The purpose of this research was to investigate relations between prior knowledge and primary grade science brilliant intellect's observation and inquiry. The subjects were selected 'Spider and cobweb' that self-regulation quest is available. Subjects were divided into two groups with one group having no prior knowledge about research subject. Compared observation method question type and level that appear between subject achievement to group. Target learning group are 5 ~ 6 school year 17 people for national university for the gifted center of local middle city. Researcher collected and analyzed data using summer vacation concentration education period. Source collection subject's research recording paper, subject's voice recording device, interview data etc. A data analysis tool took advantage of observation method that is studied in existing, question type, question level. Research was able to conclude : First, observation of prior knowledge happened than mass of students who many mass of students are few relatively vigorously. Second, primary grade science brilliant intellect students used more mainly manufacturing observation than simplicity observation that use senses regardless of relative quantity of prior knowledge. Third, prior knowledge expressed variety when many mass of students observe operation relatively.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.7
no.3
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pp.171-180
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2019
Purpose : The purpose of this study was to investigate the difference in motor cortical excitability during mental practice and action observation in subjects with forward head posture. Methods : This study was performed in two groups, a forward head posture group (n=17) and a normal posture group (n=17). Electroencephalography (EEG) was conducted to investigate cerebral cortex activity, and six electrodes were attached to Fp1, Fp2, C1, C2, C3, and C4 to measure the relative alpha power, relative beta power, relative gamma power, and mu rhythms. The subjects were requested to perform the four different conditions, which were eye opening, eye closing, mental practice, and action observation for 300 seconds. Results : The results showed that the relative alpha waves showed a significant difference between the normal and forward head posture groups in the C1, C2, C3, and C4 regions with the eyes open (p<.05). The relative beta waves also showed a significant difference between the two groups in the Fp1 and Fp2 regions during action observation (p<.05). The relative gamma waves were significantly different between the normal and forward head posture groups in the Fp1 and Fp2 regions during action observation (p<.05) in C1, C2, and C3 with eyes closed (p<.05) and in C1, C2, C3, and C4 with eyes open (p<.05). Conclusion : The results of this study showed that EEG change in the forward head posture group was different from that in the normal control group in action observation rather than in mental practice. Therefore, we are expected to provide a neurophysiological basis for applying action observation to motor skill learning during exercise for correcting forward head posture.
The purpose of this study is to make a list of scientific terms to decrease students' difficulties of science learning. By using inductive method, database has established from elementary school science textbooks and laboratory observation books. All terms from physics area of science textbooks and laboratory observation books at the levels of grade 3 to 6 were analyzed based on the Standard Korean Dictionary (1999) and Book of Physics Terminology (2005). As a result, we made a list of 204 scientific terms by grade level. Those were 51 words for grade 3, 55 words for grade 4, 56 words for grade 5, and 42 words for grade 6. And there were some incongruities among textbooks, the Standard Korean Dictionary and the Book of Physics Terminology.
Solar radiation forecasts are important for predicting the amount of ice on road and the potential solar energy. In an attempt to improve solar radiation predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, support vector machines and logistic regression. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the solar radiation data observed over Jeju observation site. According to the model assesment, it can be seen that the solar radiation prediction using random forest is the most effective method. The error rate proposed by random forest data mining is 17%.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.8
no.1
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pp.98-113
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2015
The purpose of this study was to explore how science docents developed their expertise in the context of situated learning where two experienced docents played roles of mentors. Two experienced docents as mentors and six participating docents as mentees interacted in the community to develop exhibition interpretation strategies to be more professional in interacting with visitors through the workshops developed by the researcher. To figure out how docents developed their expertise in exhibit interpretation, the researcher collected the data from docents through observation, artifacts, and interviews as well as surveys. The result of this study included that participating docents formed new perception about scientific inquiry as well as scientific literacy and they developed professional skills of planning, implementing, and reflecting of exhibition interpretation in the context of situated learning, where docents formed alliance one another. It is recognized that participating docents' passions to be professional in exhibition interpretation and two experienced docents' wills as mentors made dynamic interaction in pursuing the same aim of docents' expertise in exhibition interpretation.
Computer science and computing technologies are applied into mathematical, science, medical, engineering and educational applications. The models are used to solve the issues in all the domains. Educational systems are used top down, bottom up, Gap Analysis model in the educational learning system. Educational learning process integrated with Lerner, content and the methodology. The Learners and content are same in the educational system or similar courses but the teaching methodologies are differing one with another. The determinations of teaching methodologies are based on the factors related to that particular model or subject. The learning model influencing determinations are made by the surveys, analysis and observation of data to maximize the learning outcome. This paper attempted to evaluate the SNE learners cognitive using NASA Scaling.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.754-774
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2023
Wrestling is one of the popular events for modern sports. It is difficult to quantitatively describe a wrestling game between athletes. And deep learning can help wrestling training by human recognition techniques. Based on the characteristics of latest wrestling competition rules and human recognition technologies, a set of wrestling competition video analysis and retrieval system is proposed. This system uses a combination of literature method, observation method, interview method and mathematical statistics to conduct statistics, analysis, research and discussion on the application of technology. Combined the system application in targeted movement technology. A deep learning-based facial recognition psychological feature analysis method for the training and competition of classical wrestling after the implementation of the new rules is proposed. The experimental results of this paper showed that the proportion of natural emotions of male and female wrestlers was about 50%, indicating that the wrestler's mentality was relatively stable before the intense physical confrontation, and the test of the system also proved the stability of the system.
The objective of this work is to determine the compressive strength of geopolymer concrete utilizing four distinct machine learning approaches. These techniques are known as gradient boosting machine (GBM), generalized linear model (GLM), extremely randomized trees (XRT), and deep learning (DL). Experimentation is performed to collect the data that is then utilized for training the models. Compressive strength is the response variable, whereas curing days, curing temperature, silica fume, and nanosilica concentration are the different input parameters that are taken into consideration. Several kinds of errors, including root mean square error (RMSE), coefficient of correlation (CC), variance account for (VAF), RMSE to observation's standard deviation ratio (RSR), and Nash-Sutcliffe effectiveness (NSE), were computed to determine the effectiveness of each algorithm. It was observed that, among all the models that were investigated, the GBM is the surrogate model that can predict the compressive strength of the geopolymer concrete with the highest degree of precision.
This study was conducted to compare the learning styles and self-leadership between engineering college students with high and low team performance records. About 70% of students in high team performance group showed learning styles of converger and accommodator, whereas about 67% of students in low team performance group showed learning styles of accommodator and diverger. In regard to self-leadership, high team performance group showed higher level of self-leadership, especially self-observation, self-punishment, natural reward strategies, visualizing successful performance, self-talk, and evaluating beliefs and assumptions. It is recommended to provide the engineering students with the specialized training program to complement their learning styles and self-leadership strategies.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.17
no.3
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pp.243-252
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2013
In this paper, we analyzed and suggested an educational strategy and features for project-based learning in smart learning environment. Smart learning environment is different of e-learning environment, therefore the educational strategy for smart learning is needed. In this paper, we conducted project-based learning for elementary school students in smart learning environment, and we analyzed the difference between a normal project-based learning and a project based learning in smart learning environment and suggested the educational strategy and the considerations through questionnaire, interview, and observation, Furthermore, we figured out factors that affected educational satisfaction of student. As a result, students thought that there is difference of smart project-based learning in some factors: technology and devices, software, and participation for learning. Also, we found main factors to affect educational satisfaction are two factors: technology and devices, and always-on.
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