The purpose of this study is to develop a test which can be used in identification of the gifted students in the area of mathematics. This study was carried out for two years from 1996. Mathematical giftedness is, in this study, regarded as a result of interaction of mathematical thinking ability, mathematical creativity, mathematical task committment, background knowledge. This study presumed that mathematical thinking ability is composed of seven thinking abilities: intuitive insights, ability for information organization, ability for visualization, ability for mathematical abstraction, inferential thinking ability(both inductive and deductive thinking abilities), generalization and application ability, and reflective thinking. This study also presupposed that mathematical creativity is composed of 3 characteristics: fluency, flexibility, originality. The test for mathematical creative problem solving ability was developed for primary, middle, and high school students. The test is composed of two parts: the first part is concentrated more on divergent thinking, while the second part is more on convergent thinking. The major targets of the test were the students whose achievement level in mathematics belong to top 15~20% in each school. The goodness of the test was examined in the aspects of reliability, validity, difficulty, and discrimination power. Cronbach $\alpha$ was in the range of .60~.75, suggesting that the test is fairly reliable. The validity of the test was examined through the correlation among the test results for mathematical creative problem solving ability, I. Q., and academic achievement scores in mathematics and through the correlation between the scores in the first part and the scores in the second part of the test for mathematical creative problem solving ability. The test was found to be very difficult for the subjects. However, the discrimination power of the test was at the acceptable level.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.223-225
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2000
사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.8
no.2
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pp.119-127
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2018
Training a very large deep neural network can be painfully slow and prone to overfitting. Many researches have done for overcoming the problem. In this paper, a combination of early stopping and ADAM based deep neural network was presented. This form of deep network is useful for handling the big data because it automatically stop the training before overfitting occurs. Also generalization ability is better than pure deep neural network model.
In order to find out Elementary pre-service teachers' reflective thinking and experiment performance ability related with Photosynthesis Experiment in the Korea Elementary School Science Textbook, the research is conducted targeting Elementary pre-service teachers. They are asked to carry out the experiment and write their own report about the difficulties and solutions of exploration process. This study aims to analyze Elementary pre-service teachers' reflection and experiment performance ability on Photosynthesis experiment based on 10 groups' reports and presentation materials. Reflective thinking extracts 108 statements which is associated with the four types of the sentence 'Knowledge, Procedure, Orientation, Attitude' in 10 reports. There are many sentences about reflective thinking acquired through analysis of the photosynthesis experiment. reflective thinking about the newly discovered type or changed concepts through experimentation in Knowledge is at the highest frequency. 56 sentences in relation to the ability to perform experiments are extracted by adding 4 different types of reflective thinking in 10 groups shown the highest frequency group and the lowest frequency group's report through analyzing 4 steps 'Experimental preparation and safety accident prevention', 'Experiments performance', 'Experimental results and generalization', and 'Experimental results and feedback.' Results of the analysis showed that there are the biggest difference between the two groups in 'experiment results supplement and feedback step.' In the lowest group's report, there's no contents related with 'Computer-assisted information processing' in the 'Experimental results summary and generalization stage', 'Alternative reagents and materials research', and 'Devising alternative experiment methods'.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.17
no.2
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pp.191-198
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2013
There are many studies about cognitive and non-cognitive characteristics of gifted children in the areas of math and science until now. Also, there is a lot of research for about cognitive and non-cognitive characteristics of gifted children. But, it lacks a lot of research on the characteristics of gifted children for information science area. So, characteristics of gifted children in the areas of information science are defined as structured information recall ability, regularization ability, reasoning ability, efficiency ability, structured ability, generalization ability, and abstract ability. And real problems for each ability are proposed. To make the evaluation questions proposed in this study on the cognitive gifted characteristics when compared with student achievement and prove that there is a correlation. The results of this study can be utilized in the evaluation of information giftedness children and can be utilized in the development of gifted education programs.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.25
no.5
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pp.624-633
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2005
Line graphs are frequently used to communicate data and basic concepts in classroom activities, Science teachers often assume that students are able to interpret the symbolic meaning of the graphs, but such an assumption is not based on sufficient evidence, The purpose of this study was to investigate the relationships of graphing ability to science-process skills and academic achievement of high school students: With regard to science-process skills, graphing ability was found to have a slight correlation with science-process skills (.41). Among the sub-skills of the science-process, graphing ability was seen to have a relatively high correlation with basic science-process skills such as 'measuring', 'inferring', 'predicting', while having relatively low correlation with integrated science-process skills such as 'formulating hypothesis' and 'generalization', With regard to academic achievement, graphing ability appeared to have no correlation with academic achievement (.06). Hence, a correlation between graphing ability and science-process skills was proved. It can also be concluded that improving graphing ability will greatly support students with their science study and, therefore, organized efforts and efficient educational methods should be developed in order to overcome the insufficient graphing ability among high school students.
Park, You-Jeong;Casasola, Marianella;Kim, Jin-Wook
Child Studies in Asia-Pacific Contexts
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v.2
no.2
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pp.77-90
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2012
The present study investigated infants' ability to form a category of a support relation (i.e., "on") when the objects depicting the relation were perceptually simple versus more complex. Twenty Korean infants of 14 months were habituated to dynamic support events with objects that were either simple or more complex in appearance. They were then tested with events that differed from the habituation events in the specific objects, spatial relation, or both. Infants formed a support category whether familiarized to simple or complex objects, looking significantly longer at test events with a novel than familiar relation. The results indicate that at 14 months of age, object features do not impact infants' ability to form a categorical representation of support.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.3
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pp.305-314
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2001
In this paper, we construct an automatic evaluation system of psychological feeling for corporate identity (CI) symbol mark based on a fuzzy neural network technique. The system is modelled by trainable fuzzy inference rules with several input variables (qualitative and quantitative design components of CI symbol mark) and a single output variable (consumer's feeling). The back propagation learning algorithm, which is a conventional learning method of multilayer feedforward neural networks, is used for parameter identification of the fuzzy inference system. The learning ability to train data and the generalization ability to test data are evaluated for the proposed evaluation system by computer simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
There has been insufficient studies on the effect of programming language learning on logical thinking ability. Each study result on the improvement degree and items of logical thinking ability is different according to the object of the study, its method, and the learning subject, which makes the generalization process difficult. Moreover, the necessity of programming language learning seems not proved, because it is not apparent whether the improvement of logical thinking ability is due to the advancement of knowledge or programming language learning. In this study, we instructed educational programming languages to elementary students in 6th grade for 7 hours, investigated its effect on logical-thinking ability by the meta-cognition level, and compared the result with that of computer skill learning. As a result, for Dolittle, LOGO, and Powerpoint learning groups, the logical-thinking ability of high meta-cognition level students has increased with significance, but that of low meta-cognition level students has significantly increased for Dolittle and LOGO groups only. However, regardless of meta-cognition levels, there was no significant difference of logical-thinking ability between all three groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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