Today's education make an effort to be done on self-directed learning away from teaching students through a passive learning. In this paper, we implemented leveled incorrect analysis system based on SCORM which targets elementary students in mathematics. This system can analyze learner's weak points of problem scope and problem ability. Also, This led to higher academic achievement in the low level group by compensatory learning of incorrect analysis system according to individual level.
The article by Tae-Gu Kim et al. conducted elastic FE modeling, which was inappropriate for fracture of elastic-plastic chain material (11.3% of elongation). FE analysis results and the findings in the fracto-graphic analysis did not tally but contradicted each other. The article identified "incorrect installation"/bending forces as the root cause while FE results of the chain under bending forces showed very low stresses at fracture locations but the highest stress in the middle of shank of the chain. The article's "step-like topographies indicating the fracture due to bending moment rather than uniaxial tension" lacked scientific support. The load value carried by each chain section under bending/incorrect installation was only half of that under tension, thus the article using same load value in FE simulation comparison for bending and tension was incorrect. The real cause of the chain fracture was likely improper checking the lifted load or/and using the wrong chain with much lower safety working load.
Mathematics is the subject which is distinctive in logical hierarchy, so the dificiency of prior learning or lack of understanding can result in learning disabilities of follow-up study. To minimize the learning disabilities, we should percieve student's problems and correct them through "Error Analysis" so that they can make up meaningful learning. Especially, in the case of division, its meaning is various, and the interpretation of the quotient and the remainder is the difference according to the caculation results, so students are likely to make errors often. Therefore, in this study, I presented the measures of how to instruct them under the circumstances in which division is applied by analyzing examples of incorrect answers.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.5
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pp.1237-1242
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2024
There are a variety of evaluation methods used to evaluate and provide feedback to students, recognize shortcomings, and establish future plans. The purpose of the academic achievement evaluation is to check whether the student understands the content taught, identify areas that the student is unfamiliar with or misunderstand, and then provide supplementary study to prevent learning deficits. Multiple choice has been the evaluation system in Korea since the early 1970s, influenced by Tyler's goal-centered evaluation model that evaluates achievement of educational goals and Bloom's educational goal classification system. The most important item in education is the evaluation of whether you have properly understood the lesson and how deeply you know it. Therefore, in this study, in order to minimize cases where test takers stochastically answer the correct answer in a multiple-choice evaluation, the change in the standard deviation of grades was analyzed by applying a grading method that assigns negative points to incorrect answers. As a result of the study, it was found that the average score of the incorrect response evaluation was 1 to 4 points lower, and the standard deviation was wide. This showed that the test taker's discrimination ability was high in the wrong answer appraisal type.
Outlier detection methods help one to identify unusual instances in data that may correspond to erroneous, exceptional, or surprising events or behaviors. This work studies conditional outlier detection, a special instance of the outlier detection problem, in the context of incorrect data label identification. Unlike conventional (unconditional) outlier detection methods that seek abnormalities across all data attributes, conditional outlier detection assumes data are given in pairs of input (condition) and output (response or label). Accordingly, the goal of conditional outlier detection is to identify incorrect or unusual output assignments considering their input as condition. As a solution to conditional outlier detection, this paper proposes the ratio-based outlier scoring (ROS) approach and its variant. The propose solutions work by adopting conventional outlier scores and are able to apply them to identify conditional outliers in data. Experiments on synthetic and real-world image datasets are conducted to demonstrate the benefits and advantages of the proposed approaches.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2001.04a
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pp.109.2-130
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2001
The purpose of this study is (1) to demonstrate that ignoring group differences may mislead to incorrect conclusion when analyzing correlation data (e.g., factor analysis), (2) to highlight the importance of the data analytic method considering group differences, and (3) to provide ways of incorporating group differences in data analysis. In study, 1, ignoring group difference in factor analysis may mislead to incorrect factor structure. To remedy this, z-transform method and group analysis tool in covariance structure models were suggested. In study 2, the group differences effect was illustrated by using real data (IQ test data).
The purpose of this study is (1) to demonstrate that ignoring group differences may mislead to incorrect conclusion when analyzing correlation data (e.g.. factor analysis). (2) to highlight the importance of the data analytic method considering group differences. and (3) to provide ways of incorporating group differences in data analysis. In study 1. ignoring group difference in factor analysis may mislead to incorrect factor structure. To remedy this. z-transform method and group analysis tool in covariance structure models were suggested. In study 2. the group differences effect was illustrated by using real data (IQ test data).
Kim, Hyun-Kyung;Lee, In-Ho;Lee, Bongwoo;Lee, Kiyoung;Sim, Jaeho
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.35
no.1
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pp.121-130
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2015
Identifying students' achievement level and reflecting it on educational policy making or instructional improvement by analyzing the results of nationwide standardized assessment is an integral part of accountability in education. On the basis of this premise, we analyzed the characteristics of National Assessment of Educational Achievement (NAEA) items for middle school science subject conducted from 2010 to 2013 by using the option response rate distribution curve, the fittest graph estimated from the response rate of correct/incorrect options by achievement score. Furthermore, we classified the type of option response rate curve in terms of correct and incorrect options. Results of the analysis of option response curve showed that five types of correct option response curve (S-shaped, J-shaped, straight-shaped, F-shaped, and step-shaped) and 4 types of incorrect option response curve (down-slope, flat, mound, and up-slope) were identified. The most common type of items was the combination of S-shaped correct option response curve and down-slope incorrect option response curve, which are considered as appropriate items to discriminate the students according to achievement level. Moreover, correct option response was found to be correlated with incorrect option response. Based on the results, we also discussed some implications on teaching-learning method and classroom assessment in science education.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.108-115
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2020
Blended learning is a teaching method utilizing all the advantages in 'on and off-line' learning circumstances in order to enhance the learning effect and efficiency, more than the simple use of online factors in the classroom education. In this paper, we present the realization and simulation of algorithm for the realtime evaluation of low-grade and high-grade subjects in order to implement smart e-learning system, considering a lecture intelligibility. In order to grasp the levels of student's intelligibility, we simulated a function that automatically summarizes the study contents of class given by a lecturer. Especially, in administrator mode of smart e-learning system, we suggested and simulated a system in order to help the lecturer to easily manage the student's grades, and we have provided software to tell the student's intelligibility of lecture, analyzed the rate of incorrect answers, automatic judgment of lecture intelligibility and judge the weakest subject.
Objective: The purpose of this study was to identify the type and frequency of chemotherapy-related prescribing errors and assess the pharmacist intervention in preventing potential harm. Methods: This study was performed in satellite pharmacy of oncology/hematology unit in tertiary teaching hospital from April to September, 2009. All chemotherapy prescribing errors detected by pharmacists were recorded. Frequency and characteristics of prescribing errors were analyzed. Pharmacists reviewed 28, 495 chemotherapy orders from 12,719 patients during 6-month periods. Results: A total of 835 prescription errors (2.93%) in 734 patients (5.77%) were detected by pharmacists. Alkylating agents (37.6%) followed by antimetabolite (23.35%), and mitotic inhibitors (21.44%) were the most prevalent classes in which errors occurs. The most common types of error detected were incorrect dose (34%), incorrect solution (33%), incorrect route (9%) and omission errors (8%). Changes in chemotherapy order due to pharmacists' intervention occurred in all error cases. Conclusion: Pharmacists' intervention in reviewing chemotherapy and drug orders intercepted potential harm due to prescribing errors. The current study provided strategies for reduction of medication errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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