For effective science learning, teachers need to rearrange scientific language so that students can understand the contents with their incomplete language resources. Interlanguage is the interplay between everyday language and scientific language. The purpose of the study was to analyze the patterns of interlanguage during 4th grade science class to learn "Heat and Temperature" and to find the features of meaning sharing inside classroom in which a teacher and students participated. The data analysis shows that elementary students' interlanguage has different features compared to scientific language that involves passive voice and content-specialized nouns. Students' interlanguage implied the quality of class community's knowledge-sharing, according to the degree of how students can connect scientific language and everyday language in more effective ways. The implication to elementary science education was discussed.
Recent manufacturing system requires development on new production technology to enable prompt manufacturing of diverse products. Most of the researchers have been working on micro-factory. Especially, focus on manufacturing of micro parts. Present manufacturing system consumes excessive resources in the form of energy and space to manufacture the micro parts. In this study, the micro lens module assembly system was modeled, analyzed with MST(Micro System Technology) Application Module and simulated through UML Language (Unified Modeling Language) with object-oriented logical model analysis method. Digital model of micro-factory was modeled, to execute the new paradigm of digitalization on products, resources and processes of micro-factory.
This paper introduces BEYTrans (Better Environment for Your TRANSlation), the first experimental environment for free online collaborative computer-aided translation. The requirements and functionalities related to individual translators and communities of translators are distinguished and described. These functionalities have been integrated in a Wiki-based complete environment, equipped with all currently possible asynchronous linguistic resources and translation aids. Functions provided by BEYTrans are also compared with existing CAT systems and ongoing experiments are discussed.
This paper uses Delphi Method and statistics provided by the State Administration of Market Regulation of China, attempts to develop the scale index of language service industry in China. Coupled with practical investigation and theoretical framework of SCP paradigm, a deep analysis on market behavior, market structure, and market performance of the industry have been explored. First, the study indicates that the scale index of Chinese language services industry has experienced an upward trend from 10.481million RMB in 2008 to 351.403 million RMB in 2017. Second, majority of language services enterprises are situated in Chinese coastal provinces and there are variations in demand for language services. Third, the standardization of language services are minimal while most of the talents involve a single discipline background. Fourth, most enterprises utilize language tools while there is lack of technological innovation for utilization of language resources and enhancement of service quality. The author mainly suggests four strategies which include: cultivating multilingual services, strengthening the development of industrial informatization and technical innovation, and optimizing the industrial talents structure while also adjusting for industrial distribution and regional coordination, which propose the meaningful implications for the development of language service industry in China.
Coverage has been a constant thorn in the side of deployed deep linguistic processing applications, largely because of the difficulty in constructing, maintaining and domaintuning the complex lexicons that they rely on. This paper reviews various strands of research on deep lexical acquisition (DLA), i.e. the (semi-)automatic creation of linguistically-rich language resources, particularly from the viewpoint of DLA for precision grammars.
This study investigates the positioning of emotional language imagesin popular music genres for developing textile print design ideas. Auditory and synaesthetic imagery were employed to deduct emotional language imageries from popular music genres and analyze differences in emotional language imageries according to popular music genres. Six genres of popular music were selected as stimulus and a survey was conducted to analyze emotional language imagery differences and similarities depending on popular music genres. The results of this study were: The results of the factor analysis and the reliability test on emotional language imagery showed factorial structures that include Lyrical-Feminine, Intense-Masculine, Euphoric-Active, Gloomy-Melancholy, Abstruse-Sophisticated, and Addictive-Continuous. The results of the mean scores of emotional language imagery of each popular music genre showed that respondents tended to perceive that ballad and new age music are similar and hip-hop & rap, dance, and metal-rock are similar. Based on the multidimensional scaling analysis, new age positioned Lyrical-Feminine, metal-rock positioned Intense-Masculine, dance music positioned Euphoric-Active, and ballad positioned Gloomy-Melancholy. This study provides elementary resources to inspire innovative textile prints designed through different characteristics of emotional language imagery according to each popular music genre.
Large language models seem promising for handling reasoning problems, but their underlying solving mechanisms remain unclear. Large language models will establish a new paradigm in artificial intelligence and the society as a whole. However, a major challenge of large language models is the massive resources required for training and operation. To address this issue, researchers are actively exploring compact large language models that retain the capabilities of large language models while notably reducing the model size. These research efforts are mainly focused on improving pretraining, instruction tuning, and alignment. On the other hand, chain-of-thought prompting is a technique aimed at enhancing the reasoning ability of large language models. It provides an answer through a series of intermediate reasoning steps when given a problem. By guiding the model through a multistep problem-solving process, chain-of-thought prompting may improve the model reasoning skills. Mathematical reasoning, which is a fundamental aspect of human intelligence, has played a crucial role in advancing large language models toward human-level performance. As a result, mathematical reasoning is being widely explored in the context of large language models. This type of research extends to various domains such as geometry problem solving, tabular mathematical reasoning, visual question answering, and other areas.
심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.
Using literary materials as resources for English learning rather than an object of literary study can be a genuine tool for the students to learn English in the form of oral and written communication. This case study treated the applications of a whole text to the overall course divided into pre-reading activities, while-reading activities, and post-reading activities and the applications of some partial passages extracted from various texts to teaching objectives with many levels of difficulty. This study found that literary texts could be good materials to teach the target language in EFL setting. The English-speaking students with little linguistic competence as a foreign language may be limited in learning English at first, but soon they can accelerate their linguistic competence by reinforcing the literary competence through the literary texts. To achieve effectively a desired goal through the use of literary texts as resources for language development several concrete techniques should be introduced: teacher-guided question strategies laying a central emphasis on the text itself, a problem-solving ability through student-centered activities, process-based and open-ended activities should be presented in a variety of ways using many appropriate activities according to teaching procedure with a careful selection of the texts.
The concept of soft power presents both theoretical and practical difficulties for researchers and policy makers. This essay examines the practical use of soft power and argues that soft power resources in education are important for attracting individuals to migrate between countries and assimilate to the new language and culture of the new location. Japan's attempts to utilize soft power resources in its educational system have provided mixed results dependent on the target population. Japan has successfully attracted individuals into fields related to higher education much more so than skilled labor programs. This essay discusses the importance of educational soft power resources in Japanese strategy to increase educated working population that is assimilated to Japanese language and culture. After reviewing the literature on soft power in Asia, and Japanese cultural integration policies, the essay examines three cases of Japanese educational soft power - the JET Programme, the caregiver-training program, and internationalization of university programs. In addition, the essay shows that Japan is more successful attracting higher educated individuals seeking higher paying employment rather than skilled labor through these programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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