In this study, we investigated the effects of using concept mapping as an instructional tool on 4th graders' achievement, science learning motivation, and attitude toward science classes. Two classes (38 students) from an elementary school were respectively assigned to a control group and a treatment group. Students were taught about "expansion of matter by heat" and "heat transfer". These topics were chosen because they require students to understand more concepts as well as relationships among them. A science learning motivation test and an attitude toward science classes test were administered as pretests. A researcher-made achievement test, the science learning motivation test, and the attitude toward science classes test were administered as posttests. The results indicated that using concept mapping in 4th-grade science classes was not significantly effective in improving students' achievement though a statistically significant positive effect was found in the subcategory of knowledge. No statistically significant effect of using concept mapping was found in the scores of the science learning motivation test and the attitude toward science classes test. Educational implications are discussed.
컴퓨터의 눈이라고 불리우는 감지 장치를 통하여 얻어진 항공 사진에 관한 영상을 분할하고, 이런 초기자료를 바탕으로 영상을 해석하여 건물 및 도로에 관한 정보를 추출하는 흑판 시스템을 소개한다. 흑판 시스템의 구성요소인 흑판, 지식원, 제어 모듈의 기능및 역할이 지식 표현과 제어 전략 측면에서 설명된다. 프레임 형태를 취하는 흑판위의 가설들의 계층적 구조와 가설 생성및 검증을 담당하는 지식원의 구조에 대하여 소개하고, 이들 지식원을 운영하여 원하는 해를 구해가는 제어 전략에 대하여 상세히 소개한다. 특히, 영상자료의 탐색 영역을 제한하기 위한 매핑 영상의 활용 방법에 대하여 소개한다.
Huiyue, Ye;Sirong, Chen;Rob, Law;Lawrence Hoc Nang, Fong
Journal of Smart Tourism
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제2권4호
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pp.11-23
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2022
The use of robots in tourism and hospitality contexts have drawn increasing scholarly and practical regard. Although the number of recent robotics related studies continue to grow, a general knowledge map, which is important to point out promising directions for future studies, remains to be made. To understand the application of robotics in tourism and hospitality, this study conducts descriptive and bibliometric analysis to present a holistic knowledge map of this specific field where research trend, key contributors, highly cited references, and popular themes were identified. Collaboration networks among institutes and regions were additionally illustrated. Collaboration across fields, industries, and perspectives were encouraged following the findings and both theoretical and practical implications are accordingly provided.
Javier RAMIREZ;Henry HERRERA;Osman REDONDO;Sofia SULBARAN
유통과학연구
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제22권6호
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pp.83-93
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2024
Purpose: The present study is developed with the aim of mapping the trends in scientific production related to the implementation of artificial intelligence systems for agro-food supply chains. Research design, data and methodology: The methodological approach of the research shows a descriptive documentary process based on bibliometric techniques for mapping the main indicators of the area of knowledge through the establishment of a search equation in Scopus. Results: The research results show a total of 633 documents published between 2019 and 2023, with a great annual growth rate of 61.68%; In addition to a notable participation of countries such as India, China, the United Kingdom and the United States in the generation of new knowledge related to artificial intelligence applied to food distribution systems. Conclusions: It is concluded that the rise of new artificial intelligence technologies has shown extremely important results in the development of industries worldwide, with increasingly accelerated steps; which certainly translates into the creation of spaces and incentives in the production of research aimed at understanding these dynamics and in turn to propose new alternatives and proposals for the reduction of the large technological gaps that are present within the agro-food sector.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권4호
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pp.62-77
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2015
This paper describes qualities of a library classification system that are commonly discussed in the LIS tradition and literature, and explains such a system’s three main functions, namely knowledge mapping, information retrieval, and shelf arrangement. In this vein, the paper states the functional requirements of bibliographic classifications, which broadly are subject collocation and facilitation of browsing the collection. It explains with details the components of a library classification system and their functions. The major components are schedules, notations, and index. It also states their distinguished features, such as generalia class, form divisions, book numbers, and devices for number synthesis which are not required in a knowledge classification. It illustrates with examples from the WebDewey good examples of added features of an online library classification system. It emphasizes that institutional backup and a revision machinery are essential for a classification to survive and remain relevant in the print and e-environment.
In this research, hybrid method with case-based reasoning and rule-based reasoning is applied. Using case-based reasoning, design experts'experience and know-how are effectively represented in order to obtain a proper configuration of midship section in the initial ship design stage. Since there is not sufficient domain knowledge available to us, traditional case-adaptation algorithms cannot be applied to our problem, i.e., creating the configuration of midship section. Thus, new case-adaptation algorithms not requiring any domain knowledge are developed antral applied to our problem. Using the knowledge representation of DnV rules, rule-based reasoning can perform deductive inference in order to obtain the scantling of midship section efficiently. The results from the case-based reasoning and the rule-based reasoning are examined by comparing the results with various conventional methods. And the reasonability of our results is verified by comparing the results wish actual values from parent ship.
Concept mapping was used to analyze the knowledge of kindergarten teachers about early childhood music instructional content. Data obtained from the 85 subjects was analyzed by Yun's method(1998) based on Novak & Gowin(1984), Morine-Dershimer(1993), and Markhan, Mintzes & Jones(1994). The majority of the teachers perceived the superordinate concepts of early childhood music instructional content to be listening to music, singing, movement, and playing musical instruments. They perceived early childhood music instructional content to be activity rather then knowledge. Listening to music was high in frequency among superordinate concepts and musical attitudes were high among subordinate concepts. Teachers used 285 words in expressing their cognitive maps. There was no effect on cognitive maps by teaching career or level of education.
The potential of using genetic programming to predict engineering data has caught the attention of researchers in recent years. The present paper utilized weighted genetic programming (WGP), a derivative model of genetic programming (GP), to model the compressive strength of concrete. The calculation results of Abrams' laws, which are used as the design codes for calculating the compressive strength of concrete, were treated as the inputs for the genetic programming model. Therefore, knowledge of the Abrams' laws, which is not a factor of influence on common data-based learning approaches, was considered to be a potential factor affecting genetic programming models. Significant outcomes of this work include: 1) the employed design codes positively affected the prediction accuracy of modeling the compressive strength of concrete; 2) a new equation was suggested to replace the design code for predicting concrete strength; and 3) common data-based learning approaches were evolved into knowledge-based learning approaches using historical data and design codes.
본 연구에서는 기존 지식맵을 형태적으로 분류하고 추가적으로 개발되어야 할 지식맵의 유형을 제시함과 동시에 정보분석 관점에서 활용할 만 한 가치가 있는 과학기술 지식맵 모델을 도출하였다. 기존 연구에서 나타난 지식맵의 정의들을 살펴보고 본 연구에서의 정의와 범위를 다시 정리하였다. 또한 육하원칙을 정보속성으로 취하고 이를 기반으로 주요 과학기술 지식맵을 그 형태에 따라서 단순 도표, 트렌드 지식맵, 분포도 지식맵, 네트워크 지식맵으로 분류하였다. 네 가지 과학기술 지식맵 유형에 따라 주요 지식맵의 세부 모델을 정리하고 추가적으로 개발이 필요한 지식맵 모델의 유형도 제시하였다. 마지막으로 정보분석 관점에서 유용한 13가지 지식맵 모델 사례를 도출하고 각 세부 모델에 대한 지식맵의 유형, 정보 항목, 모델의 설명 및 활용 목적 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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