This paper is devoted to evaluate the effect of bilingual mathematics learning of Mongolian students in the primary school of Inner Mongolia. The study used tests and examined 305 Mongolian students' math achievement from Mongolian school and 277 Mongolian students from Mongolian and Han mixed school, at the same time 301 students from Guangxi regular primary school for comparison. Multivariate statistical analysis shows that there is no significant difference between these students. The results showed that the implementation of bilingual mathematics education in Inner Mongolia have achieved the desired effect. The reasons leading to the observed results are analyzed. There is a long history of bilingual education in Inner Mongolia, so the bilingual education system is complete, and the bilingual teaching resources are relatively abundant, especially the mathematics term translation between Mongolian and Chinese is standardized and unified.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.10
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pp.233-242
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2019
At present, our society is reducing the birth rate, and the school population is decreasing, but multicultural students are facing the increasing social phenomenon. We all need to make sure that bilingual teaching and learning is effective for children of multicultural families who need to live in the days of Phono Sapiens so that they can live confidently as members of our society. To this end, there is a great need for a bilingual teaching and learning method that enables children from multicultural families to be free from language and cultural prejudice and to actively communicate and interact. In this paper, we propose a customized bilingual education method that applies various teaching and learning methods according to the development cycle, school age, and Korean language ability of children of multicultural families. The proposed bilingual teaching method for children of multicultural families is a teaching and learning method that applies the Waldorf teaching principle.
This study investigated results of bilingual learning of mathematics in teaching quadratic functions at an international high school in South Korea. Unlike a Korean traditional public school, this international school has provided bilingual learning. 10th grade students enrolled two math classes, Algebra II that was taught in English through CCSS and High School Mathematics I that was taught in Korean through the Korean National Math Curriculum. In order to collect information on students' behaviors and math achievement, we analyzed students' academic back grounds, mathematical abilities, results of interviews, observations, questionnaires and assessments. The results of this study include specific benefits. Bilingual learning of mathematics is effective as a method to improve Korean students' mathematical abilities and attitudes as well as positive influence on Korean mathematics education.
This study investigated the learning process of Chines international student within a technology environment, who was studying in Korea to be well equipped as a math teacher in future. Her activities were observed and guided in a class for pre-service teachers in one university, Kyunggido, in the second semester of 2014. She experienced obstacles such as the lacks of comprehending Korean sentences, Korean math terminologies, mathematical concepts, and fidelities of technology in her learning. She was recovered by bilingual effect, visualization activities, repetition activities, and group activities. There was a learning helper who made her learning possible in a bilingual way. Thus, the bilingual education is crucial for students with multi-cultural background.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.1
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pp.99-103
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2007
Translation equivalence is very important for bilingual lexicography, machine translation system and cross-lingual information retrieval. Extraction of equivalences from bilingual sentence pairs belongs to data mining problem. In this paper, discriminative learning methods are employed to filter translation equivalences. Discriminative features including translation literality, phrase alignment probability, and phrase length ratio are used to evaluate equivalences. 1000 equivalences randomly selected are filtered and then evaluated. Experimental results indicate that its precision is 87.8% and recall is 89.8% for support vector machine.
This study investigates the developmental process of Korean postverbal negation in a Korean-English bilingual child. The purposes of this study are firstly to find both common and divergent paths in the development of Korean postverbal negation in terms of both syntactic development and pragmatic uses of postverbal negation; and secondly to investigate explanations for the special pattern of development observed. The data were collected from one bilingual child (R) who is simultaneously acquiring two languages, Korean and English over two years between the ages of 5;00 and 700 (years; months). The data collection was carried out in four periods in two different environments: Periods I and III in Australia, Periods II and IV in Korea. The development of postverbal negation showed that when R was in Australia, she employed both L1 and L2 learning mechanisms, while when she was in Korea, she employed L1 learning mechanisms. The results reveal that L1 and L2 mechanisms are not basically different because R shows both forward and backward developmental features in conjunction with the two different language environments: Korea and Australia.
Recently, with the machine learning trend, most of the machine translation systems on over the world use two syntax tree sets of two relevant languages to learn syntactic tree transfer rules. However, for the English-Vietnamese language pair, this approach is impossible because until now we have not had a Vietnamese syntactic tree set which is correspondent to English one. Building of a very large correspondent Vietnamese syntactic tree set (thousands of trees) requires so much work and take the investment of specialists in linguistics. To take advantage from our available English-Vietnamese Corpus (EVC) which was tagged in word alignment, we choose the SITG (Stochastic Inversion Transduction Grammar) model to construct English- Vietnamese syntactic tree sets automatically. This model is used to parse two languages at the same time and then carry out the syntactic tree transfer. This English-Vietnamese bilingual syntactic tree set is the basic training data to carry out transferring automatically from English syntactic trees to Vietnamese ones by machine learning models. We tested the syntax analysis by comparing over 10,000 sentences in the amount of 500,000 sentences of our English-Vietnamese bilingual corpus and first stage got encouraging result $(analyzed\;about\;80\%)[5].$ We have made use the TBL algorithm (Transformation Based Learning) to carry out automatic transformations from English syntactic trees to Vietnamese ones based on that parallel syntactic tree transfer set[6].
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.2
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pp.53-60
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2020
Sentiment analysis is the automated process of understanding attitudes and opinions about a given topic from written or spoken text. One of the sentiment analysis approaches is a dictionary-based approach, in which a sentiment dictionary plays an much important role. In this paper, we propose a method to automatically generate Korean sentiment lexicon from the well-known English sentiment lexicon called VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner). The proposed method consists of three steps. The first step is to build a Korean-English bilingual lexicon using a Korean-English parallel corpus. The bilingual lexicon is a set of pairs between VADER sentiment words and Korean morphemes as candidates of Korean sentiment words. The second step is to construct a bilingual words graph using the bilingual lexicon. The third step is to run the label propagation algorithm throughout the bilingual graph. Finally a new Korean sentiment lexicon is generated by repeatedly applying the propagation algorithm until the values of all vertices converge. Empirically, the dictionary-based sentiment classifier using the Korean sentiment lexicon outperforms machine learning-based approaches on the KMU sentiment corpus and the Naver sentiment corpus. In the future, we will apply the proposed approach to generate multilingual sentiment lexica.
The study purposes to explore the effects of individual characteristics and home environments of children on their bilingual language aquisition, that is, to examine whether their English language competency is different from their Korean language competency depending on those variables. Thus English or Korean language competency of children who had had early exposure in English learning were studied in terms of child's individual characteristics such as age, gender, exposure period to English, intelligence, and experiences of visiting English-speaking countries, and home environments such as parental age, educational level, income level, their perceived English competency, their perceived significance of English and Korean language, and the frequency of using English at home. 72 children who went to English kindergarten were tested with Peabody Pictures Vocabulary Test-Revised (PPVT-R) in Korean version and in English version respectively. The results show that child's intelligence and experiences of visiting English-speaking countries influence their Korean language competency. Also child's age, exposure period to English and experiences of visiting English-speaking countries influence their English language competency. Moreover their mother's educational background, father's English fluency, mothers' English fluency, and the frequency of using English at home influence child's English language competency, whereas any variables did not influence child's Korean language competency. Accordingly, child's English and Korean language competencies are related to each other.
This study aimed to understand communicative and socialization practices of immigrant bilingual families in everyday learning situations by examining interactions between parents and children in the United States. Drawn on language socialization theory and socio-cultural factors influencing immigrants, this study explored how three Korean American mothers struggled as they helped their children with homework by interviewing the mothers and observing mother-child interaction during homework time. The study paid attention to the emotional values of immigrant parents that they tried to teach their children who are members in two distinctive communities, such as Korean American and mainstream American. The findings showed that parental socialization practices had effects on children's emotional and social competence and at the same time the socialization process was bidirectional. Mothers started with Korean values, but they faced challenges with the English language, different demands for American homework, and children's rejection of their attempts. Mothers needed to change their strategy and borrow American ways of keeping emotional distance from their children by acknowledging their independence. Their struggles are discussed with attention to their language choice and culture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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