Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.16
no.3
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pp.403-426
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2012
This paper analyzed 20 teaching practices of elementary mathematics lessons which were recognized as effective instruction by the local educational offices throughout Korea, using an analytic framework with 4 main domains (i.e., curriculum and content, teaching and learning, classroom environment and atmosphere, and assessment) and a total of 44 sub-elements. The results of this study showed that the lessons focused on the key mathematics concepts according to the national mathematics curriculum and learning objectives, managed students in terms of shared rules within each classroom, and evaluated students' understanding of the concepts at the end of the lesson. However, the lessons did not foster students' calculation skills and only partly used either technology or game. Building on the related studies, this paper included implications of implementing high-quality mathematics instruction.
Thomson, Jennifer E.;Poudrier, Grace;Stranix, John T.;Motosko, Catherine C.;Hazen, Alexes
Archives of Plastic Surgery
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v.45
no.5
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pp.395-402
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2018
Increased emphasis on competency-based learning modules and widespread departure from traditional models of Halstedian apprenticeship have made surgical simulation an increasingly appealing component of medical education. Surgical simulators are available in numerous modalities, including virtual, synthetic, animal, and non-living models. The ideal surgical simulator would facilitate the acquisition and refinement of surgical skills prior to clinical application, by mimicking the size, color, texture, recoil, and environment of the operating room. Simulation training has proven helpful for advancing specific surgical skills and techniques, aiding in early and late resident learning curves. In this review, the current applications and potential benefits of incorporating simulation-based surgical training into residency curriculum are explored in depth, specifically in the context of plastic surgery. Despite the prevalence of simulation-based training models, there is a paucity of research on integration into resident programs. Current curriculums emphasize the ability to identify anatomical landmarks and procedural steps through virtual simulation. Although transfer of these skills to the operating room is promising, careful attention must be paid to mastery versus memorization. In the authors' opinions, curriculums should involve step-wise employment of diverse models in different stages of training to assess milestones. To date, the simulation of tactile experience that is reminiscent of real-time clinical scenarios remains challenging, and a sophisticated model has yet to be established.
The purpose of this study is to explore normal distribution in probability distributions of the area of statistics in high school mathematics. To do this these contents such as approximation of normal distribution from binomial distribution, investigation of normal distribution curve and the area under its curve through the method of Monte Carlo, linear transformations of normal distribution curve, and various types of normal distribution curves are explored with CAS calculator. It will not be ablt to be attained for the objectives suggested the area of probability distribution in a paper-and-pencil classroom environment from the perspectives of tools of CAS calculator such as trivialization, experimentation, visualization, and concentration. Thus, this study is to explore various properties of normal distribution curve with CAS calculator and derive from pedagogical implications of teaching and learning normal distribution curve.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
Although Intelligent Tutoring System(ITS) offers individualized learning environment that overcome limited function of existent CAI, and consider many learners' variable, there is little development to be using at the sites of schools because of inefficiency of investment and absence of pedagogical content knowledge representation techniques. To solve these problem, we should study a method, which represents knowledge for ITS, and which reuses knowledge base. On the pedagogical content knowledge, the knowledge in education differs from knowledge in a general sense. In this paper, we shall primarily address the multi-complex structure of knowledge and explanation of learning vein using multi-complex structure. Multi-Complex, which is organized into nodes, clusters and uses by knowledge base. In addition, it grows a adaptive knowledge base by self-learning. Therefore, in this paper, we propose the 'Extended Neural Logic Network(X-Neuronet)', which is based on Neural Logic Network with logical inference and topological inflexibility in cognition structure, and includes pedagogical content knowledge and object-oriented conception, verify validity. X-Neuronet defines that a knowledge is directive combination with inertia and weights, and offers basic conceptions for expression, logic operator for operation and processing, node value and connection weight, propagation rule, learning algorithm.
Using the tangible programming tools, which combines physical objects (e.g. robot) and educational programming language, may help to encourage learners' creative thinking as well as to enhance problem solving ability. That is, learners can have opportunities to simulate problem solving processes through the physical objects, such as robots. Therefore, they can minimize an fixation about problem solving process. These experience is effective to induce creative thinking that is useful to find new solutions and change environment actively. Therefore, we developed a robot based programming teaching and learning curriculum and implemented it in college level introductory programming courses. The result shows that the robot based programming learning has a positive effect in all three factors of learners' creative problem solving potential, especially in a cognitive factor. The cognitive factor includes general problem solving abilities as well as factors that explain creativity, such as divergent thinking, problem recognition, problem representation. These result means that the developed robot based programming teaching and learning curriculum give positive effect to creative problem solving abilities.
Park, Na Hyeon;Oh, Ji Heon;Ryu, Ga Hyun;Lopez, Patricio Rivera;Anazco, Edwin Valarezo;Kim, Tae Seong
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.5
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pp.179-186
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2021
Manipulation of complex objects with an anthropomorphic robot hand like a human hand is a challenge in the human-centric environment. In order to train the anthropomorphic robot hand which has a high degree of freedom (DoF), human demonstration augmented deep reinforcement learning policy optimization methods have been proposed. In this work, we first demonstrate augmentation of human demonstration in deep reinforcement learning (DRL) is effective for object manipulation by comparing the performance of the augmentation-free Natural Policy Gradient (NPG) and Demonstration Augmented NPG (DA-NPG). Then three DRL policy optimization methods, namely NPG, Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO), have been evaluated with DA (i.e., DA-NPG, DA-TRPO, and DA-PPO) and without DA by manipulating six objects such as apple, banana, bottle, light bulb, camera, and hammer. The results show that DA-NPG achieved the average success rate of 99.33% whereas NPG only achieved 60%. In addition, DA-NPG succeeded grasping all six objects while DA-TRPO and DA-PPO failed to grasp some objects and showed unstable performances.
The recent ERP and CRM is mostly focused on the conventional function performances. However, the recent business environment has brought the change in market due to the rapid progress of internet and e-commerce. It is mostly becoming e-business and spreading out as development of the relationship with other cooperating companies, the rapid progress of the relationship with customers, and intensification competitive power through the development of business progress in the organization. CRM(custom relationship management) is a kind of the marketing progress which forms, manages, and intensifies the relationship between the customers and companies to manage the acquired customers and increase the worth of customers for the company. It needs the system base which analyzes the information of customers since it functions on the basis of various information about customers and is linked to the business category such as producing, marketing, and decision making. Since ERP is extending its function to SCM, CRM, and SEM(strategic Enterprise Management), the 21 century s ERP develop as the strategy tool of e-business and, as the mediation for this, will subdivide the functions of CRM effectively by the analogic study of data. Also, to accomplish classification work of the file which in existing becomes accomplished with possibility work with an automatic movement with the user will be able to accomplish a more efficiently work the agent which in order leads the machine studying law, it is one thing with system feature.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.1
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pp.31-42
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2013
This research sheds light on the non-intrusive traits of mobile devices (Electronic Guidebook, Rememberer, I-Guides and eXspot) deployed in Exploratorium for enhancing visitor experience via case studies. In an interactive exhibition environment, non-intrusiveness was the key to supporting the immersive experience and meaning-making for visitors. The usability of hand-held devices directly impacted on the non-intrusiveness, thereby reshaping the form-factors of mobile devices. The change in from-factor has also minimized the functions of devices as the remember of museum experience. Furthermore, the role of mobile devices, which turned from a supposed multi-media guide to a mere rememberer, made them virtually impossible for realizing the "seamless visiting model" originally planned. An array of projects carried out in Exploration have achieved some degree of success such as increasing viewing time as well as reinforcing post-visit activities. However, taken from musicological perspective, increase in viewing time is by all means insufficient to be taken as proof since it is assumed to be achieved by photo-taking (i.e. MyExploratorium) rather than by interacting between visitors and exhibits. This issue --increased viewing time -- needs to be analyzed in depth. All in all, mobile devices used in Exploratorium can be defined as a learning tool/educational supporting medium based on personalization for (visitors') optimizing extended museum experience.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.16
no.5
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pp.49-58
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2013
The purpose of this review is to identify factors that affect the quality of cyber universities. While the previous studies focused on the university-level factors, the review revealed that the country-level, social-level, and individual-level variables are also important factors influencing the quality of cyber universities organically and systematically. Therefore, the current study asserts that additional predictors should be added with regard to its systemic structure. These variables would include basic educational environment (e.g., teachers, staff, educational system), related regulations, management system, student willingness to participate in learning and their motivation, the government's awareness of cyber universities and polity support, and societal recognition/assessment of cyber universities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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