Recently there has been a high request for support for teachers' professional development and quality control to meet the demand of educational policy to introduce teacher evaluation, master teacher status, incentives for teacher competency, etc. It has been suggested that reeducation and support for professional development would be more effective to beginning teachers with a high developmental potential than to experienced teachers with routinized instruction. Since 2005, KICE-TLC has conducted research on the development of teacher supporting programs such as teaching consultation and pedagogical content knowledge(PCK) in school subjects. In line with the current education policy and previous research by KICE, this research has been conducted to meet the need for novice teacher induction by developing consulting program focused on PCK. The goal of this research was to (1) explore the in-depth meaning of PCK in light of teaching consultation, (2) conduct a preliminary study on how to develop teaching consulting programs for secondary beginning teachers, (3) develop teaching consulting programs focused on pedagogical content knowledge(PCK), and (4) suggest implications for educational policy regarding pre-service and in-service teachers' continuing professional development and support.
Recently there has been a high request for support for teachers' professional development and quality control to meet the demand of educational policy to introduce teacher evaluation, master teacher status, incentives for teacher competency, etc. It has been suggested that reeducation and support for professional development would be more effective to beginning teachers with a high developmental potential than to experienced teachers with routinized instruction. Since 2005 KICE-TLC has conducted research on the development of teacher supporting programs such as teaching consultation and pedagogical content knowledge(PCK) in school subjects. In line with the current education policy and previous research by KICE, this research has been conducted to meet the need for novice teacher induction by developing consulting program focused on PCK The goal of this research was to (1) explore the in light meaning of PCK in light of teaching consultation, (2) conduct a preliminary study on how to develop teaching consulting programs for secondary beginning teachers, (3) develop teaching consulting programs focused on pedagogical content knowledge(PCK), and (4) suggest implications for educational policy regarding pre-service and in-service teachers' continuing professional development and support.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.4
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pp.19-29
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2012
According to the result of PISA and TIMSS, it was reported that interest for Math and Science was far lower compared to high achievement of Them. The purpose of this study is to investigate effects of robot based STEAM education on elementary school students' Math learning behavior and Science motivation. Robot based STEAM education integrated science, mathematics and art with a theme of 'Energy' was practiced for test group and For control group, those three subjects were taught separately in order to achieve this purpose. Curriculum of fourth grade second semester's science, mathematics and art was analysed to teach a robot based STEAM class and STEAM class Model with the theme 'Energy was designed and applied to elementary students. In science class, heat transfer experiment was conducted with robots and the result was related to drawing polygonal lines in mathematics. In art class, robot components were used to describe the heat energy in shapes and colors. The research shows that students' Math learning behavior and Science motivation were improved more with robot based STEAM education than with traditional lessons(p<.05). It proves that robot based STEAM class can be effective for improving interest in elementary Math and Science.
In today's digital information society, student knowledge and skills to analyze big data and make informed decisions have become an important goal of school mathematics. Integrating big data statistical projects with digital technologies in high school <Artificial Intelligence> mathematics courses has the potential to provide students with a learning experience of high impact that can develop these essential skills. This paper proposes a set of guidelines for designing effective big data statistical project-based tasks and evaluates the tasks in the artificial intelligence mathematics textbook against these criteria. The proposed guidelines recommend that projects should: (1) align knowledge and skills with the national school mathematics curriculum; (2) use preprocessed massive datasets; (3) employ data scientists' problem-solving methods; (4) encourage decision-making; (5) leverage technological tools; and (6) promote collaborative learning. The findings indicate that few textbooks fully align with these guidelines, with most failing to incorporate elements corresponding to Guideline 2 in their project tasks. In addition, most tasks in the textbooks overlook or omit data preprocessing, either by using smaller datasets or by using big data without any form of preprocessing. This can potentially result in misconceptions among students regarding the nature of big data. Furthermore, this paper discusses the relevant mathematical knowledge and skills necessary for artificial intelligence, as well as the potential benefits and pedagogical considerations associated with integrating technology into big data tasks. This research sheds light on teaching mathematical concepts with machine learning algorithms and the effective use of technology tools in big data education.
The purpose of this study is to suggest the new way about performance assessment through analyzing about what changes are occurred on mathematical attitude and interest by performance assessment as comparing and analyzing the effect on learners' mathematical preferences and learning attitudes through the application of teaching and evaluating model utilizing portfolio products using mathematical history which is one of the various ways of performance assessment. That can satisfy the feature of performance assessment that realizes instruction and assessment simultaneously on the first grade at high school. Also, it can reduce the teachers' works, search the potential ability of students, realize level type curriculum, and draw out the learners' interests because it is a self-leading instruction that consists of student-centered learning. For the purpose of this study, the role of mathematical history and its advantage and the way of utilizing it in mathematical history by referring to sundry records were studied. Evaluation, the way of performance assessment and scoring were also considered to design portfolio teaching and evaluating model using mathematical history. To solve the another tasks for this study, mathematical preference factors and mathematical learning attitude factors are used. Mathematical preference factors divide into confidence, flexibility, will, curiosity, reflection, and value and then make 4 questions each factor. And mathematical learning attitude factors divide into self-esteem, attitude, and learning habit and then make 10 questions each factor. These factors need to be reorganized the materials which are made by Korean Education Development Institute(1992) to be agreed with the purpose of this study.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.5
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pp.203-211
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2024
Utilizing programming languages for data visualization can enhance the efficiency and effectiveness in handling data volume, processing time, and flexibility. However, practice is required to become proficient in programming. Therefore public data-based the problem bank was developed to practice data visualization in a programming automatic assessment system. Public data were collected based on topics suggested in the curriculum and were preprocessed to make it suitable for users to visualize. The problem bank was associated with the mathematics curriculum to learn various data visualization methods. The developed problems were reviewed to expert and pilot testing, which validated the level of the questions and the potential of integrating data visualization in math education. However, feedback indicated a lack of student interest in the topics, leading us to develop additional questions using student-center data. The developed problem bank is expected to be used when students who have learned Python in primary school information gifted or middle school or higher learn data visualization.
The subject of 'Mathematical Task Inquiry' was introduced newly in the curriculum revised in 2015. The subject is dealt with after completing the subject of 'mathematics' to be dealt with in the tenth grade. Its main content is comprised of the understanding and learning of the purpose and procedure of inquiry task and of study ethics, and its educational goal is to enforce the prior mathematical knowledge and to obtain the ability to select interesting topics that combine mathematics with other subjects. However the textbook of the subject does not exist, and teachers should handle with the subject with responsibility for their own ways. Because of this reason, this study is to develop an instruction model on project(task) inquiry model and materials. Namely, according to the model, students is guided to select and decide the subject of the task, and develop the task for themselves, solve it with peers in cooperation, and announce the solution and their feelings. During those students' exploration and activities, the role of teachers is to guide students to complete their work. By the way, in order to develop more creative tasks that is appropriate to their academic and cognitive level, this study conducted the experimentation for the subject of 9 students (6 girls and 3 boys), who are scheduled to advance to the 11 grade of J high school located in G domestic. The experimentation was consisted of three class and after the third class, the semi-structured interview was conducted immediately for the students.
Inyong Choi;Hwa Kyung Kim;In Woo Chung;Min Ho Song
The Mathematical Education
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v.63
no.2
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pp.165-186
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2024
Despite the growing attention on artificial intelligence-based automated scoring technology as a support method for the introduction of descriptive items in school environments and large-scale assessments, there is a noticeable lack of foundational research in mathematics compared to other subjects. This study developed an automated scoring model for two descriptive items in first-year middle school mathematics using the Random Forest algorithm, evaluated its performance, and explored ways to enhance this performance. The accuracy of the final models for the two items was found to be between 0.95 to 1.00 and 0.73 to 0.89, respectively, which is relatively high compared to automated scoring models in other subjects. We discovered that the strategic selection of the number of evaluation categories, taking into account the amount of data, is crucial for the effective development and performance of automated scoring models. Additionally, text preprocessing by mathematics education experts proved effective in improving both the performance and interpretability of the automated scoring model. Selecting a vectorization method that matches the characteristics of the items and data was identified as one way to enhance model performance. Furthermore, we confirmed that oversampling is a useful method to supplement performance in situations where practical limitations hinder balanced data collection. To enhance educational utility, further research is needed on how to utilize feature importance derived from the Random Forest-based automated scoring model to generate useful information for teaching and learning, such as feedback. This study is significant as foundational research in the field of mathematics descriptive automatic scoring, and there is a need for various subsequent studies through close collaboration between AI experts and math education experts.
The purpose of this study was to compare the earth science curriculums of South Korea and North Korea. Aspects such as the content of the curriculums and the timing of learning were analyzed, in order to provide basic data that can be used to design a revised and integrated Korean curriculum. The objects of this study were South Korean Science textbooks from grades 5-9, and the high school Unity of Science and Earth Science I and II textbooks. Additionally, from North Korea, the junior middle school Natural Science 1 and 2 textbooks and the senior middle school Chosun Geography 2 and Geography 1 textbooks were analyzed. The results of this study obtained through an analysis that used the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS 2019) grade 8 earth science assessment framework were as follows. First, South Korea needs to adopt iterative learning. Repetitive learning, which is effective for understanding what is being learned, is applied to only 1 by 8th grade. Second, South Korea needs to adjust the time when certain content is learned. This is because there is a disparity between when content is learned in comparison to North Korea, and the timing of learning of about 50% of the TIMSS standards have not been followed. Third, it is necessary to reflect the content present within the TIMSS that have not been learned. This can be a way to increase the nations' educational competitiveness in the international community. This paper proposed a comparative analysis of South korean and North Korean approaches to the earth science curriculum and conducted practical research to facilitate the construction of an integrated curriculum.
In this paper, we utilize student survey, scholastic level assessment and class evaluation in order to address the problems and find out the improvements on operating the subjects in the university-level program(UP), focusing on the Calculus I. We also propose effective management strategies and learning methods for the UP classes consisting of excellent high school students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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