The purposes of this study were to investigate what attitudes students have toward learning proofs and what difficulties they have in learning proofs, and to examine how the use of dynamic geometry software, the Geometer's Sketchpad, helps students' proof learning. The study involved 117 9th graders in 2 high schools. According to questionnaire data, over 50 percent of the total respondents(116) indicated negative attitudes toward learning proofs, on the other hand, only 16 percent of the total respondents indicated positive attitudes toward the learning. Memorizing and remembering many kinds of theorems, definitions, and postulates to use in proving statements was the most difficult part in learning proofs, which the largest proportion of the total respondents indicated. The study found that the use of the Geometer's Sketchpad played positive roles in developing students' understanding of proofs and stimulating students' interests in learning proofs.
This study investigated the relationships among middle school students' perceptions on the roles of online tutor, their deep learning, achievement, and overall evaluation of learning experiences in the context of inquiry based online gifted mathematics and science learning. For this purpose, 249 middle school students who took online course were surveyed about their perceptions on the degree to which their tutor performed the roles as an online tutor. The students were also asked about the activities which indicate deep learning approaches and overall course experiences such as the level of satisfaction, understanding and engagement in the course. The regression analyses were conducted to examine the relationships of students' perceptions on the roles of online tutor, deep learning, achievement, and overall course experiences. The results first showed that the roles of online tutor which affects students' deep learning approach such as high-order learning, integrative learning, reflective learning were the role as a subject matter and evaluation expert. Among the sub variables of deep learning approach the variable that was related to students' overall achievement was the use of high-order learning strategy. Second, the achievement in inquiry task was related to the role of tutor as a guide of learning process and method. Third, students' overall course evaluations such as the level of satisfaction, understanding and engagement were not related to any role of tutor.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.49
no.6
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pp.39-47
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2012
As a scheme to efficiently reduce the effects of multipath fading in next generation wireless communication systems, cooperative communication systems have recently come into the spotlight. Since these cooperative communication systems use cooperative relays with diverse fading coefficients to transmit information, having all relays participate in cooperative communication may result in unnecessary waste of resources, and thus relay selection schemes are required to efficiently use wireless resources. In this paper, we propose an efficient relay selection scheme through self-learning in cooperative wireless networks using Q-learning algorithm. In this scheme, we define states, actions and two rewards to achieve good SER (Symbol Error Rate) performance, while selecting a small number of cooperative relays. When these parameters are well-defined, we can obtain good performance. For demonstrating the superiority of the proposed Q-learning, We compared the proposed scheme with Q-learning and a relay selection scheme with a mathematical analysis. The simulation results show that, compared to a scheme that obtains optimum relays through a mathematical analysis, the proposed scheme uses resources efficiently by using smaller numbers of relays with comparable SER performance. According to these simulation results, the proposed scheme can be considered as a good attempt for future wireless communication.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.1
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pp.93-99
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2020
With the development of digital technology and the increasing demand for learning how to improve one's ability to solve problems through play and participation interactions, a variety of edutainment game contents are being developed. The edutainment game contents developed until recently have received a large number of contents for intelligence development and transfer of knowledge such as Korean and English mathematics for children and children. Recently, there have been various researches on the necessity and effect of STEAM education that foster convergent science and technology talents with comprehensive thinking ability and scientific inquiry spirit through the fusion education method among the subjects including science, technology, engineering, mathematics, And there is a growing need for the development of a parish suitable for STEAM education. However, there is a lack of STEAM educational content development that incorporates the technology of creative convergence talent training to develop talented people who can think and solve problems by crossing various academic boundaries. Therefore, this study develops game contents for early childhood education by combining STEAM education which foster convergent science and technology talents with comprehensive thinking ability and scientific inquiry spirit. And we designed and implemented STEAM game contents for infant learning education which can induce the interest of children and have fun by using gyroscope sensor of smartphone.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.7
no.1
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pp.39-47
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2009
The METRO-K is a model for a radiological dose assessment due to a radioactive contamination in the Korean urban environment. The model has been taken part in the Urban Remediation Working Group within the IAEA's (International Atomic Energy Agency) EMRAS (${\mathbf{\underline{E}}}nvironmental$${\mathbf{\underline{M}}}odeling$ for ${\mathbf{\underline{RA}}}diation$${\mathbf{\underline{S}}}afety$) program. The Working Croup designed for the intercomparison of radioactive contamination to be resulted from the explosion of a radiological dispersal device in a hypothetical city. This paper dealt intensively with a part among a lot of predictive results which had been performed in the EMRAS program. The predictive results of three different models (METRO-K, RESRAD-RDD, CPHR) were submitted to the Working Group. The gap of predictive results was due to the difference of mathemathical modeling approaches, parameter values, understanding of assessors. Even if final results (for example, dose rates from contamintaed surfaces which might affect to a receptor) are similar, the understanding on the contribution of contaminated surfaces showed a great difference. Judging from the authors, it is due to the lack of understanding and information on radioactive terrors as well as the social and cultural gaps which assessors have been experienced. Therefore, it can be known that the experience of assessors and their subjective judgements might be important factors to get reliable results. If the acquisition of a little additional information is possible, it was identified that the METRO-K might be a useful tool for decision support against contamination resulting from radioactive terrors by improving the existing model.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.13
no.1
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pp.1-16
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2024
Over recent years, 6 Sigma has become a key methodology in manufacturing for quality improvement and cost reduction. However, challenges have arisen due to the difficulty in analyzing large-scale data generated by smart factories and its traditional, formal application. To address these limitations, a big data-based 6 Sigma approach has been developed, integrating the strengths of 6 Sigma and big data analysis, including statistical verification, mathematical optimization, interpretability, and machine learning. Despite its potential, the practical impact of this big data-based 6 Sigma on manufacturing processes and management performance has not been adequately verified, leading to its limited reliability and underutilization in practice. This study investigates the efficiency impact of DX SS, a big data-based 6 Sigma, on manufacturing processes, and identifies key success policies for its effective introduction and implementation in enterprises. The study highlights the importance of involving all executives and employees and researching key success policies, as demonstrated by cases where methodology implementation failed due to incorrect policies. This research aims to assist manufacturing companies in achieving successful outcomes by actively adopting and utilizing the methodologies presented.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.26
no.1
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pp.99-113
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2006
In this study, Korean middle school student science achievement results in the "Trends in International Mathematics and Science Study" (TIMSS 2003) were analyzed according to international benchmarks, content area, gender and student attitudes toward science. Overall Korea ranked the third internationally and had a mean score of 558. Korean students achieved top ranking in physics, but fell to the ninth place in chemistry. Unliked their counter parts in similar countries such as Singapore and Chinese Taipei, Korean students did not reach the highest benchmark. Compared to previous assessment, Korean girls showed improved performance; however, significant gender differences still exist in Korea; apparent from the better performance of boys than girls in the study. It is also noteworthy that Korean students were found to have the lowest self-confidence in learning science, a lower valuing science, and less enjoying learning science even though they produced high achievement scores.
Lee, Dong Gun;Kim, Suk Hui;Ahn, Sang Jin;Shin, Jae Hong
Journal of Educational Research in Mathematics
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v.26
no.3
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pp.333-354
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2016
The aim of the present study is twofold. One is to confirm a hypothesis that a student's rate concept influences her conceiving change of a function in the view of rate of change and the other is to build up foundations for understanding the transition process from her rate concept to the concept of rate of change when she investigates the change of concentration as an intensive quantity. We explored how three participating high school students recognized and expressed change of given functions by using their rate concept as a conceptual tool. The result indicates that a change in students' rate concept might have an effect on understanding how function values change in term of rate of change. We also expect that it could be a catalyst for further research for clarifying the relationship between students' rate concept and their development of a concept of rate of change as a foundation for learning calculus.
Various competencies such as critical thinking, systems thinking, problem solving competence, communication skill, and data literacy are likely to be required in the 4th industrial revolution. The competency regarding data literacy is one of those competencies. To nurture citizens who will live in the future, it is timely to consider research on teacher education for supporting teachers' development of statistical thinking as well as statistical knowledge. Therefore, in this study we developed and implemented a data analysis project for pre-service teachers to understand their changes in statistical knowledge in addition to their experiences of data-driven decision making process that required them utilizing their statistical thinking. We used a mixed method (i.e., sequential explanatory design) research to analyze the quantitative and qualitative data collected. The findings indicated that pre-service teachers have low knowledge level of their understanding on the relationship between population means and sample means, and estimation of the population mean and its interpretation. When it comes to the data-driven decision making process, we found that the pre-service teachers' experiences varied even when they worked as a small group for the project. We end this paper by presenting implications of the study for the fields of teacher education and statistics education.
This study tried to find out the applicability and effectiveness of the AI-based adaptive learning system in university classes by operating an AI-based adaptive learning system on a pilot basis. To this end, an AI-based adaptive learning system was applied to analyze the operation results of 42 learners who participated in basic mathematics classes, and a survey and in-depth interviews were conducted with students and professors. As a result of the study, the use of an AI-based customized learning system improved students' academic achievement. Both instructors and learners seem to contribute to improving learning performance in basic concept learning, and through this, the AI-based adaptive learning system is expected to be an effective way to enhance self-directed learning and strengthen knowledge through concept learning. It is expected to be used as basic data related to the introduction and application of basic science subjects for AI-based adaptive learning systems. In the future, we suggest a strategy study on how to use the analyzed data and to verify the effect of linking the learning process and analyzed data provided to students in AI-based customized learning to face-to-face classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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