Visual representation is very important topic in Mathematics Education since it fosters understanding of Mathematical concepts, principles and rules and helps to solve the problem. So, the purpose of this paper is to analyze and clarify the various meaning and roles about the visual representation. For this purpose, I examine the status of the visual representation. Since the visual representation has the roles of creatively mathematical activity, we emphasize the using of the visual representation in teaching and learning. Next, I examine the errors in relation to the visual representation which come from limitation of the visual representation. It suggests that students have to know conceptual meaning of the visual representation when they use the visual representation. Finally, I suggest some examples of problem solving via the visual representation. This examples clarify that the visual representation gives the clues and solution of problem solving. Students can apprehend intuitively and easily the mathematical concepts, principles and rules using the visual representation because of its properties of finiteness and concreteness. So, mathematics teachers create the various visual representations and show students them. Moreover, mathematics teachers ask students to design the visual representation and teach students to understand the conceptual meaning of the visual representation.
본 연구는 초등학교 4학년 학생들의 수학 문제해결 과정에서 나타나는 시각적 표현이 어떠한지를 알아보고, 이를 바탕으로 수학 문제해결에 유용한 시각적 표현을 효과적으로 지도하기 위한 방안을 모색한 것이다. 연구문제 해결을 위해 서울D초등학교 4학년 1개 학급을 대상으로 학생들의 문제해결 과정에서의 시각적 표현이 어떠한지에 관한 검사를 실시하고 분석하였으며, 문제해결과정에서의 시각적 표현에 특징을 보이는 학생 4명을 선정 심층면담을 실시한 후 그 결과를 분석하였다. 학생들의 문제해결에 있어서 성취도와 문제해결과정에서의 시각적 표현의 활용사이에 깊은 관계가 있는 것으로 나타났다. 또한, 학생들이 문제해결과정에서 시각적 표현을 이용해 성공적인 문제를 해결하는 경험을 갖도록 함으로써 문제해결과정에서의 시각적 표현의 유용성을 인식할 수 있게 되었다.
Iqbal, Omer;Jadoon, Waqas;ur Rehman, Zia;Khan, Fiaz Gul;Nazir, Babar;Khan, Iftikhar Ahmed
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3172-3193
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2018
Recently, several studies have shown that linear representation based approaches are very effective and efficient for image classification. One of these linear-representation-based approaches is the Collaborative representation (CR) method. The existing algorithms based on CR have two major problems that degrade their classification performance. First problem arises due to the limited number of available training samples. The large variations, caused by illumintion and expression changes, among query and training samples leads to poor classification performance. Second problem occurs when an image is partially noised (contiguous occlusion), as some part of the given image become corrupt the classification performance also degrades. We aim to extend the collaborative representation framework under limited training samples face recognition problem. Our proposed solution will generate virtual samples and intra-class variations from training data to model the variations effectively between query and training samples. For robust classification, the image patches have been utilized to compute representation to address partial occlusion as it leads to more accurate classification results. The proposed method computes representation based on local regions in the images as opposed to CR, which computes representation based on global solution involving entire images. Furthermore, the proposed solution also integrates the locality structure into CR, using Euclidian distance between the query and training samples. Intuitively, if the query sample can be represented by selecting its nearest neighbours, lie on a same linear subspace then the resulting representation will be more discriminate and accurately classify the query sample. Hence our proposed framework model the limited sample face recognition problem into sufficient training samples problem using virtual samples and intra-class variations, generated from training samples that will result in improved classification accuracy as evident from experimental results. Moreover, it compute representation based on local image patches for robust classification and is expected to greatly increase the classification performance for face recognition task.
본 연구는 연립일차방정식에 관한 문장제에서 IDEAL 문제 해결 모형을 바탕으로 "구조-표현"을 강조한 교수-학습을 실시하였을 때 학생들의 문제해결 과정을 탐구하였다. 연구 결과, 구조-표현을 강조한 학급의 학생들이 이를 강조하지 않은 학급의 학생들보다 문제해결 능력이 향상되었으며, 동치문제, 동형문제, 유사문제를 더 정확하게 구별하였다. 또한, 구조-표현을 강조한 학급의 학생들이 그렇지 않은 학급의 학생들보다 문맥에 대한 이해 및 불완전한 정보 추출에서의 오류, 미지수간의 내적 관계에 대한 수학적 기호표현으로의 불완전한 전이 오류, 적절하지 않은 방정식 생성 오류의 발생 빈도가 적었다. 그리고, IDEAL 문제 해결 모형의 문제의 확인 단계(I)와 문제의 정의 단계(D)에서 학생들이 문제 해결 계획을 수립하기 위해 문제를 읽고 이해하여 문제를 해결하는 과정을 중점적으로 분석한 결과, 직접 변환 모델과 구조 도식 모델이 나타났다.
This paper started from a question: Can it help a student solve the problem to give supports in point of view of a teacher knowing the solution. We performed a case study to get an answer for the question. We analysed a case which students do not make full use of data in the mathematical problem from this point of view of the mental representation. We examined closely the cause for not making full use of data. We got that the wrong mental representation which the students get from data in the problem lead to not making full use of data. We knew that it is insufficient to present the data not making use of. To help a student truly, it is necessary to give a aid based on a student's mental representation. From the conclusion of study, We got that figuring out student's mental representation is important and hope that many investigation about student's mental representation for various problem occur with frequency.
It is not too much to say that problem solving is still the focus of school mathematics though the trend of mathematics education for ten year from the one of 1980 is problem solving and the one of mathematics education for ten year from the one of 1990 is standards and constructivism. There are so many crucial clues or methods in good problem solving but I think that one of them is a representation. So, the purpose of this study is to investigate what is the meaning of representation in general and why representation is so important in elementary mathematics learning, Moreover, I have analyzed the gifted children's thinking of representation which is appeared in the previous internet home task of 40 gifted children who are selected through the examination of 1st, 2nd with paper and pencil and 3rd with practical skill and interview and finally I have presented some examples of children's representation how they use representation to model, investigate and understand special concept more easily in elementary school mathematics class.
본 논문은 최적 통신 걸침 나무 문제(Optimum Communication Spanning Tree Problem OCST)를 다룬다. 일반적으로, OCST문제는 WP-hard 문제로 알려져 있으며 최근에 Papadimitriou 와 Yannakakis에 의해서 MAX SNP-hard로 밝혀졌다. 그럼에도 불구하고 OCST 문제를 해결하기 위한 기존의 주된 접근법은 polynomial time 알고리즘들 이었다. 본 논문에서는 OCST 문제를 해결하기 위한 진화 알고리즘을 소개한다. 특히, 진화 알고리즘을 어떤 문제에 적용할 때 가장 우선적으로 고려되어야 하는 사항은 해를 어떻게 표현할 것인가 하는 표현법(representation)에 관한 것이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 차수 제약 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 제안한 표현법의 단점을 개선하는 새로운 표현법을 제안하고 이 표현법을 이용해서 트리(tree)를 만들어 내는 decoding 방법 또한 소개한다. 그리고 제안하는 해 표현법에 맞는 유전 연산자를 찾기 위해 네트워크의 정보 및 부모세대가 지닌 유전 정보를 이용하는 3가지 방법을 실험하였다. 결론적으로, 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보여 준다는 것을 확인할 수 있었다.
The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.
초등학생들은 수식보다 문장으로 나타낸 문제를 더 어려워한다. 이것은 수학적인 계산 기능보다도 문제표상에 요인이 있는 것으로 생각할 수 있다. 수학 문장제 표상능력을 높이기 위해서는 문제의 요구를 정확히 이해하는 것이 요구된다. 이를 위해서는 멀티미디어 자료와 의사소통을 필요로 하는데, 웹은 멀티미디어 구현과 상호작용적 의사소통을 촉진할 수 있기 때문에 수학 문장제 표상학습을 위한 최적의 환경을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 수학 문장제 표상능력 향상을 위한 웹 기반 시스템을 설계하여 초등학교 6학년을 대상으로 실험적으로 적용하였다.
The purpose of this paper is to research the factors and the effects of immediacy in mathematics teaching and learning and mathematical problem solving. The factors of immediacy are visualization, functional fixedness and representatives. In special, students can apprehend immediately the clues and solution using the visual representation because of its properties of finiteness and concreteness. But the errors sometimes originate from visual representation which come from limitation of the visual representation. It suggests that students have to know conceptual meaning of the visual representation when they use the visual representation. And this phenomenon is the same in functional fixedness and representatives which are the factors of immediacy The methods which overcome the errors of immediacy is that problem solvers notice the limitation of the factors of immediacy and develop the meta-cognitive ability. And it means we have to emphasize the logic and the intuition in mathematical teaching and learning. Clearly, we can't solve all mathematical problems using only either the logic or the intuition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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