As one way of changing a teacher-fronted, grammar-based reading class into a meaningful, fun-creating one, this paper compared teacher- fronted reading with student-centered reading framed upon cooperative learning. In a study in which each type of reading method was conducted for college students in an EFL reading course for a period of one semester, data were gathered via questionnaires. The results showed that though each type of reading instruction came with its own strengths and weaknesses, student-centered reading instruction was preferred for various reasons. Most important, through an active participation in cooperative work, subjects were motivated and interested in L2 reading much, were exposed to various reading strategies and skills, and practiced them in a friendly, low-anxiety learning climate.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.32
no.2
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pp.74-81
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2006
In this paper, we deal with the separation of data by concurrently determined, piecewise nonlinear discriminant functions. Toward the end, we develop a new $l_1$-distance norm error metric and cast the problem as a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) model. Given a finite number of discriminant functions as an input, the proposed model considers the synergy as well as the individual role of the functions involved and implements a simplest nonlinear decision surface that best separates the data on hand. Hence, exploiting powerful MILP solvers, the model efficiently analyzes any given data set for its piecewise nonlinear separability. The classification of four sets of artificial data demonstrates the aforementioned strength of the proposed model. Classification results on five machine learning benchmark databases prove that the data separation via the proposed MILP model is an effective supervised learning methodology that compares quite favorably to well-established learning methodologies.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.5
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pp.385-392
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2002
This paper introduces a new approach to analysis of error convergence for a class of iterative teaming control systems. Firstly, a nonlinear plant is represented using a Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Then each iterative learning controller is designed for each linear plant in the T-S fuzzy model. From the view point of two-dimensional(2-D) system theory, we transform the proposed learning systems to a 2-D error equation, which is also established if the form of T-S fuzzy model. We analyze the error convergence in the sense of induced L$_2$-norm, where the effects of disturbances and initial conditions on 2-D error are considered. The iterative teaming controller design problem to guarantee the error convergence can be reduced to the linear matrix inequality problem. This method provides a systematic design procedure for iterative teaming controller. A simulation example is given to illustrate the validity of the proposed method.
Viktoriya L. Pogrebnaya;Natalia O. Kodatska;Viktoriia D. Khurdei;Vitalii M. Razzhyvin;Lada Yu. Lichman;Hennadiy A. Senkevich
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.193-198
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2023
The article focuses on the areas of education activities in using techniques for teaching and learning with information and communication technologies (ICTs), researching and analyzing the available ICTs, gearing the technologies to the specific psychological and pedagogical conditions, independently building and modeling ICTs, enlarging and developing their use in the learning environment. The visualization of scientific research has been determined to be part of the educational support for building students' ICT competence during teaching and learning and is essential to the methodology culture. There have been specified main tasks for pedagogy technologies (PTs) to develop the skills of adaptability to the global digital space in students, their effective database operation and using the data bases as necessary elements for learning and as part of professional training for research. We provided rationalization for implementing the latest ICTs into the Ukrainian universities' curricula, as well as creating modern methods for using the technologies in the learning / teaching process and scientific activities.
Astronomy is a popular topic for the public in term of astronomical phenomenon such as occultations, solar and lunar eclipses or meteor showers. In term of education, astronomy also is popular as one of the world Science Olympiads. Social media, as the new trend in communicating and connecting people, plays a significant role in increasing the size of the astronomy community. Beyond IYA 2009, more and more astronomy activities have been done in many places in Indonesia. New astronomy communities have been formed in several cities and public engagement is also high in social media especially on Facebook and Twitter. In this paper, we will discuss the lesson learned from astronomy outreach achievements in Indonesia and the need for citizen science projects as a distance learning tool for the public as part of astronomy development in Indonesia. We argue and propose that this project will be also important up to a regional scope.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.438-455
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2024
Recently, many unsupervised learning-based models have emerged for Just Noticeable Difference (JND) estimation, demonstrating remarkable improvements in accuracy. However, these models suffer from a significant drawback is that their heavy reliance on handcrafted priors for guidance. This restricts the information for estimating JND simply extracted from regions that are highly related to handcrafted priors, while information from the rest of the regions is disregarded, thus limiting the accuracy of JND estimation. To address such issue, on the one hand, we extract the information for estimating JND in an Adversarial Complementary Learning (ACoL) way and propose an ACoL-JND network to estimate the JND by comprehensively considering the handcrafted priors-related regions and non-related regions. On the other hand, to make the handcrafted priors richer, we take two additional priors that are highly related to JND modeling into account, i.e., Patterned Masking (PM) and Contrast Masking (CM). Experimental results demonstrate that our proposed model outperforms the existing JND models and achieves state-of-the-art performance in both subjective viewing tests and objective metrics assessments.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.1
no.1
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pp.28-37
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1997
This paper presents a new neural network based on fuzzy set and its application to invariant character recognition. The fuzzy neural network consists of five layers. The results of simulation show that the network can recognize characters in the case of distortion, translation, rotation and different sizes of handwritten characters and even with noise(8${\sim}$30%)). Translation, distortion, different sizes and noise are achieved by layer L2 and rotation invariant by layer L5. The network can recognize 108 examples of training with 100% recognition rate when they are shifted in eight directions by 1 pixel and 2 pixels. Also, the network can recognize all the distorted characters with 100% recognition rate. The simulations show that the test patterns cover a ${\pm}20^{\circ}$ range of rotation correctly. The proposed network can also recall correctly all the learned characters with 100% recognition rate. The proposed network is simple and its learning and recall speeds are very fast. This network also works for the segmentation and recognition of handwritten characters.
L2 learners deal with communication problems encountered during the course of their oral communication by employing what are known as communication strategies(CSs). As CSs play a significant role in communication and language learning, identifying CSs that facilitate communication has become important in L2 research. However, there have been some controversies about how to identify CSs, especially about data sources: conversation data, retrospective interview data, or combining two types of data. Drawing on the advantages of converged data, this study aimed to identify CSs that L2 learners use in their English communication through a convergence analysis of data. In this qualitative case study, the data were collected from Korean L2 learners' conversations and retrospective verbal reports in stimulated recall interviews. Using a data convergence approach, various CSs were identified: definition replacement CSs, message change CSs, time-gaining CSs, and comprehension CSs. This study suggests the effectiveness of CSs in handling L2 communication problems and the usefulness of data convergence in L2 CS research.
This study aimed to explore EFL learners' beliefs and preferences about reading tasks and to examine the reading processes that they use for making sense of text. The subjects were comprised of 107 college students who were non-English majors and aged 19-28 years. Based on scores achieved on a reading comprehension test, they were divided into two groups (more-skilled and less-skilled readers) and asked to respond to a survey in class. The results of the survey revealed that: (1) a majority rate themselves as fair readers, which might be indicative of the insecurity they feel toward L2 reading; (2) authentic texts (especially magazines) and popular media appear to be their favorite reading materials; (3) unknown vocabulary is a major impediment to their L2 reading comprehension; (4) the more-skilled readers manifest a meaning centered view of reading, whereas the less-skilled readers center on vocabulary; and (5) both groups employ a multistrategic approach to L2 reading; however, the less-skilled readers are less successful in determining the meaning of unknown vocabulary. Pedagogical implications for EFL classroom teachers are provided.
The main purpose of this study is to identify the factors affecting personnel e-Learning acceptance. We used self-efficacy and perceived playfulness as independent variables to extended Technology Acceptance Model in an e-Learning contort. Perceived playfulness is the one of the important personal intrinsic motivational factors which could enlarge the understanding process of technology acceptance in the personal perspective. Questionnaires were collected from 94 respondents who experienced e-Learning systems that L Corporation provided. This study developed and empirically tested a model representing the relationship by using Structural Equation Model among factors which are: perceived usefulness, perceived ease of use, perceived playfulness, self-efficacy and attitudes. Also we measured affective and cognitive attitude because, most psychometric literature explain attitude has two different dimensions which are affective and cognitive. The major findings of the study are summarized as follows. Firstly, the higher the perceived usefulness the more affected the behavioral intention was to use as well as attitude to be positive. Secondly, as much as perceived playfulness more affected the perceived ease of use as well as self-efficacy. Finally, the perceived ease of use and self-efficacy are not significantly affected attitude while they are affected perceived usefulness and perceived playfulness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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