The purpose of this study is to investigate items for improving environmental education in elementary school for the more efficiency policies of environmental education. In this study, we investigated the relative importance of each items through Analytic Hierarchy Process for the various groups of the expert who is related with environmental education. We made hierarchical structure for efficiency education through brainstorming process. The hierarchical structure consisted of 3 high-level items and 8 low-level items. The questionnaires were distributed to 4 groups with 187 experts. After the consistency test of returned questionnaires, we gained 60 available questionnaires of experts. According to the generalization results of all groups, "The pro-environmental attitude of the teacher" is the most important. The second important thing is "The pro-environmental attitude of the schoolmaster" and the third is "Experiential learning and on-the-spot study concerning environment". And the following are "Budget for environmental education" and "Environmental education in discretionary activity", "Teaching materials for environmental education", "The cultivation of the experts on environmental education", "Environment event in school" in order. As the result, we have to intensify the pro-environmental attitude of the teachers and schoolmasters and develop experiential learning and on-the-spot study programs concerned environment to improve environmental education. At the same time, we need the more politic support related with budget for environmental education.
Comparing to the other subject, hierarchy among mathematical contents is strong from the perspective of knowledge order as grades go up. That is, the knowledge that students already have learned, are learning and will learn are closed related from grade to grade. We expect students to be proactive and creative in studying mathematics, which is the goal of 21th century, analyzing their. knowledge structure based on the hierarchy of knowledge through assessment. Especially, using computer system we provide students with substantial feedback for the assessment as well as objective validity is increased along with speedy and exact process in a bid to help students' mathematical understanding grow. This paper seeks to analyze the assessment data by applying knowledge spaces to computer system and develops efficient methods based on the analyzed results, to diagram each student's knowledge structure.
This study aims at setting the hierarchy of difficulty of the 7 Korean monophthongs for Mongolian learners of Korean according to Prator's theory based on the Contrastive Analysis Hypothesis. In addition to that, it will be shown that the difficulties and errors for Mongolian learners of Korean as a second or foreign language proceed directly from this hierarchy of difficulty. This study began by looking at the speeches of 60 Mongolians for Mongolian monophthongs; data were investigated and analyzed into formant frequencies F1 and F2 of each vowel. Then, the 7 Korean monophthongs were compared with the resultant Mongolian formant values and are assigned to 3 levels, 'same', 'similar' or 'different sound'. The findings in assessing the differences of the 8 nearest equivalents of Korean and Mongolian vowels are as follows: First, Korean /a/ and /$\wedge$/ turned out as a 'same sound' with their counterparts, Mongolian /a/ and /ɔ/. Second, Korean /i/, /e/, /o/, /u/ turned out as a 'similar sound' with each their Mongolian counterparts /i/, /e/, /o/, /u/. Third, Korean /ɨ/ which is nearest to Mongolian /i/ in terms of phonetic features seriously differs from it and is thus assigned to 'different sound'. And lastly, Mongolian /$\mho$/ turned out as a 'different sound' with its nearest counterpart, Korean /u/. Based on these findings the hierarchy of difficulty was constructed. Firstly, 4 Korean monophthongs /a/, /$\wedge$/, /i/, /e/ would be Level 0(Transfer); they would be transferred positively from their Mongolian counterparts when Mongolians learn Korean. Secondly, Korean /o/, /u/ would be Level 5(Split); they would require the Mongolian learner to make a new distinction and cause interference in learning the Korean language because Mongolian /o/, /u/ each have 2 similar counterpart sounds; Korean /o, u/, /u, o/. Thirdly, Korean /ɨ/ which is not in the Mongolian vowel system will be Level 4(Overdifferentiation); the new vowel /ɨ/ which bears little similarity to Mongolian /i/, must be learned entirely anew and will cause much difficulty for Mongolian learners in speaking and writing Korean. And lastly, Mongolian /$\mho$/ will be Level 2(Underdifferentiation); it is absent in the Korean language and doesn‘t cause interference in learning Korean as long as Mongolian learners avoid using it.
본 연구에서는 고등학교 과학과 진로선택과목 중 하나인 과학사 과목에 대한 학생들의 선택률이 낮은 문제 상황을 개선하기 위해 과학사 과목의 한국의 전통 과학 단원에서 다루는 전통 천문의기 9종과 관련한 학습 요소 및 성취기준을 분석하여 내용의 적합성과 위계성을 분석하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 학년군을 달리한 과학과 교육과정에서 각각의 천문의기를 교수·학습에 활용할 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구의 결과를 출발점으로 하여, 전통 천문의기와 관련된 구체적인 성취기준 또는 탐구 활동을 개발하는 후속 연구가 이루어질 수 있다면 한국의 전통 과학문화에 대한 학생들의 인식을 제고할 수 있고, 더 나아가서 과학사 과목에 대한 학생들의 선택률을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 고등학교 천체관측 관련 개념 검사지를 개발하여 지식상태 분석법으로 천체관측 개념의 위계와 개별 학습자의 지식상태를 분석하였고, 이에 따른 교수-학습 효과를 알아 보았다. 학습자가 갖고 있는 천체관측 관련 개념의 심리적 위계는 '지구운동 ${\rightarrow}$천구좌표계 ${\rightarrow}$천체관측(망원경 원리 ${\rightarrow}$망원경 설치 ${\rightarrow}$망원경 관측)' 순이었으며, 교수 위계(70.8%)도 같은 순 이었다. 개념 검사에서 같은 점수를 획득하여 천체관측 능력이 비슷할 것으로 추정되는 학습자의 지식상태가 서로 다르게 나타났다. 지식상태의 구조화가 잘 이루어진 경우와 그렇지 못한 사례가 있었는데, 이는 서로다른 교수-학습 처방이 이루어져야 함을 시사한다. 즉, 지식상태 분석을 통하여 학습자의 개별화 학습 처방과 형성평가의 역할을 할 수 있다. 지구과학I의 천체관측 단원에서 교과서의 내용 제시 순서 보다 학습자의 심리적 위계에 따라 수업한 경우가 개념의 성취도 수준에서 유의미(p<0.05)하게 더 높았다. 이는 교사들이 천체관측 관련 개념을 지도할 때, 교육과정을 토대로 학습자의 지식상태를 파악하여 교과서의 학습 내용을 재순서화 함으로써 더 효과적인 학습이 이루어질 수 있음을 보여준다.
본 논문에서 행렬의 가장 큰 고유값과 그에 대응하는 고유벡터가 과학적인 의사결정과정에 어떻게 적용되는지를 살펴본다. 이를 적용한 계층분석적 의사결정(AHP) 방법에서 사용된 행렬이론을 통해서 실제로 연구과제 선정방법의 심사지표 가중치가 AHP를 이용하여 조절되는 예를 구체적으로 알아본다.
최근 딥 러닝(Deep Learning) 분석에 이질적인 데이터를 함께 사용하는 멀티모달(Multi-modal) 딥러닝 기술이 많이 활용되고 있으며, 특히 텍스트로부터 자동으로 이미지를 생성해내는 Text to Image 합성에 관한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이미지 합성을 위한 딥러닝 학습은 방대한 양의 이미지와 이미지를 설명하는 텍스트의 쌍으로 구성된 데이터를 필요로 하므로, 소량의 데이터로부터 다량의 데이터를 생성하기 위한 데이터 증강 기법이 고안되어 왔다. 텍스트 데이터 증강의 경우 유의어 대체에 기반을 둔 기법들이 다수 사용되고 있지만, 이들 기법은 명사 단어의 유의어 대체 시 이미지의 내용과 상이한 텍스트를 생성할 가능성이 있다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 단어가 갖는 품사별 특징을 활용하는 텍스트 데이터 증강 방안, 즉 일부 품사에 대해 단어 계층 정보를 활용하여 단어를 대체하는 방안을 제시하였다. 또한 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 MSCOCO 데이터를 사용하여 실험을 수행하여 결과를 제시하였다.
Autonomous radiation source detection has long been studied for radiation emergencies. Compared to conventional data-driven or path planning methods, deep reinforcement learning shows a strong capacity in source detection while still lacking the generalized ability to the geometry in unknown environments. In this work, the detection task is decomposed into two subtasks: exploration and localization. A hierarchical control policy (HC) is proposed to perform the subtasks at different stages. The low-level controller learns how to execute the individual subtasks by deep reinforcement learning, and the high-level controller determines which subtasks should be executed at the current stage. In experimental tests under different geometrical conditions, HC achieves the best performance among the autonomous decision policies. The robustness and generalized ability of the hierarchy have been demonstrated.
본 연구는 수학 예비교사들이 과제의 인지적 노력 수준 변형에서 겪는 오류와 어려움을 분석하여, 수학 과제 변형과 관련한 수학 예비교사 교육에 유의미한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 24명의 수학 예비교사들을 대상으로 수직이등분선의 성질에 대한 추론 과제를 높은 수준과 낮은 수준으로 변형하는 활동과 이에 대한 반성 및 수정 기회를 제공하였다. 변형 과제를 중심으로 예비교사들이 과제의 수준 변형에서 겪는 오류와 어려움을 분석한 결과, 과제 수준의 판단 관점에서 PNC와 PWC 과제의 구분에 제한된 이해를 보였으며, 과제의 외형적인 요소에 의존하는 간섭 현상을 확인하였다. 과제 수준의 변형 관점에서 예비교사들은 과제의 목표와 수직적 위계를 간과하거나 변형 유형의 편향성을 보였다. 한편 예비교사들은 반성 및 수정 활동을 통해 자신들의 변형 과제의 오류를 인식하고 개선할 수 있었으며, 도구의 범주를 Geogebra를 포함한 공학적 도구로 확장하는 모습을 보여주었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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