This study has been established with two purposes. The first one is to development the learning-teaching model for enhancing students' creative proof capacities in the domain of demonstrative geometry as subject content. The second one is to aim at experimentally testing its effectiveness. First, we develop the learning-teaching model for enhancing students' proof capacities. This model is named the generative-convergent model based instruction. It consists of the following components: warming-up activities, generative activities, convergent activities, reflective discussion, other high quality resources etc. Second, to investigate the effects of the generative-convergent model based instruction, 160 8th-grade students are selected and are assigned to experimental and control groups. We focused that the generative-convergent model based instruction would be more effective than the traditional teaching method for improving middle school students' proof-writing capacities and error remediation. In conclusion, the generative-convergent model based instruction would be useful for improving middle grade students' proof-writing capacities. We suggest the following: first, it is required to refine the generative-convergent model for enhancing proof-problem solving capacities; second, it is also required to develop teaching materials in the generative-convergent model based instruction.
The field of recycling for waste electronic components, which is the typical example of an urban mine, requires the development of useful sorting techniques. In this study, a sorter based on image identification by deep learning was developed to select electronic components into four groups. They were recovered from waste printed circuit boards and should be separated to depend on the difference after treatment. The sorter consists of a workstation with GPU, camera, belt conveyor, air compressor. A small piece (less than 3.5 cm) of electronic components on the belt conveyor (belt speed: 6 cm/s) was taken and learned as teaching data. The accuracy of the image identification was 96% as kinds and 99% as groups. The optimum condition of sorting was determined by evaluating accuracies of image identification and recovery rates by blowdown when changing the operating condition such as belt speed and blowdown time of compressed air. Under the optimum condition, the accuracy of image classification in groups was 98.7%. The sorting rate was more than 70%.
The purpose of this study was to examine interactions among components of pedagogical content knowledge of middle school science teachers in a teacher learning community targeting science practice-based instruction. Data collection consisted of pre and post questionnaire and interview with each of five science teachers, audio-recording of teacher discussion in a teacher learning community, lesson plans, teacher written reflection, and video-recording of teaching practice. Qualitative data analysis revealed that there were two types of interactions, i.e., one-way interaction and two-ways interaction among components of pedagogical content knowledge of science teachers in a teacher learning community. There were also consecutive interactions as well as one-shot interaction. For two-ways interaction there were synchronous two-ways interaction in a teacher learning community meeting as well as consecutive two-ways interaction along with several meetings. This study provides implications that collaborative learning context in a teacher learning community should stimulate various types interactions among components of pedagogical content knowledge.
We confront incessant choices in life. A person or a group stands at a crossroad continuously and make decisions under limited conditions in each time in order to achieve a goal. These series of processions are referred to as decision making and dominates our actions. Based on this view, the decision making is crucial and it secures its own position in school education as well as in real life. The purpose of this study is to develop decision making skills instructional model that can be applied to improve decision making skills in technological subjects. The components of decision making skills in technological education was problem recognition, problem identification, alternative production, alternative assessment, optimum selection, optimum evaluate. An instructional models for improvement of decision making skills in technology education and examination was designed according to the components of decision making skills in technological education. Depending on the components of decision making skills developed a teaching material to experience each step. And in the teaching material was to verify the improved decision-making skill. Accordingly, a decision making instruction model in technology is expected to contribute to enhance students' decision making skills.
The purpose of this study was to investigate secondary science teachers' PCK components and subcomponents that are specific to online and offline learning environment. Data collection consisted of survey, class observation, and individual interviews of twelve science teachers. This study used a theoretical framework of PCK for deductive data analysis and articulated codes and themes through the following inductive analysis. Data analysis revealed that each of PCK components showed different specificity to the online and offline learning environment. And subcomponents of each PCK component were different according to the specificity of the online and offline learning environment. Teaching orientation toward science had a specific orientation for the online learning environment, i.e., 'learning science concept' and 'lecture centered instruction.' Knowledge of the science curriculum had online-offline mixed learning environment specific knowledge, i.e., 'reorganization of curriculum' and online learning environment specific knowledge, i.e., 'development of learning goal' and 'science curricular materials.' Knowledge of science teaching strategies had online learning environment specific knowledge, i.e., 'topic-specific strategy', 'subject-specific strategy', and 'interaction strategy' and COVID-19 offline learning environment specific knowledge, i.e., 'topic-specific strategy' and 'interaction strategy'. Knowledge of student science understanding had online learning environment specific knowledge, i.e., 'student preconception', 'student learning difficulty', 'student motivation and interest', and 'student diversity' and COVID-19 offline learning environment specific knowledge, i.e., student learning difficulty'. Knowledge of science assessment had online-offline mixed learning environment specific knowledge and online learning environment specific knowledge, i.e., assessment contents and assessment methods for each.
This study has two goals. The first goal is to investigate whether worked examples are effective in the ill-defined domain with on-line learning and the second goal is to find out which components (conceptual or procedural knowledge) of worked examples are effective factor at the given learning environment. We carried out three experiments in which Korean undergraduate or graduate students were working in three or four conditions of worked examples (CWE, PWE, CPWE, or the control group). While experiment 1 conducted in on-line learning environment did not find any effect and difference among groups and also any logical reason for those results, experiment 2 conducted in completely controlled laboratory setting with less knowledgeable students showed the clear difference among groups by the order CPWE, PWE, and CWE. Experiment 3 in which highly knowledgeable and motivated students were presented the same materials in more controlled on-line learning environment indicated the difference among groups by the order CWE, CPWE, and PWE. The results were discussed within the framework of cognitive load theory.
This study analyzed the items for the Home Economics teacher selection test, which were carried out through the school year 2002 to 2010, based on Pedagogical Content Knowledge in Home Economics Education (H-PCK). Two frameworks were used: (1) H-PCK matrix transformed from the Content Knowledge in Home Economics Education (H-CK) and the Pedagogical Knowledge; (2) Five components of H-PCK. The results of this study were as follows: (1) The test items were classified into H-CK items and H-PCK items from the H-PCK matrix analysis. (2) While the number of items on knowledge of teaching strategies was the highest, no item on knowledge of understanding students was identified. Since the test can be considered as Measurement-Driven Instruction, it will have backward influences on the teacher education program in universities. Thus, if promising and capable new Home Economics teachers are to be recruited, the test items should include all the components of H-PCK.
The purpose of the study was to define five science core competencies introduced in the 2015 revised science curriculum with each component and practical indicators into the frame. Science teachers on site could use it in teaching and developing science program to equip students with the competencies to creatively solve problems which is the aim of science education in the $21^{st}$ century. To develop this frame, we contacted 10 experienced science educators and collected the data through a questionnaire. We coded all responses and categorized into the components and practical indicators of each competency which were all compared with those from well-known theories in order to validate. We then contacted other 35 science educators again to construct the validity to fill out the survey of Likert scale. The finalized science core competency included 19 components in total with practical indicators that can be observable and measurable in the classroom. This frame was used to see how it fits into a STEAM program. The finding was that two different topics of the STEAM program displayed the different description of science core competency usage, which could be used as the prescription of the competency as to whether or not it is more promoted in science class.
The purpose of this study is to provide basic data and guideline to STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) educators who prepare engineering education in elementary and secondary school. For this, this study develops a composition model for engineering education program of elementary and secondary school. To do this, a literature research, experts interview and Delphi survey were conducted. Through the literature research, we extracted the components of model for engineering education program of elementary and secondary school and then made a first draft of the model. The draft was revised by experts while Delphi survey was used to validate the model based on Delphi panels' opinions. The panels for the Delphi survey consisted of 51 experts in the STEM education field. The survey was conducted three different times and importance survey was included in the third stage. The conclusions of this study were as follows: First, the model consist of definition, 4 directions, 4 characteristics, 3 educational goals according to school level, educational contents area and element, teaching and learning method and evaluation method. The educational contents area and element consist of 2 major areas, 7 areas and 18 elements. Second, all components of the developed model were valid in most of the statistics such as mean, standard deviation, the degree of consensus and convergence, and CVR(Content Validity Ratio). Third, importance for education contents area and element according to the school level are analyzed.
The former study results demonstrate that differences between people of creativity and non-creativity lie in differences of the self-efficacies rather than those of cognitive aspects and a man of higher self-efficacy has a tendency to set up a higher goal of achievement and higher self-efficacy influences his or her achievement results as well (Zimmerman & Bandura 1994). Using the method of mathematical creative responses of open-ended approach (Lee, Hwang & Seo 2003), difference of mathematical self-efficacies has been surveyed in the study. Results of the survey showed that some students of a high mathematical self-efficacy even had bad marks in the originality or creativity but, in some cases, some students of a low mathematical self-efficacy rather had good marks in the fluency. Therefore, the response results mathematical creativity ability may be a special ability and not just a combination of self-efficacy ability. The fluency of the mathematical creative ability may be a combination of mathematical motivation ability that have been surveyed in the study suggest that not only cognitive components but also social and emotional components should be included in a development process of new creative method for teaching and learning mathematics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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