van Hiele의 사고수준 이론에는 기초수존, 제1수준, 제2수준, 제3수준, 제4수준 등 5가지가 있고, 이 중에서 국민학교에 해당되는 것은 기초수준 (1학년), 제1수준(2, 3학년), 제2주순 (4, 5, 6학년) 등 세 가지 뿐이다. 그리고 기하학적의 구조 인식론에는 관제, 구성, 정의, 공리, 정리, 증명, 척도, 자호, 응용 등 9가지 단계가 있고, 이 9가지 단계를 기초수준, 제 1수준, 제 2수준의 각 수준에 대응시켜서 거기에 해당되는 기하도형 학습을 연구·분석하였다. 기하도형에 관한 학습은 주로 경험성과 창의성을 바탕으로 하는 보기문제를 제시하여 그 흐름을 해결함으로써 각 수준의 각 단계들을 스스로 인식하도록 하였다. 특히 여기에서 처음으로 등장하는 기하학의 구조 인식론이라는 것은 위에서 언급한 9가지 단계를 차례로 거쳐 가야만 아동들은 도형을 올바르게 빠짐없이 인식할 수 있다는 이론이다. 이 이론의 특징을 예를 하나 들어서 설명해 보면, 흔히들 정의를 단순히 무정의어와 정의어로 구분하고 있는데 반하여, 이 이론에서는 서로 역동적인 관계를 갖고 있는 기초정의, 상황정의, 포괄정의, 기본정의, 부수정의, 특수정의 등으로 나누었다는 점이다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.36
no.2
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pp.191-202
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2016
In this study, a science museum teaching-learning model was developed with emphasis on play. In order to do this, the models of factor-centered museum education and process-centered museum education were reviewed and characteristics of science museum education were considered. The model developed in this study is called 'Play-Learning Model in Science Museum', and 'play' is defined as activities to achieve the mission in accordance with methods and rules set by individuals or small groups including scaffolding and play is divided into competition, simulation, and chance. 'Play-Learning Model in Science Museum' emphasizes learning using the articles on exhibition, scaffolding and interaction in small groups, and play. The model consists of four steps: 'Preparation', 'Exploring the exhibits', 'Experience', and 'Summary of learning content'. In the 'Preparation' step, the students form related knowledge and are ready to play. The 'Exploring the exhibits' step is the core step of this model, and entails the students solving problems in the mission by interacting with members of the small group. When they cannot find resolution, they get help. In the 'Experience' step, hands-on activities related to the prior step are included. In the 'Summary of learning content' step, the students summarize what they learned while playing. As science museum education is implemented in a variety of forms, continuous research about the science museum learning model and development of various programs are needed.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.5
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pp.45-54
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2009
In this paper, we propose an adult images detection algorithm using a mean intensity filter and an improved 2D Hough Transform. This paper is composed of three major steps including a training step, a recognition step, and a verification step. The training step generates a mean nipple variance filter that will be used for detecting nipple candidate regions in the recognition step. To make the mean variance filter, we converts an input color image into a gray scale image and normalize it, and make an average intensity filter for nipple areas. The recognition step first extracts edge images and finds connected components, and decides nipple candidate regions by considering the ratio of width and height of a connected component. It then decides final nipple candidates by calculating the similarity between the learned nipple average intensity filter and the nipple candidate areas. Also, it detects breast lines of an input image through the improved 2D Hough transform. The verification step detects breast areas and identifies adult images by considering the relations between nipple candidate regions and locations of breast lines.
Introduction : The purpose of scholarly paper is to review of motor learning concepts and to examine in integration of motor learning research finding in occupational therapy services for adults with hemiplegia. Body : The principles of motor learning is stage of learning, type of task, practice and feedback. Depending on stage of learning, therapist need to apply of the principles. In early stage of learning, therapists should be promote patient's awareness about therapeutic goals, task performance environment and how to perform. Whole practice, blocked practice and constant practice improve performance skill. In the latter stage of learning, therapists have to design a intervention protocol for patient to use the implicit feedback. Random practice and open task facilitates performance skills. Conclusion : When establishing the a intervention plan for adults with hemiplegia, therapists should systematically developed the principles of motor learning. Intervention program must be established by applying the principles of motor learning in accordance with the learner's level of task performance, and modified depending on the therapeutic progress.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.19
no.2
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pp.175-186
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2015
In this study, we developed the PATROL teaching and learning model by using digital textbooks in Smart Classrooms to correct the disadvantages of Flipped Classrooms. PATROL is an acronym for Planning, Action, Tracking, Recommending, Ordering, and Leading. In the Planning phase, teachers should make a lesson plan. Next, students take Action by watching online contents and completing assignments in their digital textbook. After that, Tracking is needed to analyze the students' activities and the results. Then, Recommending is used to provide suggested instructional activities to teachers based on that analysis. Next, Ordering requires that students request new materials for class activities. Finally, Leading allows teachers to provide materials at the appropriate level to their students based on the students' learning activities. Applying the PATROL model at two elementary schools resulted in an increase in student-directed speech as well as an increase in the number of group and individual activities. Teachers also had more time to walk around the classroom.
Proceedings of the Korean Society for the Gifted Conference
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2003.11a
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pp.185-186
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2003
영재교육 프로그램 개발의 핵심적인 부분은 영재들에게 적절한 교육과정이며, 대표적인 영재교육과정모형으로 삼부심화학습모형(Enrichment Triad Model: ETM), 학교단위 심화학습모형(Schoolwide Enrichment Model: SEM), 자기주도적 학습모형 (Self-Directed Learning Model), 퍼듀 3단계 심화학습 모형(Purdue Three-Stage Enrichment Model) 등이 있다. 이들 모형에 대한 적용 연구가 일부 초등학교냐 중학교의 시범적인 속진 및 심화 프로그램 실시로 적용된 바는 있으나 정규 교육과정에서는 실시될 기회가 없었다. 국내에서도 2002년 영재교육법 시행령 적용 이후 과학영재학교가 지정되어 운영되고 있기에, 영재교육을 위한 모형을 정규 교육과정 및 교수-학습 과정에 적용하고 그 효과를 밝히는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 삼부심화학습모형을 적용하기 위한 구체적인 교수·학습 과정안을 개발하고, 이를 과학영재학교 물리수업에 적용하여 그 과정과 학생들의 인식을 분석하고자 한다. 본 연구의 대상은 과학영재고등학교 1학년 72명이며 검사결과 지능지수, 추리력, 수리력, 지각력 면에서 매우 우수한 집단으로 나타났다. 삼부심화학습모형을 실시한 기간은, 1단계 활동을 2주간 실시하였고, 2단계 활동은 4개월간 진행하고 있으며, 3단계 활동은 겨울방학을 이용하여 실시할 계획이다. 삼부심화학습모형에 의하면 1단계는‘일반 탐색 활동을 통한 심화 학습’단계로 정규 교육과정 속에 포함되어 있지 않은 새롭고, 흥미로운 주제나 지식 영역들에 학생들이 접할 수 있도록 설계된 일반적 탐구 혹은 탐색 경험들을 제공하는 것으로 구성된다. 점수를 종속변인으로 하여 회귀분석을 한 결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 WAIS 소검사중의 기본지식문제가 TTCT 전체점수에 가장 높은 영향력을 미쳤다. 지능이 높은 그룹과 낮은 그룹에 대해 WAIS 11개 소검사와 TTCT 전체점수와의 상관을 구한 결과, 지능이 높은 그룹에서는 유의미한 상관을 의미는 소검사가 거의 없었던 것과는 달리, 지능이 낮은 그룹에서는 결정성지능을 대표하는 소 검사와 TTCT 도형검사 점수간의 상관이 유의미하게 나타났다. 이상의 결과를 통해 TTCT는 도형과 언어 검사 모두 유동성지능 보다는 결정성지능과 상관이 있음을 알 수 있는데, 이는 창의력 검사가 문제 해결 상황에 기존의 지식을 이용하는 능력을 측정하고 있기 때문으로 추정된다. 또한 지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹에 비해 창의력 검사와 지능 검사 사이의 상관의 정도가 높았는데, 이는 일정 수준까지는 창의적 능력이 결정성 지능에 의해 제한을 받으나 일정 수준 이상의 결정성 지능을 갖게 되면 더 이상 결정성 지능이 창의적 능력을 제한하지 않기 때문인 것으로 해석된다.circ}C$에서 2.5~8.2mg$CO_2$/kg.hr로 일반적으로 보고되고 있는 토마토 호흡속도와 일치하는 결과를 나타내었다.다.환원당인 sucrose 함량은 계속 증가하였고 fructose, glucose, sorbitol의 함량(추황의 sorbitol을 제외)은 생장이 촉진됨에 따라 증가하다가 다시 점차적으로 감소하였다. 이러한 결과는 총당과 환원당의 측정결과와 일치한 것으로 나타났다. 결론적으로 배의 성장에 따라 산 함량은 감소하였고 당 함량은 증가하였다.luco-pyranoside, quercetin 7-O
Journal of Korean Home Economics Education Association
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v.20
no.4
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pp.19-42
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2008
The purpose of this study was to develop practical problem-based home economics teaching.learning process plans about a unit 'the youth and consumer life' of middle school eighth-grade Technology and Home Economics by applying blended learning(BL) strategy. According to ADDIE instructional design model, this study was conducted in the following procedure: analysis, design/development, implementation, and evaluation. In the stage of design and development, the selected unit was converted into a practical problem-based unit, and practical problem-based teaching. learning process plans were designed in detail by using BL strategy. An online study room for practical problem-based home economics instruction grounded in BL strategy was prepared by using Edunet(http://community.edunet4u.net/${\sim}$consumer2). Eight-session lesson plans were mapped out, and study aids for students and materials for teachers were prepared. In the implementation stage, the first-session teaching plans that dealt with a minor question 'what preparations should be made to become a wise consumer' were utilized when instruction was provided to 115 eighth graders who were in three different province, and the other one was in a middle school in the city of Daejeon. The experimental teaching was implemented for two weeks in the following procedure: preliminary program, pre-online learning, main instruction and post- online learning. The preliminary program was carried out in a session in the classroom, and pre-online learning was provided before the main instruction was given in a session in the classroom. After the main instruction was completed, post-online learning was offered. In the evaluation stage, a survey was conducted on all the learners and teachers to find out their opinions and suggestions.
This paper aims to present the way to bring about significant results through performance improvement of learning algorithm in the research applying to machine learning. Research papers showing the results from machine learning methods were collected as data for this case study. In addition, suitable machine learning methods for each field were selected and suggested in this paper. As a result, SVM for engineering, decision-making tree algorithm for medical science, and SVM for other fields showed their efficiency in terms of their frequent use cases and classification/prediction. By analyzing cases of machine learning application, general characterization of application plans is drawn. Machine learning application has three steps: (1) data collection; (2) data learning through algorithm; and (3) significance test on algorithm. Performance is improved in each step by combining algorithm. Ways of performance improvement are classified as multiple machine learning structure modeling, $+{\alpha}$ machine learning structure modeling, and so forth.
In the past, delivering knowledge mainly, education focused on the development of left brain. However, as the importance of right brain is widely accepted, various approaches on education in creativity have been tried. With the advance in the research on the brain, it has been known that the left brain and the right brain are closely linked to work effectively while they are specialized to some functionalities differently. We developed an educational content exploiting Chinese characters to facilitate the balanced development of both brain. Making categorizations from Yin-yang and five elements of the universe, it consists of four stages. The first stage is to stimulate the brain with visual scandal. The second one, third one, and the fourth one are to develop the right brain, left brain, and both brain respectively. Through expert interview, the potential of the developed content as an efficacious method for brain development was verified.
Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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