Lee, Gyoung-Ho;Shin, Jong-Ho;Park, Ji-Yeon;Song, Sang-Ho;Kim, Yeoun-Soo;Bao, Lei
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.25
no.6
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pp.698-709
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2005
When modeling students' conceptual understanding, there are several different frameworks, among which are the alternative conception framework and the mental model framework, which converge to suggest a form of knowledge representation. However, little research has explained how they are different from each other and from memory. The purpose of this study was to develop a new mental model theory that integrates the different terminologies and their background theories, which refer to students' ideas not only in science education, but also in other research areas. For this purpose, at first, we compared different terminologies including alternative conception, p-prim, and mental models, and the underlying theories used for representing students' ideas in learning science. Through such comparison, we tried to find the relationship among them. We reviewed related literature and synthesized the results from both cognitive science (related research areas) and science education approaches, especially, Vosniadou's mental model theory. Based on reviewing previous studies, we have developed a preliminary mental model theory 'an integrated theoretical structure of mental models'. We applied the new mental model theory to interpret data on students' ideas about circular motion from our previous research. We expect our new mental model theory will help us understand how students form their own ideas in science from an integrated perspective.
Individual mental fatigue not only reduces cognitive ability and work performance, but also becomes a major factor in large and small accidents occurring in daily life. In this paper, a CNN model for EEG-based mental fatigue discrimination was proposed. To this end, EEG in the resting state and task state were collected and applied to the proposed CNN model, and then the model performance was analyzed. All subjects who participated in the experiment were right-handed male students attending university, with and average age of 25.5 years. Spectral analysis was performed on the measured EEG in each state, and the performance of the CNN model was compared and analyzed using the raw EEG, absolute power, and relative power as input data of the CNN model. As a result, the relative power of the occipital lobe position in the alpha band showed the best performance. The model accuracy is 85.6% for training data, 78.5% for validation, and 95.7% for test data. The proposed model can be applied to the development of an automated system for mental fatigue detection.
Purpose: The purpose of this study was to identify the types of family function and mental health in low-income middle aged women using the circumplex model. Method: A descriptive research design was used. A sample of 116 low income middle aged women participated in the study. The Family Adaptability and Cohesion Evaluation Scale III was used to measure the types of family function. Mental health was measured by the SCL. Results: The types of family function identified were balance family (59.4%), extreme family (25.9%), and mid-range family (14.7%). Significant differences were found in mental health by the family cohesion (F=3.44, p=.019) and family adaptability (F=3.31, p=.023). The mental health status of extreme family was better than mid-range family and balanced family, but such result was not statistically significant (F=0.25, p=.783). Conclusion: The Circumplex model's main hypothesis was not empirically supported that extreme family has more problematic than mid-range family and balance family. These findings emphasize the need for the development of a family system model for Korean family.
In this paper, we propose an EEG-based mental state prediction method during a mental tasks. In the experimental task, a subject goes through the process of responding to visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining selection time. EEG signals from four subjects were recorded while they performed three mental tasks. Feature vectors defined by these representations were classified with a standard, feed-forward neural network trained via the error back-propagation algorithm. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or cognitive decision discrimination methods.
The goal of the study is to understand how consumers' constraint as opposed to utility structure gives rise to final decision when consumers purchase more than one variant of product at a time, i.e., horizontal variety seeking or multiple-discreteness. Purchase and consumption decision not only produces utility but also involves some sort of cognitive pressure. Past consumption or last purchase is likely to be linked to this burden we face such as concern for obesity, risk of harm, and guilt for mischief. In this research, the existence and the role of dynamic constraint are investigated through a microeconomic utility model with multiple dynamic constraint. The model is applied to the salty snacks data collected from field study where burden for spiciness serves as a constraint. The results are compared to the conventional multiple discreteness choice models of static constraints, and policy implications on price discounts is explored. The major findings are that first, one would underestimate the level of consumer preference for product offerings when ignoring the carry-over of the concern from the past consumption, and second, the impact of price promotion on demand would be properly evaluated when the model allows for the role of constraint as both multiple and dynamic. The current study is different from the existing studies in two ways. First, it captures the effect of 'mental constraint' on demand in formal economic model. Second, unlike the state dependence well documented in the literature, the study proposes the notion of state dependence in different way, via constraint rather than utility.
Background: As of now, the impact of low back pain (LBP) and its chronic state, chronic low back pain (CLBP), on mental health-related quality of life (HRQOL) has never been investigated among police officers. The present investigation aims at studying this relationship using a biopsychosocial model. Methods: Between May and October 2014, a Web-based cross-sectional study was conducted among Quebec police officers (Quebec, Canada). Mental HRQOL was measured using the role emotional (RE) and the mental health (MH) domains of the SF-12v2 Health Survey. The impact of CLBP on mental HRQOL (as opposed to acute/subacute LBP or no LBP) was studied with a multivariate linear regression model. Results: Of the 3,589 police officers who participated in the study, 1,013 (28.4%) reported CLBP. The mean age of respondents was $38.5{\pm}8.7years$, and 32.0% were females. The RE (44.1/100) and MH (49.0/100) mean scores of the CLBP group were comparable with the scores found in populations suffering from cancer or heart diseases. Compared to officers without LBP, the presence of CLBP was significantly associated with lower RE (${\beta}$: -0.068; p = 0.003) and MH (${\beta}$: -0.062; p = 0.002) scores. These relationships were not found in the acute/subacute LBP group. Conclusion: Our results underscore how frequent CLBP is among police officers and how burdensome it is. Considering the importance of good physical and mental health for this occupational population, police organizations should be aware of this issue and contribute to the efforts toward CLBP prevention and management in the workplace.
Nop T. Ratanasiripong;Steven Cahill;Christine Crane;Paul Ratanasiripong
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.56
no.2
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pp.154-163
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2023
Objectives: Systemic lupus erythematosus (SLE) or lupus patients usually experience various physical and psychological challenges. Since the coronavirus disease 2019 pandemic, these challenges have become even harsher. Using the participatory action research approach, this study evaluated how an e-wellness program (eWP) impacted SLE-related knowledge and health behaviors, mental health, and quality of life among lupus patients in Thailand. Methods: A 1-group, pretest-posttest design study was conducted among a purposive sample of lupus patients who were members of Thai SLE Foundation. The 2 main intervention components were: (1) online social support, and (2) lifestyle and stress management workshops. Sixty-eight participants completed all the study requirements, including the Physical and Psychosocial Health Assessment questionnaire. Results: After being in the eWP for 3 months, participants' mean score for SLE-related knowledge increased significantly (t=5.3, p<0.001). The increase in sleep hours was statistically significant (Z=-3.1, p<0.01), with the percentage of participants who slept less than 7 hours decreasing from 52.9% to 29.0%. The percentage of participants reporting sun exposure decreased from 17.7% to 8.8%. The participants also reported significantly lower stress (t(66)=-4.4, p<0.001) and anxiety (t(67)=-2.9, p=0.005). The post-eWP quality of life scores for the pain, planning, intimate relationship, burden to others, emotional health, and fatigue domains also improved significantly (p<0.05). Conclusions: The overall outcomes showed promising results of improved self-care knowledge, health behaviors, mental health status, and quality of life. It is recommended that the SLE Foundation continues to use the eWP model to help the lupus patient community.
Objectives: Both the valence and arousal components of affect are important considerations when managing mental healthcare because they are associated with affective and physiological responses. Research on arousal and valence analysis, which uses images, texts, and physiological signals that employ deep learning, is actively underway; research investigating how to improve the recognition rate is needed. The goal of this research was to design a deep learning framework and model to classify arousal and valence, indicating positive and negative degrees of emotion as high or low. Methods: The proposed arousal and valence classification model to analyze the affective state was tested using data from 40 channels provided by a dataset for emotion analysis using electrocardiography (EEG), physiological, and video signals (the DEAP dataset). Experiments were based on 10 selected featured central and peripheral nervous system data points, using long short-term memory (LSTM) as a deep learning method. Results: The arousal and valence were classified and visualized on a two-dimensional coordinate plane. Profiles were designed depending on the number of hidden layers, nodes, and hyperparameters according to the error rate. The experimental results show an arousal and valence classification model accuracy of 74.65 and 78%, respectively. The proposed model performed better than previous other models. Conclusions: The proposed model appears to be effective in analyzing arousal and valence; specifically, it is expected that affective analysis using physiological signals based on LSTM will be possible without manual feature extraction. In a future study, the classification model will be adopted in mental healthcare management systems.
Human-error and mental stress caused by psychophysiological dissonance between people and artificial environments have become a social problem. And it is a common knowledge that comfort environment reduces human-error and mental stress. Comfort sensibility is related to complex interactions between fabric, climatic, physiological and psychological variables. Currently, comfort sensibility has been evaluated by many sensory tests. However, it is difficult to evaluate comfort sensibility because a concrete concept of comfort sensibility is hard to define. In this paper, we propose a model to evaluate the comfort sensibility using Fuzzy-weighted score on an individual's subjective state for the stimulus. To represent the degree of comfort sensibility level for the stimulus, we represent comfort sensibility using 2 dimensional sensibility vector model. And we use the fuzzy-weighted score that is a fuzzy version of the weighted checklist technique computerized for evaluating the subjects. As an example, this model is applied to 1/f fluctuation sound evaluation. The results show that this model can be effectively used to the quantitative evaluation of comfort sensibility for the stimulus.
1. Korean archery is very important in body-mind therapy because it has excellent effect in physical and spiritual culture. 2. Korean archery culture has physical effect that reinforce eum-gyeong(陰經) muscles, thus it much affect on reinforcement of ha-cho(下焦) and ha-dan-jeon(下丹田). 3. Korea archery has spiritual effect : etiquette, concentration, a state of balance, discipline, self-control, modesty, courage. 4. Author present model of korean archery culture and think enforcement the model will affect therapy and prevention Korean archery therapy is on elementary level, lack clinical datas. If the data of therapy which is proved objectively is more larger, korean archery therapy will be more popular by exercise therapies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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