Practice of proof is considered in, the view of language and meta-mathematics, recognizing the role of proof that is the means of communication and development of mathematical understanding. Linguistic components in proof texts are symbol, verbal language and visual text, and contain the implicit knowledge in the meta-mathematics view. This study investigates the functions of linguistic elements according to Halliday's functional grammar and the rhetoric skills in proof texts in math textbook, teacher's note, and student's written text. We need to inquire into the aspects of language for mathematics learning process and the understanding and use of students' language.
Motion generation of a four-bar linkage is a type of mechanism synthesis that has a wide range of applications such as a pick-and-place operation in manufacturing. In this research, the use of meta-heuristics for motion generation of a four-bar linkage is demonstrated. Three problems of motion generation were posed as a constrained optimization probably using the weighted sum technique to handle two types of tracking errors. A simple penalty function technique was used to deal with design constraints while three meta-heuristics including differential evolution (DE), self-adaptive differential evolution (JADE) and teaching learning based optimization (TLBO) were employed to solve the problems. Comparative results and the effect of the constraint handling technique are illustrated and discussed.
Natural frequencies of the structural systems should be far away from the excitation frequency in order to avoid or reduce the destructive effects of dynamic loads on structures. To accomplish this goal, a structural optimization on size and shape has been performed considering frequency constraints. Such an optimization problem has highly nonlinear property. Thus, the quality of the solution is not independent of the optimization technique to be applied. This study presents the performance evaluation of the recently proposed meta-heuristic algorithm called Teaching Learning Based Optimization (TLBO) as an optimization engine in the weight optimization of the truss structures under frequency constraints. Some examples regarding the optimization of trusses on shape and size with frequency constraints are solved. Also, the results obtained are tabulated for comparison. The results demonstrated that the performance of the TLBO is satisfactory. Additionally, TLBO is better than other methods in some cases.
This research suggests science inquiry play of analogy as a teaming method to help the students in concrete operational stage to develop scientific thinking skills and to understand abstract science conceptions. The research focuses on/considers the characteristics and merits of the science inquiry plays, and the learning method by analogical reasoning. This learning through the science inquiry play of analogy can be considered as a meta-model for scientific thinking skill. The learning has the following processes: 1) Students analogize the abstract science conceptions and facts into play-type activities including the concrete contents such as students themselves, their physical-sensory motions, concrete objects, play methods, and play rules. 2) Students as analogized objects play a role physically and sensuously according to the methods and rules analogized in the play. 3) Students find out the concrete contents included in the science inquiry play of analogy, draw the results, and deduce the new conceptions from the results by reflective thinking and analogical reasoning.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.179-180
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2016
2015 개정 교육과정에 따라 초등학교 및 중학교에 프로그래밍 교육이 필수로 도입된다. 그러나 과거 5차 교육과정에도 프로그래밍 교육이 도입되었지만 지속되지 못했다. 프로그래밍 교육이 지속 가능하기 위해서는 다양한 요인을 고려하여 프로그래밍 학습 환경을 설계해야한다. 특히 학생들의 흥미, 관심, 그리고 긍정적인 태도등의 정의적 요인을 고려하여 교수학습 방법을 적용하는 것이 중요하다. 본 연구는 학생들에게 프로그래밍 교육을 어떻게 가르치는 것이 정의적 영역에 긍정적인 영향을 주는지 다양한 프로그래밍 교육 연구를 메타 분석하여 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 학습자들이 프로그래밍 교육을 통해 얻은 정의적 영역의 교육 효과를 교수학습 방법별로 메타 분석하였다. 프로그래밍 교육과 관련하여 수집한 연구 논문은 메타 분석 방법에 따라 단계별로 연구 자료를 추출하고 선정하는 절차를 통해 분석하였다.
Su Jin Jeong;Hyo-Jung Lee;Soong Deok Lee;Ji Eun Park;Jae Won Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.3
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pp.279-289
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2024
Familial searching is a useful technique in a forensic investigation. Using genetic information, it is possible to identify individuals, determine familial relationships, and obtain racial/ethnic information. The total number of shared alleles (TNSA) and likelihood ratio (LR) methods have traditionally been used, and novel data-mining classification methods have recently been applied here as well. However, it is difficult to apply these methods to identify familial relationships above the third degree (e.g., uncle-nephew and first cousins). Therefore, we propose to apply a stacking ensemble machine learning algorithm to improve the accuracy of familial relationship identification. Using real data analysis, we obtain superior relationship identification results when applying meta-classifiers with a stacking algorithm rather than applying traditional TNSA or LR methods and data mining techniques.
Mobile learning content implementing is IT tourism convergence study that IT convergence IT and tourism. Learning to increase the effectiveness of mobile learning content for each learning module, It proposed u-smart tourist information 2.0 systems. Mobile learning content, implementation is u-smart tourist information 2.0 can use the system. Convergence/integration of design patterns and XML is so interesting to students. This is the maximum benefit which is taught classes for each learning module divided into learning the Design Pattern NCS. As a result, the learner. In particular, attendance has come out better the effect of learning and improved. Another advantage is tourism, information content information quality mobile learning content for and construct a tourist information content that you can do in real time. Also, mobile learning content, implementation in the next NCS expected to use a lot of help in learning. This study is the result of increased learning the analysis of the lessons learned. Implement mobile learning content gives fun and interesting to the learner to ten design process using the u-Smart Tourist Information class 2.0.
It is important to operate an education resources which could be integrated to an system. But most of existing education information system was not developed with standardization. It is need the core education asset and reusable education service to make a good education system. Consequently, it is needed to use Sharable Content Object Reference Model(SCORM) based contents managing in order to reuse the contents of education. And it needs assembling and producing method with reusable core asset of education system to develop the application program for education. In this thesis, we study the Teaching-Learning supporting system to support systematic education resources. Teaching-Learning support system is developed of educational domain assess through development process based on Model Driven Architecture(MDA) and core asset on each stage. Application program of education is developed using MDA automatic tool through analyzing and designing for contents storage which is based on contents meta model. We finally can develop the application software of education with low cost and high productivity by raising the reusability of education contents and by using the core asset to the whole development process.
Kim, Kuekyeng;Kim, Gyeongmin;Jo, Jaechoon;Lim, Heuiseok
Journal of the Korea Convergence Society
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v.9
no.11
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pp.23-28
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2018
Recent approaches to Relation Extraction methods mostly tend to be limited to mention level relation extractions. These types of methods, while featuring high performances, can only extract relations limited to a single sentence or so. The inability to extract these kinds of data is a terrible amount of information loss. To tackle this problem this paper presents an Augmented External Memory Neural Network model to enable Global Relation Extraction. the proposed model's Global relation extraction is done by first gathering and analyzing the mention level relation extraction by the Augmented External Memory. Additionally the proposed model shows high level of performances in korean due to the fact it can take the often omitted subjects and objectives into consideration.
The purpose of the study was to investigate which psychological factors influence on the gifted students' achievement. As a psychological factor, self-determination, learning goal-orientation, self-efficacy, belief of intelligence, and self-regulated learning strategy were examined. The difference in psychological factors between the gifted with high achievement and the gifted with low achievement was to explored. For the study 128 gifted students' data from second-year data of Korean Education Longitudinal Study (KELS) were selected and analyzed. The findings indicate that the predictors of gifted students' achievement are extrinsic regulation, identified regulation, mastery-approach goal, self-efficacy, elaboration, and meta-cognition factor. Especially, the factor of elaboration and identified regulation are the strongest predictors. The findings from t-test analysis indicate that the gifted with low achievement show the low level in self-determination, mastery-approach, self-efficacy, elaboration, meta-cognition, place management and seeking social assistance from teacher. Therefore the developing elaboration, one of regulation learning strategy, is essential to improve the achievement of the gifted students with low scores.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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