The performance values of available techniques used in serodiagnosis of toxoplasmosis are satisfactory but they raise problems of equivocal and discordant results for very low IgG titers. Recently marketed, LDBio-Toxo II IgG Western blot (IB) showed an excellent correlation with the dye test. We estimated the proportion of equivocal and discordant results between the enzyme immunoassay Platelia Toxo IgG (EIA-IgG) and fluorescent antibody test (FAT) and assessed the usefulness of the IB as a confirmatory test. Out of 2,136 sera collected from pregnant women, 1,644 (77.0%) tested unequivocally positive and 407 (19.0%) were negative in both EIA-IgG and FAT. The remaining 85 (4%) sera showed equivocal or discordant results. Among them, 73 (85.9%) were positive and 12 (14.1%) were negative in IB. Forty-one (89.1%) equivocal sera in EIA-IgG and 46 (86.8%) equivocal sera in FAT were positive in IB. Reducing the cut-off values of both screening techniques improved significantly their sensitivity in detecting very low IgG titers at the expense of their specificity. In conclusion, equivocal results in routine-used techniques and their discordance in determination of the immune status in pregnancy women were not uncommon. IB test appeard to be highly useful in these situations as a confirmatory technique.
In this study, the effects of pre-learning attitude on learning participation and academic achievement was analyzed when applying the flipped learning methodology to engineering subject education. The modified PARTN teaching and learning model was applied, and pre-class survey, assessment on learning in pre-class, and post-class survey were conducted to analyze the effectiveness of flipped learning. The results were analyzed for 24 students who took the applied thermodynamics lecture. They were asked to take the course with the videos provided in the pre-class stage, and a pre-learning assessment was conducted to measure the completeness and understanding of the learning. As a result of the study, it was found that students with relatively excellent learning ability had excellent pre-learning evaluation results and excellent final academic achievement. In addition, the lower the pre-learning completion rate within the pre-learning period or the higher the learning rate using mobile devices, the more difficult it was to faithfully complete pre-learning, leading to poor pre-learning evaluation results. Meanwhile, the survey revealed that conducting pre-learning assessments were helpful in encouraging individual learning. In addition, cases reflecting pre-learning evaluation results to course grades showed higher pre-learning evaluation results than cases not reflecting pre-learning evaluation results to course grades, and in flipped learning classes, pre-learning evaluations act as a factor that promotes pre-class learning.
대부분의 로봇 학습도구가 성적 및 사교육능력이 우수한 집단 학생들의 창의성교구로 사용되고 있으며 아직, 재량활동시간 등의 정규교과 수업에 접목하여 사용되고 있지 않다. 본 연구는 비교적 저렴한 라인트레이서를 교구로 사용하여 학업성취도가 평균 이하인 초등학생 5학년들이 정규교과목과 연계하여 로봇학습을 할 수 있도록 12차시 분량의 교육과정과 교재를 개발하였다. 최적성을 확인하기 위해 학업성취 수준이 학년 평균 이하의 학생들을 대상으로 학습시킨 후 평가하였다. 각 차시별 학습결과를 산출물 중심으로 성취수준을 평가한 결과로 학업성취도가 낮은 학생들이 대부분의 교육과정 내용을 충분히 이해하는 수준으로 평가되었으며 본 연구에서의 실행경험을 통해 학업성적이 비교적 낮은 초등학생들이 정규교과 과정과 연계한 로봇교육 성공 가능성을 확인하였다.
본 연구를 통해 자석 및 자기장과 관련된 웹기반 과학학습 시뮬레이션들의 현황을 살펴보고, 시뮬레이션의 내용과 전략 및 디자인 측면에서 적절성을 평가하였다. 연구를 위해 과학학습 시뮬레이션 평가 기준을 고안하였으며, 초등교사 8명이 참여하여 자석 및 자기장 관련 시뮬레이션 14종을 평가 기준에 맞추어 평가하고 각 시뮬레이션의 특징을 기술하였다. 평가 결과를 바탕으로 시뮬레이션들을 상 그룹과 하 그룹으로 분류하였고, 상 그룹의 시뮬레이션에서 강점과, 하 그룹의 시뮬레이션에서 보완할 점들을 교수학습 내용, 교수학습 전략, 화면구성, 기술의 측면에 따라 분석하고 도출하였다. 연구 결과를 근거로 교수학습에 효과적인 자석 및 자기장 주제의 웹기반 시뮬레이션 개선을 위한 방안을 논의하였다.
이 연구에서는 초등 과학영재 학생의 과학긍정경험 향상을 위한 교수-학습 경험을 탐색하였다. 이를 위해 서울특별시의 한 초등 과학영재교육원에서 과학영재교육을 받는 초등학교 5-6학년 학생 36명을 선정하였다. 선정한 학생을 대상으로 과학긍정경험 지표에 관한 사전 검사와 사후 검사를 시행하였다. 또한 토요일에 진행되는 과학영재수업이 끝난 후에 일부 학생을 대상으로 과학긍정경험 향상을 위한 교수-학습 경험을 탐색하기 위해 개별적인 심층 면담을 시행하였다. 연구 결과, 해당 초등 과학영재교육원의 과학영재수업은 초등 과학영재 학생의 과학긍정경험을 향상시키는 것으로 나타났다. 과학긍정경험 향상을 위한 교수-학습 경험으로는 선행연구의 일반 학생에게서 나타난 '체험 중심의 탐구 활동', '학생 주도적 수업', '긍정적이고 전문적인 피드백', '탐구를 통한 지식 구성', '학생의 흥미와 적성을 반영한 수업', '실생활과 관련된 소재 활용', '모둠활동에서의 원활한 협업과 소통', '학습 내용의 적절한 난이도'의 8가지 교수-학습 경험과 과학영재 학생에게서 새롭게 나타난 '과학적 창의성 향상 전략을 통한 학습 경험', '꼬마 과학자로서의 탐구 경험', '심화 또는 속진 학습 경험', '우수한 학생과의 학습 경험', '다른 학생을 도와준 경험', '높거나 낮은 성취 경험'의 6가지 교수-학습 경험을 추출할 수 있었다. 이를 바탕으로 과학영재 학생의 과학긍정경험 향상 방안에 대한 실제적인 시사점에 대해 논하였다.
본 연구는 지역별 우수수업 동영상에서 나타나는 수학적 의사소통이 어떻게 이루어지고 있는지를 분석하여 양질의 수업을 찾아 교사의 수업 관행에 도움을 주고자한 것이다. 교사와 교실 전체 간에 이루어지는 담화를 중심으로 수업을 분석하기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다. 첫째, 지역별 우수수업 동영상의 수학적 의사소통 수업유형은 무엇인가? 둘째, 지역별 우수수업은 의사소통이 어떻게 이루어지고 있는가? 셋째, 담화중심 수업의 수학적 의사소통 수준은 어떠한가? 공개된 24개의 수업을 수업 유형에 따라 분류한 결과 초등학교 수학 수업의 특성상 조작 중심수업 유형이 가장 많은 것으로 나타나 다른 유형의 수업도 좀 더 이루어질 필요가 있음을 알 수 있었다. 그리고 교수 학습 지도안에서 수학적 의사소통 능력을 고려한 수업은 5개이며 이 중 1개 수업만이 수학적 의사소통 능력을 인지적 영역에 포함시키고 있어, 수학적 의사소통 능력에 대해 교사가 정확히 알 필요가 있었다. 또한, 학생 간 질문하기를 수업에 반영할 필요가 있었다.
The purpose of this study is to improve robotics education in public education. This study was conducted with 157 secondary school teachers regardless of their gender, age and majors. The results are as follows: First, 68.2% of the respondents (81.2% of the STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics)-related teachers) thought that robotics education should be included in public education because it will be a very important area in the future. Second, 73.3% of respondents (89.3% of the STEM-related teachers) agreed that robotics education will be worth teaching as a regular subject. The most important reason was that they thought the robots would be an excellent tool to initiate their class participation and increase their study motivation. Third, the results from this survey showed that the technology teachers would be the best suitable instructors for robotics education. Lastly, teachers felt a great deal of burden to teach robotics although they thought robotics education was necessary. In order to implement robotics education in public school, teachers think it is necessary to take professional training. In addition, teachers should be supported with the reduction in their workload along with sufficient fundings, educational robots such as LEGO MINDSTORMS, and newly designed teaching materials.
Because of its fast and precise welding performance, laser welding is becoming a new excellent welding method. However, the precise focusing and robust seam tracking are required to apply laser welding to the practical fields. In order to laser weld a type of T joint like a circular pipe on a square pipe, which could be met in the three dimensional structure such as an aluminum space frame, a visual sensor system was developed for automation of focusing and seam tracking. The developed sensor system consists of a digital CCD camera, a structured laser, and a vision processor. It is moved and positioned by a 2-axis motorized stage, which is attached to a 6 axis robot manipulator with a laser welding head. After stripe-type structured laser illuminates a target surface, images are captured through the digital CCD camera. From the image, seam error and defocusing error are calculated using image processing algorithms which includes efficient techniques handling continuously changed image patterns. These errors are corrected by the stage off-line during welding or teaching. Laser welding of a circular pipe on a square pipe was successful with the vision tracking system by reducing the path positioning and de focusing errors due to the robot teaching or a geometrical variation of specimens and jig holding.
In this paper, an inverse approach based on uniform load surface (ULS) is presented for structural damage localization and quantification. The ULS is excellent approximation for deformed configuration of a structure under distributed unit force applied on all degrees of freedom. The ULS make use of natural frequencies and mode shapes of structure and in mathematical point of view is a weighted average of mode shapes. An objective function presented to damage detection is discrepancy between the ULS of monitored structure and numerical model of structure. Solving this objective function to find minimum value yields damage's parameters detection. The teaching-learning based optimization algorithm has been employed to solve inverse problem. The efficiency of present damage detection method is demonstrated through three numerical examples. By comparison between proposed objective function and another objective function which make use of natural frequencies and mode shapes, it is revealed present objective function have faster convergence and is more sensitive to damage. The method has good robustness against measurement noise and could detect damage by using the first few mode shapes. The results indicate that the proposed method is reliable technique to damage detection in structures.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제2권1호
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pp.25-30
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2024
Kodály hand signs are symbols that intuitively represent pitch and note names based on the shape and height of the hand. They are an excellent tool that can be easily expressed using the human body, making them highly engaging for children who are new to music. Traditional hand signs help beginners easily understand pitch and significantly aid in music learning and performance. However, Kodály hand signs have distinctive features, such as the ability to indicate key changes or chords using both hands and to clearly represent accidentals. These features enable the effective use of Kodály hand signs. In this paper, we aim to investigate the changes in recognition rates according to the complexity of scales by creating a device for learning Kodály hand signs, teaching simple Do-Re-Mi scales, and then gradually increasing the complexity of the scales and teaching complex scales and children's songs (such as "May Had A Little Lamb"). The learning device utilizes accelerometer and bending sensors. The accelerometer detects the tilt of the hand, while the bending sensor detects the degree of bending in the fingers. The utilized accelerometer is a 6-axis accelerometer that can also measure angular velocity, ensuring accurate data collection. The learning and performance evaluation of the Kodály learning device were conducted using Python.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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