The purpose of this study was to examine about science gifted class student's effect of education for the science gifted class. For this, 21 item-questionnaires were given to 292 students at the 4th, 5th and 6th graders in 3 elementary gifted schools located in Incheon. The results of this study were as follows: First, science gifted students were positive in effect of gifted class. This was more positive as class is low. Second, gifted students are thinking that it is helped to own learning that study at gifted class in cognitive side but appeared relatively low regarding school record or utterance, study method, thinking faculty, creativity. Third, they did not think that is exerting a lot of effects about own habit that study, interest, pride in emotional side. Fourth, they thought that is effective in relation with new friends more than teachers and parents in sociocultural side. Fifth, in private tutoring side they thought that is not influencing to solve academy taking a course of decrease.
Female rats of two groups (6 and 27 months) were tested in the passive avoidance test to investigate the age-dependency of the learning ability. The results showed a significantly better avoidance behavior in the young adult animals compared to the older ones. The influence of a 13-day treatment with Panax ginseng (30 mg/kg/d, oral) on 27 month old rats caused a considerably prolonging of the latency time in comparison to the untreated control group of the same age. In the open field the treated rats exhibited neither an altered locomotion nor exploration nor a changed emotional reactivity which could explain the improved avoidance reaction.
현재 인터넷 환경에서 텍스트는 다루기 쉽고 부하가 적어 가장 많이 사용되는 통신 수단이다. 그러나 화상 채팅과는 달리 자신의 표정이나 체스춰를 전달할 수 있는 방법이 없기 때문에 표현상의 한계가 있다. 이 글은 일상 대화를 텍스트로 입력받아, naive Bayes 알고리즘을 사용해 미리 정의된 감정 범주, 즉 울기, 웃기, 화내기 등으로 분류해 주는 방법에 관해 다루고 있다. 채팅사이트에서 수집된 학습데이터는 사람에 의해 해당 감정 범주로 태깅되고, 이렇게 태깅된 데이터가 학습엔진에 의해 통계 정보로 구축되면, 실제 채팅사이트에서 감정인식 엔진은 입력된 데이터를 분석해 해당 감정으로 분류한다. 연령별로 5개의 그룹으로 나눈 대화방에서 각각 1000문장씩 테스트해본 결과 평균 91.6%의 정확도를 얻을 수 있었다.
The 'Mobile Science Lab' is a public program designed to bring teenagers to be engaged in the activities of science and technology. In this study, we attended to elementary school students' participating actions in the program and intended to understand their enjoyment of science from sociocultural and practical perspectives. By drawing on case materials culled from our database, we articulated the features of the enjoyable science activities in the form of two major claims. First, students had rich opportunities to communicate emotionality, which therefore grounds emerging actions on the positive emotional valence. Second, ongoing actions opened up new action possibilities not only to the actors themselves, but also to other community members. The results of this study constitute theoretical frameworks for understanding enjoyment without dichotomizing emotion and cognition, and thereby contribute to designing enjoyable activities of learning science.
음악은 매장의 분위기를 결정짓는 중요한 요소이다. 그러나 현재 대부분의 매장에서는 음악 스트리밍 사이트에서 추천해주는 플레이리스트 혹은 개인의 취향에 의한 선곡이 이루어지고 있다. 이때 매장의 분위기와 적합하지 않는 곡이 선곡되는 경우가 발생하며 고객들로 하여금 불만스러운 경험을 제공할 수 있는 여지가 있다. 이에 본 연구는 기존의 음악 선곡 시스템을 고객 중심적으로 전환하고자 한다. 고객의 감정 분석, 상황 분석과 머신 러닝을 적용하여 현재 매장의 분위기와 어울리는 음악이 선곡되고 재생될 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
Anecdotes can produce an emotional and simple response that decreases stress and anxiety in a classroom. The use of anecdotes in building concepts of statistics can support an effective way of teaching and learning statistics. Particularly, we demonstrate several anecdotes including pictures as the medium of image that are designed to motivate statistical ideas by placing them at the beginning of a lecture and by appealing to prospective teachers weighed down. Our purpose is that under the constructivist view, prospective teachers have an opportunity effectively to teach statistical concepts using humorous anecdotes and to experience significant beliefs on identifying some frequent misconceptions in statistics. At this procedure, the anecdotal teaching practice is concerned with describing and evaluating many humorous anecdotes we have found useful in teaching introductory statistics. We hope that this paper can be helpful to prospective teachers who will teach students such topics as descriptive statistics, sampling, and hypothesis testing.
This article explored 9 EFL learners' emotional reactions they experienced in order to locate sources of EFL apprehension in university-based classroom settings. As part of further establishing construct validity of the measure (the FLPAS) Kim (2002) developed, lengthy interviews were adopted with focus on sources of discomfort with a variety of forms of language learning tasks. Findings showed that the interviewees confirmed most of the statements in the measuring tool, thereby increasing the trustworthiness of the measure. Specifically, the following themes or categories emanated from the analysis of interview data: (a) anxiety about performance in EFL classrooms; (b) EFL anxiety or discomfort about difficulties with cultural understanding; and (c) EFL anxiety induced by instructor and instruction.
음성을 통한 자동화된 감정 인식은 편리하고 다양한 서비스를 제공할 수 있어 중요한 연구분야라고 할 수 있다. 기계학습의 다양한 알고리즘을 사용하여 감정을 인식하는 연구가 진행되어 왔지만 그 성능은 아직 초보적 단계를 벋어나지 못하고 있는 실정이다. 앞선 연구에서 우리는 비감독 학습 방법으로 감성을 그룹화 하고 이것을 이용하여 다시 감독 학습을 하는 시스템을 소개 하였다. 본 연구에서 우리는 감독 학습 방법에서 사용했던 오류 역전파 알고리즘을 support vector machine(SVM) 으로 변경하고 몇 가지 구조를 변경하여 기능을 개선하였다. 실험을 통하여 성능을 측정하였으며 어느 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.148-154
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2021
With the advent of context-aware computing, many attempts were made to understand emotions. Among these various attempts, Speech Emotion Recognition (SER) is a method of recognizing the speaker's emotions through speech information. The SER is successful in selecting distinctive 'features' and 'classifying' them in an appropriate way. In this paper, the performances of SER using neural network models (e.g., fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN)) with Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are examined in terms of the accuracy and distribution of emotion recognition. For Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, by tuning model parameters, a two-dimensional Convolutional Neural Network (2D-CNN) model with MFCC showed the best performance with an average accuracy of 88.54% for 5 emotions, anger, happiness, calm, fear, and sadness, of men and women. In addition, by examining the distribution of emotion recognition accuracies for neural network models, the 2D-CNN with MFCC can expect an overall accuracy of 75% or more.
멀티모달 감정인식을 통해 사람의 감정을 정확하게 분류하고, 사람의 감정에 어울리는 음악을 매칭하는 시스템을 설계한다. 멀티모달 감정 인식 방법으로는 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 데이터셋을 활용해 감정을 분류하고, 분류된 감정의 분위기에 맞는 음악을 매칭시키는 시스템을 구축하고자 한다. 유니모달 대비 멀티모달 감정인식의 정확도를 개선한 시스템을 통해 텍스트, 음성, 표정을 포함하고 있는 동영상의 감성 분위기에 적합한 음악 매칭 시스템을 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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