Comparative studies on mathematical modeling cognition feature were carried out between 15 excellent high school third-grade science students (excellent students for short) and 15 normal ones (normal students for short) in China by utilizing protocol analysis and expert-novice comparison methods and our conclusions have been drawn as below. 1. In the style, span and method of mathematical modeling problem representation, both excellent and normal students adopted symbolic and methodological representation style. However, excellent students use mechanical representation style more often. Excellent students tend to utilize multiple-representation while normal students tend to utilize simplicity representation. Excellent students incline to make use of circular representation while normal students incline to make use of one-way representation. 2. In mathematical modeling strategy use, excellent students tend to tend to use equilibrium assumption strategy while normal students tend to use accurate assumption strategy. Excellent students tend to use sample analog construction strategy while normal students tend to use real-time generation construction strategy. Excellent students tend to use immediate self-monitoring strategy while normal students tend to use review-monitoring strategy. Excellent students tend to use theoretical deduction and intuitive judgment testing strategy while normal students tend to use data testing strategy. Excellent students tend to use assumption adjustment and modeling adjustment strategy while normal students tend to use model solving adjustment strategy. 3. In the thinking, result and efficiency of mathematical modeling, excellent students give brief oral presentations of mathematical modeling, express themselves more logically, analyze problems deeply and thoroughly, have multiple, quick and flexible thinking and the utilization of mathematical modeling method is shown by inspiring inquiry, more correct results and high thinking efficiency while normal students give complicated protocol material, express themselves illogically, analyze problems superficially and obscurely, have simple, slow and rigid thinking and the utilization of mathematical modeling method is shown by blind inquiry, more fixed and inaccurate thinking and low thinking efficiency.
The purpose of this study is to analyze the discourse structure of teachers that can help students participate in class by using mathematical metaphors that can arouse students' interest and motivation. In order to achieve this goal, we observed a semester class of a career teacher who practiced pedagogy that connects students' experiences with mathematical concepts to motivate students to learn and promote participation. Among the metaphors that the study target teachers used in a variety of mathematical concepts and problem-solving processes during the semester, we extracted the two class examples that can help develop teaching methods using metaphors. Representatively selected two classes are one class example using metaphors and, the other class example using metaphors and expanding and applying problems. As a result of analysis, the structure of teacher discourse that uses metaphors and expands and applies problems by linking students' experiences with mathematical content was found to help solve a given problem and elaborate mathematical concepts. As a result of the analysis, the discourse structure of teachers using mathematical metaphors based on communication with students could provide implications for the development of teaching methods for the recovery of mathematics education.
'Calculus for Life Science' is one of the calculus courses for students majoring life science in Seoul National University. Contrary to the other calculus courses for students in natural sciences and engineerings, in 'Calculus for life Science' we have primarily chosen computer-based curriculum that is useful to life science and so we have tried to fulfill the requirements of the students majoring life science. Like this, we are of the opinion that there are diverse requirements in life science as well as other majors in basic mathematical education of the university. Upon this view, in this research, we consider the present conditions, the points at issue and study improvements of them. In section II and III, we introduce briefly the present 'Calculus for Life Science' focused on the curriculum. In section IV, according to the course evaluations and questionnaire, we make an analysis of the present condition and the points at issue of 'Calculus for Life Science'. In section V and VI, we present the improvements of the curriculum and the several education environments.
Objective: The purpose of the study was to develop a mathematics education program utilizing food to improve the mathematical abilities of 4-year-olds and to analyze the effects of this program on 4-years-olds' mathematical concepts (number and operation, algebra, geometry, measurement, data analysis, and probability). Methods: The study selected 30 4-year-olds from two daycare centers located in K city. The experimental group (N=15) participated in the mathematics education program utilizing food, 10 times for five weeks, while the comparative group (N=15) participated in the seasonal mathematics education program based on the Nuri Curriculum. The activities of this intervention program were designed to cover all domains of Mathematical Exploratory areas in the Nuri Curriculum. For data processing and analysis, pre-test and post-test score differences between the two groups were analyzed through MANCOVA. Results: The experimental group had significantly higher scores on five mathematical concepts compared with the control group. A mathematics education program utilizing food had the positive effect of improving 4-year-olds' mathematical ability. Conclusion/Implications: Mathematic education programs utilizing food are recommended as necessary pedagogical data to develop the mathematical abilities of children in education centers, families, or relating to parenting education.
Purpose: This study attempted to collect basic data to improve the basic repair ability of university freshmen in a world where the usage of advanced medical devices related to computer programs is now common. Methods: The collected data from 280 university freshmen enrolled in nursing, dental, and health degrees or computer and engineering degrees at K university of Gangwon-do were analyzed using the t-test, ANOVA, correlation analysis, and linear regression analysis using the IBM SPSS Statistics ver. 21.0 (IBM). Results: The mathematical learning status and the detailed factors of basic mathematical ability had a positive (+) correlation. The factors of basic mathematical ability, psychology of learning (p<0.001), method of learning (p<0.001), and propensity to learn (p<0.05) were found to be statistically significant, and the model's explanatory power was 40.0%. Conclusion: As a result of this study and considering that advanced medical devices such as computer-aided design/computer-aided manufacturing and three-dimensional printers are becoming more common and up-to-date in clinical settings, it is determined that nursing and dental health students require education to improve their repair skills.
The purpose of this study was to examine and analyze the mathematical tasks in the high school textbooks. In particular, it aimed to reveal the overall picture of the level of cognitive demand of the mathematical tasks in the textbooks. We adopted the framework for mathematical task analysis suggested by Smith & Stein (1998) and analyzed the mathematical tasks accordingly. The findings from the analysis showed that 95 percent of the mathematical tasks were at low level and the rest at high level in terms of cognitive demand. Most of the mathematical tasks in the textbooks were algorithmic and focused on producing correct answers by using procedures.
This study examined the relationship between preservice teachers' mathematical understanding and problem posing in fractions multiplication and division. To this purpose, 41 preservice teachers performed visual representation and problem posing tasks for fraction multiplication and division, measured their mathematical understanding and problem posing ability, and examined the relationship between mathematical understanding and problem posing ability using cross-tabulation analysis. As a result, most of the preservice teachers showed conceptual understanding of fraction multiplication and division, and five types of difficulties appeared. In problem posing, most of the preservice teachers failed to pose a math problem that could be solved, and four types of difficulties appeared. As a result of cross-tabulation analysis, the degree of mathematical understanding was related to the ability to pose problems. Based on these results, implications for preservice teachers' mathematical understanding and problem posing were suggested.
The purpose of this study is to analyze the mathematical beliefs of students and teachers by Latent Class Analysis(LCA). This study surveyed 60 teachers about beliefs of 'nature of mathematics', 'mathematic teaching', 'mathematical ability' and also asked 1850 students about beliefs of 'school mathematics', 'mathematic problem solving', 'mathematic learning' and 'mathematical self-concept'. Also, this study classified each student and teacher into a class that are in a similar response, analyzed the belief systems and built a profile of the classes. As a result, teachers were classified into three types of belief classes about 'nature of mathematics' and two types of belief classes about 'teaching mathematics' and 'mathematical ability' respectively. Also, students were classfied into three types of belief classes about 'self concept' and two types of classes about 'School Mathematics', 'Mathematics Problem Solving' and 'Mathematics Learning' respectively. This study classified the mathematics belief systems in which students were categorized into 9 categories and teachers into 7 categories by LCA. The belief categories analyzed through these inductive observations were found to have statistical validity. The latent class analysis(LCA) used in this study is a new way of inductively categorizing the mathematical beliefs of teachers and students. The belief analysis method(LCA) used in this study may be the basis for statistically analyzing the relationship between teachers' and students' beliefs.
The white noise analysis, initiated by Hida [3] in 1975, has been developed to an infinite dimensional distribution theory on Gaussian space $(E^*, \mu)$ as an infinite dimensional analogue of Schwartz distribution theory on Euclidean space with Legesgue measure. The mathematical framework of white noise analysis is the Gel'fand triple $(E) \subset (L^2) \subset (E)^*$ over $(E^*, \mu)$ where $\mu$ is the standard Gaussian measure associated with a Gel'fand triple $E \subset H \subset E^*$.
Mathematical analysis is made on a mesh free method for the compressible Euler equations. In particular, the Moving Least Square Reproducing Kernel (MLSRK) method is employed for space approximation. With the backward-Euler method used for time discretization, existence of discrete solution and it's $L^2-error$ estimate are obtained under a regularity assumption of the continuous solution. The result of numerical experiment made on the biconvex airfoil is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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