This study was conducted to confirm the necessity of analogical thinking and to empirically verify the effectiveness of analogical reasoning through the visual representation by analyzing the factors of problem solving depending on analogical conditions. Four conditions (a visual representation mapping condition, a conceptual mapping condition, a retrieval hint condition and no hint condition) were set up for the above purpose and 80 twelfth-grade students from C high-School in Cheong-Ju, Chung-Buk participated in the present study as subjects. They solved the same mathematical problem about sequence of complex numbers in their differed process requirements for analogical transfer. The problem solving rates for each condition were analyzed by Chi-square analysis using SPSS 12.0 program. The results of this study indicate that retrieval of base knowledge is restricted when participants do not use analogy intentionally in problem solving and the mapping of the base and target concepts through the visual representation would be closely related to successful analogical transfer. As the results of this study offer, analogical thinking is necessary while solving mathematical problems and it supports empirically the conclusion that recognition of the relational similarity between base and target concepts by the aid of visual representation is closely associated with successful problem solving.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.2
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pp.335-344
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2020
This study compared the structures and changes of help network between pre-service secondary teachers and pre-journalists who participated in the class related to network analysis to seek ways to activate a professional learning community. For this study, we used Exponential Random Graph Models (ERGM) based on ties as being interdependent and not conventional regression models requiring assumptions of independence between observations. The analysis subjects were 43 pre-service secondary teachers and 29 pre-journalists who responded both early and late in the help network survey. The main results were as follows. First, full models with network structural terms were better than simple models with no structural terms. Second, the effect of transitivity was not statistically significant in the pre-service secondary teachers' network. However, it was statistically significant in the pre-journalists' network. Third, there were effects of reciprocity, indegree popularity, and outdegree activity in the early help network of pre-service secondary teachers. On the contrary, there were only the positive effects of reciprocity and the negative effect of outdegree activity in the late network. Finally, this study demonstrated the possibility in educational fields' application of network structural effects and provided limitations and directions for future research.
The objective of this study is to examine the cognitive process that undergoes a middle student’s conceptual change about the universe by the cognitive conflict, using science history materials as a teaching strategy. Four eighth graders were selected and classified by three cognitive level. Students were interviewed and conducted to an inquiry activities regarding their viewpoint about the universe after each class, and their conceptual change patterns were analysed from pre-test and post-test. This study showed that each student held dissimilar astronomical preconceptions and various misconceptions about celestial motion. Students at the formal operational stage and transitional stage experienced the conceptual change from geocentricism to heliocentricism by instructional model upon the science history materials. Student at the concrete operational stage had either unscientific conception, no conception, or could not have a conceptual change even when being presented with an environment that arouses cognitive conflict ($R^2$: Phase change of Venus and its Rise and set time). They ended up having a cognitive change from geocentricism to heliocentricism by solving another problem ($R^2$: Relation between visible diameter and position of Mars). After the instruction, a conceptual achievement progress was reported with a $10\%$ improvement. Therefore, the instruction model based upon science history was effective on student’s scientific conceptual change.
In this paper, we propose an unmanned vehicle scratch detection deep learning model for car sharing services. Conventional scratch detection models consist of two steps: 1) a deep learning module for scratch detection of images before and after rental, 2) a manual matching process for finding newly generated scratches. In order to build a fully automatic scratch detection model, we propose a one-step unmanned scratch detection deep learning model. The proposed model is implemented by applying transfer learning and fine-tuning to the deep learning model that detects changes in satellite images. In the proposed car sharing service, specular reflection greatly affects the scratch detection performance since the brightness of the gloss-treated automobile surface is anisotropic and a non-expert user takes a picture with a general camera. In order to reduce detection errors caused by specular reflected light, we propose a preprocessing process for removing specular reflection components. For data taken by mobile phone cameras, the proposed system can provide high matching performance subjectively and objectively. The scores for change detection metrics such as precision, recall, F1, and kappa are 67.90%, 74.56%, 71.08%, and 70.18%, respectively.
The purpose of this study is to propose an improvement plan based on an analysis of the current earth science teacher education curriculum in the department of education in the four fields of teaching profession theory: student-teacher practice, subject lesson education, and subject content education. The following are the conclusions and suggestions of this study. In case of teaching profession theory, too much emphasis is put on pedagogical theory over practical issues, and a problem arises upon completion. Therefore, it is sugguest that teaching profession theory might be completed before subject lesson education to ensure more authentic subjects performing teaching profession. The current term for student-teacher training is too short to understand the whole school system. Current school system does not have any off-job training course or internship system. Therefore, student-teacher training term should be increased by at least $3{\sim}6$ months to play a vital role in the current system. The credit number of subject lesson education is too small compared with subject content education. Consequently, the credit number of subject lesson education should be increased, and more professor majored in subject lesson education should be recruited. Significant deviation between the content of subject content education and that of middle school grade exists, and there is also much difference in the ratio of subject according to university. To get rid of these problems, subject content education should be connected with subject lesson education and appropriate number of credit needs to be assigned to each subject domain.
This study aims to design mathematics-integrated classes that cultivate artificial intelligence (AI) thinking and to analyze students' AI thinking within these classes. To do this, four classes were designed through the integration of the AI4K12 Initiative's AI Big Ideas with the 2015 revised elementary mathematics curriculum. Implementation of three classes took place with 5th and 6th grade elementary school students. Leveraging the computational thinking taxonomy and the AI thinking components, a comprehensive framework for analyzing of AI thinking was established. Using this framework, analysis of students' AI thinking during these classes was conducted based on classroom discourse and supplementary worksheets. The results of the analysis were peer-reviewed by two researchers. The research findings affirm the potential of mathematics-integrated classes in nurturing students' AI thinking and underscore the viability of AI education for elementary school students. The classes, based on AI Big Ideas, facilitated elementary students' understanding of AI concepts and principles, enhanced their grasp of mathematical content elements, and reinforced mathematical process aspects. Furthermore, through activities that maintain structural consistency with previous problem-solving methods while applying them to new problems, the potential for the transfer of AI thinking was evidenced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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