In this paper, we study the effect of writing activity as mathematical communication on the students's mathematics achievement, learning attitude, and mathematical tendency. For this purpose, we construct a experimental class and then analyze the students' change in those aspects after applying three-divided-note writing activity and colleague feedback on their works those students are in the experimental class. As a result of the experiment, we find that three-divided-note writing activity and colleague feedback made some significant changes on the students achievement in mathematics, learning attitude, but does not affect on mathematical tendency. We also offer some suggestions for further research. Firstly, the mathematical communication ability must be stressed in mathematics education. For this purpose, we need to develop the teaching and the evaluation method to use not only writing but also reading, speaking, and listening skills so that many teachers can apply this method easily to their classes. Second, we need to fix some realistic problems such as fair evaluation , the numbers of students per class, the numbers of lesson, and too much extra-work, and so on. Thirdly, we suggest to explore some methods for extending three- divided-note writing activity to evaluate mathematical essay and to study educational effects of colleague feedback on mathematics performance assessment.
Recently, as smart devices are distributed more and more, the need for education of developing contents based on smart media increases. In order to develop contents based on smart media, it is necessary to learn new programming language as well as to understand the structure of platforms as device-manufacturers and communication companies have different platforms. Generally, the problem in education of programming is that it can provide learning to understand the language stage by stage, but it is difficult to suggest a clear result such as completion of learner's project from macroscopic and integrated approach. Especially, there is a difficult of learning several programming languages due to the characteristics of platforms in developing smart contents. Accordingly, in the education of programming for developing smart contents, it is not appropriate to use the traditional teaching method of programming which conducts projects from an integrated point of view after learning the grammatical elements of the language. This paper aims to suggest the top-down teaching method as an effective teaching method for developing contents based on smart media, and to analyze the effect after developing and applying the suggested teaching model.
In robotics classes, various types of materials about robotics are still needed for helping students to understand concepts easily, and it is difficult for all students to perform actual experiments because of the lack of the real robots. In order to solve these problems, this paper develops a web-based distance learning system for robotics, which consists of multimedia content sand a 3-dimensional robot simulator. Students can easily get multimedia contents and understand concepts about robots. Also, they can use a 3-dimensional robot simulator to Perform virtual robot experiments and connection experiments with real robots.
In this paper, we research on an evaluation model and method for the teaching and loaming using ICT. There are 8 types information search, information analysis, information guidance, collaboration research, discussion with expert, discussion by the web, pen pal by the web, information production in the teaching and teaming using ICT. we propose an evaluation model and method for information search and information analysis which teachers frequently use. Because an evaluation model and mend for the teaching and learning using ICT doesn’t exist, I expect that the evaluation model and method proposed in this paper is effective in the teaching and loaming using ICT.
Kim, Hee-Soon;Hwang, Seon-Young;Oh, Eui-Geum;Lee, Jae-Eun
Journal of Korean Academy of Nursing
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v.36
no.8
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pp.1308-1314
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2006
Purpose. The purposes of this study were to develop a PBL program for continuing nurse education and to evaluate the program after its implementation. Methods. The PBL program was developed in the core cardio-pulmonary nursing concepts through a collaborative approach with a nursing school and a hospital. The PBL packages with simulation on ACLS were implemented to 40 clinical nurses. The entire PBL program consisted of six 3-hour weekly classes and was evaluated by the participants' subjective responses. Results. Two PBL packages in cardio-pulmonary system including clinical cases and tutorial guidelines were developed. The 57.5 % of the participants responded positively about the use of PBL as continuing nurse education in terms of self-motivated and cooperative learning, whereas 20.0% of the participants answered that the PBL method was not suitable for clinical nurses. Some modifications were suggested in grouping participants and program contents for PBL. Conclusion. The PBL method could be utilized to promote nurses' clinical competencies as well as self-learning abilities. Further research is needed in the implementation strategies of PBL-based continuing education in order to improve its effectiveness.
For a meaningful learning of the Construction Unit in 7-B Grade, this study aims to develop teaming materials on the basis of Clairaut's $El{\`{e}}ments$ de $G{\`{e}}om{\`{e}}trie$, which is grounded on a natural generation derived from the history of mathematics and emphasizes students' inquiry activity and reflective thinking activity, and to analyze the characteristics of learning process shown in classes which use the application of teaming materials. Six students were sampled by gender and performance and an interpretive case study was conducted. Construction was specified so as to be consciously executed with emphasis on an analysis to enable one to discover construction techniques for oneself from a standpoint of problem solving, a justification to reveal the validity of construction, and a step of reflection to generalize the results of construction.
The purpose of this study is to develop the engineering students leadership program and evaluate the pilot test. To this end, literature reviews covering various leadership programs were studied and a needs analysis survey was conducted. The needs analysis survey found that student subjects believe leadership to be an important quality, but that the current availability of leadership training programs is lacking. Furthermore, results of the study are as follows, with respective results listed in descending order. The majority of students selected on-line learning as their preferred training method, followed by blended learning and in-person learning. Students also indicated their preferred instructional method to be through on-line courses. Based on these results, a preliminary pilot program was experimentally launched for only 1 class's use. This process of the development for the Engineering Leadership Program consists of 4 stages. The first stage is a needs analysis survey, followed by the design of the program based on results from the needs analysis survey. Afterwards comes the development stage, followed by the implementation stage, comprised of two parts; the pilot test and the distribution. The final stage is the overall evaluation step. We are currently in the first step of the third stage (the pilot test) and only the overall evaluation stage remains. After the distribution, a follow-up study will be conducted to analyze the effectiveness of the implemented program.
Early-stage diagnosis of Alzheimer's Disease (AD) from Cognitively Normal (CN) patients is crucial because treatment at an early stage of AD can prevent further progress in the AD's severity in the future. Recently, computer-aided diagnosis using magnetic resonance image (MRI) has shown better performance in the classification of AD. However, these methods use a traditional machine learning algorithm that requires supervision and uses a combination of many complicated processes. In recent research, the performance of deep neural networks has outperformed the traditional machine learning algorithms. The ability to learn from the data and extract features on its own makes the neural networks less prone to errors. In this paper, a dense neural network is designed for binary classification of Alzheimer's disease. To create a classifier with better results, we studied result of different activation functions in the prediction. We obtained results from 5-folds validations with combinations of different activation functions and compared with each other, and the one with the best validation score is used to classify the test data. In this experiment, features used to train the model are obtained from the ADNI database after processing them using FreeSurfer software. For 5-folds validation, two groups: AD and CN are classified. The proposed DNN obtained better accuracy than the traditional machine learning algorithms and the compared previous studies for AD vs. CN, AD vs. Mild Cognitive Impairment (MCI), and MCI vs. CN classifications, respectively. This neural network is robust and better.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.6_3
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pp.1285-1291
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2022
In this paper, we propose a low-cost, low-power embedded environment-based deep learning lightweight model for input images to recognize laundry management codes. Laundry franchise companies mainly use barcode recognition-based systems to record laundry consignee information and laundry information for laundry collection management. Conventional laundry collection management systems using barcodes require barcode printing costs, and due to barcode damage and contamination, it is necessary to improve the cost of reprinting the barcode book in its entirety of 1 billion won annually. It is also difficult to do. Recognition performance is improved by applying the VGG model with 7 layers, which is a reduced-transformation of the VGGNet model for number recognition. As a result of the numerical recognition experiment of service parts drawings, the proposed method obtained a significantly improved result over the conventional method with an F1-Score of 0.95.
In this study, we apply a deep learning model to denoising solar magnetograms. For this, we design a model based on conditional generative adversarial network, which is one of the deep learning algorithms, for the image-to-image translation from a single magnetogram to a denoised magnetogram. For the single magnetogram, we use SDO/HMI line-of-sight magnetograms at the center of solar disk. For the denoised magnetogram, we make 21-frame-stacked magnetograms at the center of solar disk considering solar rotation. We train a model using 7004 paris of the single and denoised magnetograms from 2013 January to 2013 October and test the model using 1432 pairs from 2013 November to 2013 December. Our results from this study are as follows. First, our model successfully denoise SDO/HMI magnetograms and the denoised magnetograms from our model are similar to the stacked magnetograms. Second, the average pixel-to-pixel correlation coefficient value between denoised magnetograms from our model and stacked magnetogrmas is larger than 0.93. Third, the average noise level of denoised magnetograms from our model is greatly reduced from 10.29 G to 3.89 G, and it is consistent with or smaller than that of stacked magnetograms 4.11 G. Our results can be applied to many scientific field in which the integration of many frames are used to improve the signal-to-noise ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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