In this paper, we give examples of models we have created for use in university mathematics courses. We explain the concept of linear transformation, investigate the roles of each component of 2 ${\times}$ 2 and 3 ${\times}$ 3 transformation matrices, consider the relation between sound and trigonometry, visualize the Riemann sum, the volume of surfaces of revolution and the area of unit circle. This paper illustrates how one can use Mathematica to visualize abstract mathematical concepts, thus enabling students to understand mathematics problems effectively in class. Development of these kinds of teaching and learning models can stimulate the students' curiosity about mathematics and increase their interest.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.7
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pp.3307-3321
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2018
With the ever-increasing queries related to temporal (or time-related) information, such as the product launching time, in search engine, most web pages will be augmented with such information in the future. Meanwhile, the gradual emergence of the use of electronic textbooks (or e-Textbooks), which enrich the traditional paper-based textbooks with multimedia contents such as interactive quizzes and multimedia-based simulations, has led us to infer that e-Textbooks will be blended with temporal information to support learning. The use of temporal information helps teachers and students to understand the level of prior knowledge required to study a topic, as well as the sequence of learning activities and related sub-topics, that best attains the educational goals. This paper presents a simple yet efficient tool called TimeMap, which is based on mind mapping, to create an e-Textbook called TimeBook that takes account of time-related curriculum and the ability of students to learn via collaboration.
Park, Chun-Seong;Yoon, Ki-Chan;Park, Byoung-Jun;Oh, Sung-Kwun
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.07b
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pp.566-568
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1998
In this paper, we suggest a optimal design method of Fuzzy-Neural Networks model for complex and nonlinear systems. FNNs have the stucture of fusion of both fuzzy inference with linguistic variables and Neural Networks. The network structure uses the simpified inference as fuzzy inference system and the BP algorithm as learning procedure. And we use a clustering algorithm to find initial parameters of membership function. The parameters such as membership functions, learning rates and momentum coefficients are easily adjusted using the genetic algorithms. Also, the performance index with weighted value is introduced to achieve a meaningful balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance index, we use the time series data for gas furnace and the sewage treatment process.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.2
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pp.11-18
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2019
One of the key objectives of control systems is to maintain a system in a specific stable state. To achieve this goal, a variety of control techniques can be used and it is often uses a feedback control method. As known this kind of control methods requires mathematical model of the system. This article presents seesaw unstable system with two propellers which are controlled without use of a mathematical model instead. The goal was to control it using training data. For system control we use a logistic regression technique which is one of machine learning method. We tested our controller on the real model created in our laboratory and the experimental results show that instability of the seesaw system can be fixed at a given angle using the decision boundary estimated from the classification method. The results show that this control method for structural equilibrium can be used with relatively more accuracy of the decision boundary.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.2
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pp.193-202
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2022
Semi-supervised learning has gained significant attention in recent applications. In this article, we provide a selective overview of popular semi-supervised methods and then propose a simple but effective algorithm for semi-supervised classification using support vector machines (SVM), one of the most popular binary classifiers in a machine learning community. The idea is simple as follows. First, we apply the dimension reduction to the unlabeled observations and cluster them to assign labels on the reduced space. SVM is then employed to the combined set of labeled and unlabeled observations to construct a classification rule. The use of SVM enables us to extend it to the nonlinear counterpart via kernel trick. Our numerical experiments under various scenarios demonstrate that the proposed method is promising in semi-supervised classification.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.3
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pp.331-341
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2023
Handling missing values in data analysis is essential in constructing a good prediction model. The easiest way to handle missing values is to use complete case data, but this can lead to information loss within the data and invalid conclusions in data analysis. Imputation is a technique that replaces missing data with alternative values obtained from information in a dataset. Conventional imputation methods include K-nearest-neighbor imputation and multiple imputations. Recent methods include missForest, missRanger, and mixgb ,all which use machine learning algorithms. This paper compares the imputation techniques for datasets with mixed datatypes in various situations, such as data size, missing ratios, and missing mechanisms. To evaluate the performance of each method in mixed datasets, we propose a new imputation performance measure (IPM) that is a unified measurement applicable to numerical and categorical variables. We believe this metric can help find the best imputation method. Finally, we summarize the comparison results with imputation performances and computational times.
Purpose The research on the effective use of IS needs to embrace the alignment to organization learning process, which expands the limited focus on dynamic capability of IS use. In addition, it should be done in multi-level analysis with system, user, task, and organization. The current study suggests the inclusion of multi-level analysis of effective use of IS in the perspective of exploration and exploitation. Design/methodology/approach This review selected the representative studies in IS discipline which have investigated the effective use of IS, dynamic capability, operational capability, exploration, exploitation, or organizational learning. In the search of academic archives with those keywords, seventeen papers which have been most cited were chosen and validated whether the focus constructs are directly theorized or validated the suggested keywords. In addition, the level of analysis was verified whether it includes one or more levels of system, individual, task, or organization. Based on the initial analysis of dynamic capability, the further review of research on explorational and exploitational capabilities was implemented. Findings The present review study on previous literature on effective use of IS presented that it is largely implemented in the level of individual but few of them has included organization level. Similarly, the direct investigation of explorational and exploitational use of IS has not been done so much. The needs of study on effective use of IS in depth have been inquired for a decade. However, the review presented that it still lacks profound theories and empirical validations compared to those of adoption stage of IS. Based on the review, future research on the transition between explorational and exploitational use of IS is suggested.
Most of the studies of mathematics so far have found positive changes in the effectiveness of the academic achievements of academic achievement, as well as positive changes in the effectiveness of academic achievement or attitudes or attitudes towards mathematics. The purpose of this study was to investigate the achievement criteria for the use of the teaching aids and to present the teaching aids and the methods for teaching the learning contents appropriate to the achievement standards. Specifically, it finds the achievement standard suitable for the learning contents instruction course of the textbooks of the elementary school 1st and 2nd graders, finds the available diocese in the standard diocese for the math class, and investigates the diocese in use in the present textbook.
This study aims to analyze the effect of attitudes of Korean residents in Japan towards learning the Korean language and their motivational intensity on their Korean proficiency. Data for this study came from a survey on language use of Korean residents in Japan which was conducted in 2016, and questionnaire items referred to language attitude, language use and the degree of understanding language; language use; language learning and Korean ethnic identity. The main results are as follows. First, there were significant differences in Korean language proficiency depending on age, education levels and generation. Second, the control for socio-demographic characteristics, the influence of attitudes towards Korean language on Korean proficiency was statistically significant. However, Korean proficiency was not significantly influenced by motivational intensity. Lastly, moderated effects of immigrant generation in the relation between Korean language attitudes and Korean proficiency were significant. Therefore, the effect of Korean language attitudes on Korean proficiency was more influential on second and third generation Korean-Japanese learners than first generation Korean-Japanese learners. Based on these results, this study suggests that in order to promote Korean language education for Korean residents in Japan, it is required to build positive attitudes toward Korean language, and to consider immigrant generation as a major factor.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.36
no.6
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pp.867-876
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2016
In accordance with the changing of society, remarkable increase in knowledge and information, the competencies to choose and use proper information in various domains are considered as an important skill. As one of the methods in developing these competencies, it is emphasized that a problem-based learning can make student understand and use knowledge by solving the contextualized problem. However, it is skeptical of learner's development of competencies to use knowledge by solving well-defined given problem. Therefore it is required that students be allowed to develop the competency to find problem through experiences to determine and evaluate the purpose of the problem and method. The purpose of this study is to understand how undergraduate students use science or technology in finding a problem. In this line, this study articulated four cases conducted by participants who engaged in convergence teaching-learning program. And this study investigated the participants' process of problem-finding, method and reason to apply science or technology. The results were drawn by analyzing interviews and written data, including their proposal, a poster, and final reports. Participants changed the form of problem from initial ill-structured one into a concrete one, where the participant could derive a detailed solution. Science or technology applied as the detailed example to convert problem into a concrete form, or as the analyzing tool or theoretical background of problem to make a link with other domain. Their reason of applying science or technology could be summarized in 'personal interest based on prior experience' and 'alternatives to resolve a dissatisfaction.' Based on the result, this study suggests holistic approach that is included in both intuitive thinking and logical thinking and metacognitive regulation to stimulate problem-finding in problem-based learning program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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