Introduction: Critical thinking involves identifying problem(s), assessing resources, and generating possible solutions and allows clinical nurses to decide which solution is the most reasonable under the given circumstances, taking into consideration the "hat ifs" and how they will affect the end result. This research was conducted to further understanding and identification of subjective factors in critical thinking in clinical nurses. Methods: The research design was a Q-Methodological Approach. Q-population was formulated from a non-structured questionnaire and interviews from 17 experienced clinical nurses. Thirty selected Q-statements were sorted by 30 experienced clinical nurses. Results: Four factors for critical thinking were identified: (1) Deductive reasoning based on causal relation, (2) Construction of an effective model based on patients' responses, (3) Formulating categories based on priorities for effective interventions, and (4) Judging validity of the situational significance on clinical performances. Conclusion: Critical thinking is an attitude and reasoning process. From this study, the frame of reference for clinical nurses in formulating critical thinking within the context of clinical settings is identified and indicates the way nurses utilize thinking skills when they care for patients and areas that need further exploration as nurses and faculty develop education systems to advance clinical performance competency.
Dynamic and fragmented characteristics are two of the most significant factors that distinguish the construction industry from other industries. Previous forecasting techniques have failed to solve the problems derived from the above characteristics, and do not provide considerable support This paper deals with providing a more precise forecasting by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly developed model in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting, the choice of the numbers of referring projects was investigated. It is concluded that selecting similar projects at $5{\~}6{\%}$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model, which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology; it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the knowledge derived from invaluable experience.
In spite of enormous increase in data generation, its practical usage in the construction sector has not been prevalent enough compared to those of other industries. The author would explore the obstacles against efficient data application in the arena of expenditure forecasting, and suggest a forecasting method by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly suggested method in the research, enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. Among 99 projects collected, the cost data from 88 projects were processed to establish a new forecasting model. The remaining 10 projects were utilized for the validation of the model. From the comprehensive study, the choice of the numbers of referring projects was investigated in detail. It is concluded that selecting similar projects at 12~19 % out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model, which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology; it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the knowledge derived from invaluable experience.
This study aimed to investigate the characteristics of pre-service elementary teachers' understanding about scientific inquiry in terms of designing exploration and reasoning that is used to formulate explanations based on evidence. The research context was an open inquiry with using the Science Writing Heuristic (SWH) template in which participant students were not provided with inquiry questions. As data, lab. 39 pre-service elementary teachers participated in this study while taking their science methods course. Analyses of the reports were framed by the cognitive processes of inquiry (Chinn and Malhotra, 2002) and each report was coded and analyzed by the framework of inquiry (Tytler and Peterson, 2004). Results showed that groups' works that utilized the SWH template encouraged the participants to interact each other about scientific inquiry. They came up with more relevant and testable questions for their scientific inquiry. It implicates that children will be able to have chances of testing their own questions more properly by using the SWH template in science classes just as the participants did in this study. The use of the SWH template would help pre-service teachers to teach appropriately how to test inquiry questions to their students in the future. Discussion was made to figure out the characteristics or Korean pre-service elementary teachers' understanding about scientific inquiry.
Mathematics preservice teachers' Mathematical Content Knowledge ("MCK") includes not only knowledge for mathematics, but also academic knowledge for school mathematics and mathematical process knowledge. We can consider the items in PISA 2012 as suitable tools to assess process knowledge as well as mathematical content knowledge because these items are developed by competent international educational experts. Therefore, the responses to items with the low percentage of correct answers in conjunction with the mathematical contents were analyzed with focus on FMC. The results showed the reasoning competency in responses using the conditions of the problem and of understanding the conditions after reading the complex problems within the context (i.e. the reasoning and argumentation competency, and communication competency) requires improvements. Furthermore the results indicated the errors due to a lack of ability of devising strategies for problem solving. Based on the foregoing results, the implications towards the directions of the education for the preservice mathematics teachers have been derived.
본 연구에서는 현재 초등학교 수학에서 지도하고 있는 각의 크기에 따른 삼각형의 분류 즉, 예각/직각/둔각삼각형으로의 분류에 대해 고찰하였다. 우리나라 역대 교육과정과 외국의 교재들, 그리고 유클리드 원론의 관련 내용을 검토한 결과 그 도입이 수학적, 지각적 필연성을 가지는 것은 아니라는 것, 그렇지만 이후 중등수학을 공부할 때 유용하게 이용할 수 있는 이름으로서는 가치가 있다는 사실을 확인하였다. 이러한 검토를 바탕으로, 이 분류를 초등학교에서 다룬다면 몇몇 외국의 교재들과 같이 추론과 탐구의 맥락에서 다루는 것이 바람직함을 지적하고 그 실제 방안을 제안하였다. 마지막으로 이 연구의 논의는 교과서 내용 선정의 전반에 걸쳐 고려되어야 할 일반적인 측면을 가지고 있음을 지적하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권5호
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pp.979-986
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2021
Online food delivery and food delivery apps have continued to grow exponentially in Malaysia. Fundamental aspects in entrepreneurship of the food and beverage industry, such as knowledge and attitudes towards online food delivery services being outsourced, have yet to be extensively recognized. The present study intends to explore this area of subject matter within the Malaysian context by using behavioral reasoning theory. The actual interview for this study took place in May 2020, and 14 interviews had been carried out. All interviews were audio-recorded with the consent from the respondents for reference purposes and subsequently transcribed verbatim. The transcripts were then checked against audio records. Content analysis was used to analyze the transcripts by focusing on n frequency counts and coding of themes. A qualitative method has been adopted by employing an interview to elicit the perspectives of entrepreneurs from Sarawak on the determinants and barriers in outsourcing online food delivery services. Results indicate that high potential in revenue, broad exposure to reach customers, convenience, and provision of job opportunities are the four factors that determine to outsource. In contrast, food quality maintenance, trustworthiness, high cost incurred, and consumer technology resistance are four factors that serve as barriers towards outsourcing third-party online delivery.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.
서비스 로봇의 물체 인식은 배달, 심부름 같은 로봇이 수행하는 대부분의 서비스를 위해 매우 중요하다. 기존의 방법은 산업 환경에서 기하학적 모델에 기반 하여 물체를 인식하였으나, 환경 조건이 변화하고 로봇의 이동이 발생하는 실내 환경에서는 로봇의 위치에 따라 영상 속에서 물체가 가려져 있거나 작을 수 있어 인식이 잘되지 않는 상황이 발생한다. 이러한 불확실한 상황을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상에서 인식된 물체들을 컨텍스트 정보로 사용하여 관심 있는 물체의 존재를 추론하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 베이지안 네트워크와 온톨로지를 함께 사용하여 확률적 프레임 안에서 도메인 지식을 모델링하기 위한 방법과 추론 모델의 확장을 위해 동적으로 베이지안 네트워크를 생성하고 추론하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 이러한 방법의 성능을 검증하였고 확률적 모델 안에서 귀납적 추론이 갖는 장점을 확인할 수 있었다.
지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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