In the traditional computing paradigm, developers design software to run in a fixed and well-defined environment. The real environment, however, is too complicated to analyze all situations perfectly. Consequently, traditional software, which is implemented only for what is wanted as input, often fails badly in real environment. As a new approach, self-adaptive software can avoid runtime failures adapting to unpredictable situations. Self-adaptive software must firstly evaluate the contextual situation to determine the need for adaptation. Existing researches do not support the abstraction mechanism for identifying contextual problem. Consequently, they can have troubles with identifying the contextual problem as the execution environment is getting complex. In addition, they cannot support the expandability for contextual problems, which software can evaluate. This paper suggests the goal-based evaluation method of contextual situation for coping with the limitations of existing researches.
본 연구는 초등학교 수학의 연산 영역에 있어서, 문제설정활동의 두 가지 방법(문제꾸미기, 문제만들기) 중 어느 방법이 4학년 아동의 수학적 문제해결력에 더 효과적인지 알아보고, 아동의 학습능력수준과 성별에 따라 수학적 문제해결력의 신장에 더 유용한 문제설정방법을 찾아보는데 그 목적이 있었다. 그 결과 '문제꾸미기'에 의한 문제설정방법이 학습 수준이 상 ${\cdot}$중위 집단에서 유용한 방법이며, 문제해결력 요소 중 문제구성력과 전략적용력을 신장시킬 수 있다는 방법이라는 것을 알 수 있었고 남녀성별에 따른 유의미한 차이는 없었다. 이런 연구 결과로 주어진 문제를 조건과 내용을 바꾸는 다소 쉬운 문제설정 방법보다는 어떤 상황만 제시하고 그 상황 속에서 문제를 만들어보는 문제꾸미기의 문제설정 방법이 문제해결력의 신장에 도움이 됨을 알 수 있었다.
In this paper, we reviewed the history of mathematical problem solving since 1900 and investigated problem solving in modeling perspective which is focused on the 21th century. In modeling perspective, problem solvers solve the realistic problem which includes contextualized situations in which mathematics is useful. In this case, the problem is different from the traditional problems which are routine, close, and words problem, etc. Problem solving in modeling perspective emphasizes mathematizing. Most of all, what is important enables students to use mathematics in everyday problem solving situation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.355-358
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2024
본 논문에서는 기존 재난문자의 원리인 CBS(Cell Broadcast Service)의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 재난 상황에서 CBS는 단방향으로 사람들에게 정보를 전달할 수 있으나 양방향 소통이 불가능하여, 어떤 사람이 어디에서 문제를 겪고 있는지를 파악할 수 없다. 재난 상황 시 효율적으로 정보를 관리하고, 요구조자에 대한 구조를 진행할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 상황 설명과 위치 등을 생략하는 등 재난 피해 신고를 간편화하여 재난 상황으로 인한 피해를 추정하기 힘들다는 문제를 개선할 수 있다. 또한 이전에는 위치와 상황을 구체적으로 알려야 신고가 접수되었지만, 사용자가 위치와 상황을 구체적으로 알리지 않더라도 문자로 구조 요청이 가능해진다. 더 나아가, 재난 상황 시 음성을 추적할 수 있게 하여 직접 구조요청을 하지 못하는 상황에 대한 대처도 가능하다.
The 166 elementary school students of this study were divided into four groups by gender and degree of structure in problem situations. Written instruments ascertained intelligence, conceptual knowledge, science process skills, divergent thinking, intrinsic/extrinsic motivation, personality traits, and home environment. Results were that male students scored higher on problem finding in the ill-structured than in the moderately structured problem situation. In the ill-structured problem situation, personality traits, conceptual knowledge, and intrinsic motivation contributed to the scores of male students and home environment and conceptual knowledge contributed to the scores of female students. In the moderately structured problem situation, personality traits and intrinsic motivation contributed to the scores of all students, but science process skills contributed to the scores of female students only.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.241-243
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2003
지능형 정보 에이전트 시스템에서 사용되는 디폴트 규칙 시스템의 결론 집합을 생성하기 위한 추론 과정에서 불일치를 발생할 수 있는 새로운 오순 상황을 제시하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 의미론을 정의한다. 확장 논리 프로그램은 추론된 결과 집합에서 같은 심벌이 양의 부호와 음의 부호를 동시에 가진 형태로 존재하는 경우에 모순이 발생하게 된다. 막장 논리 프로그램에 기반을 둔 디폴트 추론 시스템에서도 이런 모순을 가지게 되며, 이 문제를 해결하기 위한 방법이 정의되어 있다. 하지만, 비단조 추론을 하는 디폴트 규칙 시스템에서는 이런 문제 외에도 모순이 발생하게 된다. 하지만, 기존의 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방범이 고려되지 않았다. 최근에 들어서 디폴트 규칙 시스템은 지능형 에이전트에 내재되면서 에이전트간의 협상과 업데이트 등에 많이 사용되고 있다. 만일, 에이전트 내에서 규칙 시스템이 모순 상황이 발생하는 경우 예기치 않은 손실이 발생하게 된다. 따라서 결론 집합을 일관성 있게 추론하는 것은 지능형 에이전트 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서 반드시 필요한 사항이다. 더욱이 에이전트 시스템의 사용분야가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존에 제안된 모순 이외에 각 분야에서 특성에 따라서 발생 가능한 모순이 발생하게 되며, 이 문제를 해결하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존에 정의된 모순 외에 발생 가능한 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 새로운 규칙 시스템의 의미론을 정의하였다.
The purpose of this research was to investigate the relationship between the students' strategy types and the recognition for proportional situations. The students' strategy types which were based on the results of ratio and proportion tests were divided into an additive type, a multiplicative type, and a formal type. This research analyzed the students' activities of categorization when were given the proportional problems and nonproportional problems to the students. And it also explored how to develop students' recognizing for the discrimination between the proportional situations and nonproportional situations. The results was the following. First, the students didn't discriminate the proportional situations and the nonproportional situations in the initial state but they came to discriminate little by little. Secondly, the students didn't discriminate the direct proportions and the inverse proportions until the last stage. Third, the multiplicative type was outperformed more than the formal type in solving the ratio and proportion problems but the formal type was outperformed more than the multiplicative type in discriminating between proportional situations and nonproportional situations. These results are interpreted as showing that solving ratio and proportion tasks and recognizing proportional situations are different aspects of proportional reasoning and it is necessary to understand multiplicative strategy with formal strategy in recognizing proportional situations.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.32
no.4
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pp.570-585
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2012
The Korean national curriculum for secondary school emphasizes scientific problem solving. In line with the national curriculum, many educational studies have been conducted in relation to science education. The objects of these studies were well-defined and well-structured problems. The studies were criticized for overlooking ill-defined and ill-structured problems. Some research has dealt with problem finding in ill-structured problems, which is related to creativity. There is a need for a study of scientific problem finding process in an ill-structured problem situation, because this study will help teachers wanting to teach scientific problem-finding in an ill-structured problem situation. The objective of this study was to conduct an empirical study on the scientific problem finding process in an ill-structured problem situation. One task of scientific problem finding in an ill-structured problem situation was assigned to 92 university students; thereafter, 32 of them participated in the research through interviews. Results indicated that the scientific problem finding process depended on initial clues and tentative solutions. Initial clues were affected by students' experiences, such as major classes, films, and novels. Tentative solutions were influenced by background knowledge of the tasks. Students screened information browsed on the Internet. They applied some standards for selection, particularly emphasized reliability standards, which are supposed to be studied in other contexts. All the students used assumptions to make their problems appear probable, which could be a useful tool to articulate.
As personal devices and pervasive technologies for interacting with networked objects continue to proliferate, there is an unprecedented world of scattered pieces of contextualized information available. However, the explosive growth and variety of information ironically lead users and service providers to make poor decision. In this situation, recommender systems may be a valuable alternative for dealing with these information overload. But they failed to utilize various types of contextual information. In this study, we suggest a methodology for context-aware recommender systems based on the concept of contextual boundary. First, as we suggest contextual boundary-based profiling which reflects contextual data with proper interpretation and structure, we attempt to solve complexity problem in context-aware recommender systems. Second, in neighbor formation with contextual information, our methodology can be expected to solve sparsity and cold-start problem in traditional recommender systems. Finally, we suggest a methodology about context support score-based recommendation generation. Consequently, our methodology can be first step for expanding application of researches on recommender systems. Moreover, as we suggest a flexible model with consideration of new technological development, it will show high performance regardless of their domains. Therefore, we expect that marketers or service providers can easily adopt according to their technical support.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.29
no.2
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pp.193-202
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2009
The purpose of this study was to investigate undergraduates' characteristics of problem-solving process through analysis of the response patterns on problem-solving laboratory. For this purpose, 18 freshmen taking a problem-solving-type general chemistry laboratory had been interviewed for the analysis of the characteristics of problem-solving process. According to the results, the students' responses have been classified into five types; trying to solve problems using new factors, trying to solve problems by finding missing factors in manual, recognizing problem-situations but just repeating the given process, not recognizing problem-situations but trying to solve doubts generated during execution, satisfying about results, and taking no further action. These results can be used as materials to suggest the role model of the students' laboratory execution and to look back on each students' execution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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