content was measured by auto-Kjeldahl system. In the developed ground and intact NIRS equations for analysis of protein, the most accurate equation were obtained at 2, 8, 6, 1 math treatment conditions with standard normal variate and detrend scatter correction method and entire spectrum (400-2,500 nm) by using modified partial least squares regression (n=78). External validation (n=34) of these NIRS equations showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the standard error of prediction (SEP), $R^2$, and the ratio of standard deviation of reference data to SEP. Therefore, these ground and intact NIRS equations can be applicable and reliable for determination of protein content in pea seeds, and non-destructive NIRS method could be used as a mass analysis technique for selection of high protein pea in breeding program and for quality control in food industry.
An intelligent deburring control (IDC) device is used to control the constant force for a deburring tool mounted on the end-effector of a robotic arm. This device maintains a constant contact force between the deburring tool and the workpiece in order to provide a good deburring performance. In this paper, we build a mathematical model in Matlab/Simulink to estimate the force control mechanism of the pneumatic system for the IDC device. The Simulink blocks are built for each separate part and are linked into an integrated simulation system. Such a model also relies on the effects of the flow rate through the valve, air compressibility in the cylinder, and time delay in the pressure valve. The results of the simulation are compared to a simple experiment in which convenient math modeling is performed. These results are then used to optimize the mechanical design and to develop a force control algorithm for the pneumatic cylinder.
There have been studies reporting the increase in student confidence in mathematics when using technology. However, past studies indicating a positive correlation between technology and confidence in mathematics do not explain why they see this positive outcome. With increased availability and easy access to the Internet in schools and the development of free online virtual manipulatives, this research was interested in how the use of virtual manipulatives in mathematics can affect students confidence in their mathematical abilities. Our hypothesis was that the classes using virtual manipulatives which allows students to connecting dynamic visual image with abstract symbols will help students gain a deeper conceptual understanding of math concept thus increasing their confidence and ability in mathematics. The participants in this study were 46 fifth-grade students in three ability groups: one high, one middle and one low. During a two-week unit on fractions, students in three groups interacted with several virtual manipulative applets in a computer lab. Data sources in the project included a pre and posttest of students mathematics content knowledge, Confidence in Learning Mathematics Scale, field notes and student interviews, and classroom videotapes. Our aim was to find evidence for increased level of confidence in mathematics as students strengthened their understanding of fraction concepts. Results from the achievement score indicated an overall main effect showing significant improvement for all ability groups following the treatment and an increase in the confidence level from the preassessment of the Confidence in Learning Mathematics Scale in the middle and high ability groups. An interesting finding was that the confidence level for the low ability group students who had the highest confidence level in the beginning did not change much in the final confidence scale assessment. In the middle and high ability groups, the confidence level did increase according to the improvement of the contest posttest. Through interviews, students expressed how the virtual manipulatives assisted their understanding by verifying their answers as they worked and facilitated their ability to figure out math concept in their mind and visually.
Blanco, Jose A.;Alomar, Daniel J.;Fuchslocher, Rita I.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1266-1266
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2001
Pasture composition, an important attribute determining sward condition and value, is normally assessed by hand separation, drying and measuring weight contribution of each species in the mixture. This is a tedious, time and labour consuming procedure. NIRS has demonstrated the potential for predicting botanical composition of swards, but most of the work has been carried out on dry samples. The aim of this work was to evaluate the feasibility of developing NIR models for predicting the white clover and ryegrass content in fresh or dry mixtures artificially prepared from pure samples of both species. Mixtures from pure stands of white clover(Trifolium repens) and perennial ryegrass (Lolium perenne) were prepared with different proportions (0 to 100%) of each species (fresh weight). A total of 55 samples were made (11 mixtures,5 cuts). Spectra (400 to 2500 nm) were taken from fresh chopped (rectangular cuvettes, transport sample module) samples, in a NIR Systems 6500 scanning monochromator controlled by the software NIRS 3 (Infrasoft International), which was also utilized for calibration development. Different math treatments (derivative order, subtraction gap and smooth segment) and a scatter correction treatment of the spectra (SNV and Detrend) were tested. Equations were developed by modified partial least squares. Prediction accuracy evaluated by cross-validation, showed that percentage of clover or ryegrass, as contribution in dry weight, can be successfully percentage of clover or ryegrass, as contribution in dry weight, can be successfully predicted either on fresh or dried samples, with equations developed by different math treatments. Best equations for fresh samples were developed including a first, second, or third derivative, whereas for dry samples best equations included a second or third derivative. Standard errors of ross validation were about 6% for fresh and 3.6% for dry samples, Coefficient of determination of cross validation (1-VR) were over 0.95 times the value of SECV for fresh samples and over 8 times the value of SECV for dry samples. Scatter correction (SNV and Detrend) in general improved prediction accuracy. It is concluded more precise on dried and ground samples, it can be used with an acceptable error level and less time and labour, on fresh samples.
Seo Jong-Jin;Byun Du-Won;Kim Yung-Seok;Kim Seung Dong;No Young Soon;Park Dal-Won;Kim Yung-Hwan
Journal of the Korean School Mathematics Society
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v.8
no.2
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pp.249-271
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2005
The study was aimed to show effects of the newly step branch's feedback models on the mathematics underachievers' mathematics achievement and attitude toward the mathematics, extent of self-check. The subject are 26 mathematics underachievers in the End grade of H middle school located in Taejeon. They were divided into an experimental group and a control group, and the attribution disposition. Experiment group was provided step branch's feedback and control group was provided general formative' feedback. The duration of the treatment was over a period of six weeks. The result of study, the step branch's feedback was effects for increasing he mathematics achievement and attitude toward the mathematics than the general formative' feedback(p<.05). In addition, the step branch's feedback group had better extent of self-check than the general formative' feedback.
The applicability of non-destructive near infrared reflectance spectroscopic (NIRS) method was tested to determine the protein and oil contents of intact soybean [Glycine max (L.) Merr.] seeds. A total of 198 soybean calibration samples and 101 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the developed non-destructive NIRS equation for analysis of protein and oil contents, the most accurate equation was obtained at 2, 8, 6, 1(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing, and 1 point second smoothing) and 2, 1, 20, 10 math treatment conditions with Standard Normal Variate and Detrend (SNVD) scatter correction method and entire spectrum (400-2500 nm) by using Modified Partial Least Squares (MPLS) regression, respectively. Validation of these non-destructive NIRS equations showed very low bias (protein: 0.060%, oil: -0.017%) and standard error of prediction (SEP, protein: 0.568 %, oil : 0.451 %) as well as high coefficient of determination ($R^2$, protein: 0.927, oil: 0.906). Therefore, these non-destructive NIRS equations can be applicable and reliable for determination of protein and oil content of intact soybean seeds, and non-destructive NIRS method could be used as a mass screening technique for selection of high protein and oil soybean in breeding programs.
Marcano-Caldera, Maytte;Mejia-Cardona, Jose Luis;Blanco-Uribe, Maria del Pilar;Chaverra-Mesa, Elena Carolina;Rodriguez-Lezama, Didier;Parra-Sanchez, Jose Hernan
Restorative Dentistry and Endodontics
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v.44
no.2
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pp.16.1-16.12
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2019
Objectives: The upper molars generally have three roots; therefore, different combinations of fusion can occur, increasing the possibility of finding more complex root canal systems. The purpose of this study was to evaluate the prevalence and characterization of fused roots in first and second maxillary molars using cone-beam computed tomography (CBCT) in a Colombian population. Materials and Methods: A total of 1274 teeth were evaluated, of which 534 were maxillary first molars and 740 were maxillary second molars. Axial sections were made at the cervical, middle, and apical levels to determine the prevalence of root fusion and the types of fusion. Results: Overall, 43% of the molars (n = 551) presented some type of fused root. Root fusion was present in 23.4% of the maxillary first molars. The most frequent type of fused root was type 3 (distobuccal-palatal; DB-P) (58.9%). Root fusion was observed in 57.6% of the maxillary second molars, and the most prevalent type of fused root was type 6 (cone-shaped) (45.2%). Of the maxillary molars, 12.5% were classified as C-shaped. Conclusion: Within the limitations of this study, there was a high prevalence of fused roots in maxillary molars in the Colombian population, mainly in the maxillary second molars. In first molars, the most common type of fused root was type 3 (DB-P) and in second molars, the most common type was type 6 (cone-shaped). Additionally, molars with root fusion presented variation at different levels of the radicular portion, with implications for treatment quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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