This study aimed to enhance creative problem solving skill by using the Creative Problem Solving (CPS) learning model which was developed based on creative problem solving approach and five essential features of inquiry. The key strategy of the CPS learning model is using real life problem situations to provide students opportunities to practice creative problem solving skill through 5 learning steps: engaging, problem exploring, solutions creating, plan executing, and concepts examining. The science content used for examining the CPS learning model was "matter and properties of matter" that consists of 3 learning units: Matter, Solution, and Acid-Base Solution. The process to assess the effectiveness of the learning model used the experimental design of the Pretest-Posttest Control-Group Design. Seventh grade-students in the experimental group learned by the CPS learning model. At the same time, students at the same grade level in the control group learned by conventional learning model. The learning models and students' prior knowledge levels were served as the independent variables. The creative problem solving skill was classified in to 4 aspects in: fluency, flexibility, originality, and reasoning. The results indicated that in all aspects, the students' mean scores of creative problem solving between students in experimental group and control group were significantly different at the .05 level. Also, the progression of students' creative problem solving skills was found highly progressed at the later instructional periods. When comparing the creative problem solving scores between groups of students with different levels of prior knowledge, the differences of their creative problem solving scores were founded at .05 level. The findings of this study confirmed that the CPS learning model is effective in enhancing the students' creative problem solving skill.
연구 배경: 본 연구는 직소 협동학습으로 진행된 의학용어 수업에 참여한 간호대학생이 어떤 경험을 하였는지 확인하기 위해 시행되었다. 연구 방법 : 자료는 심층적 개별 인터뷰를 통해 자료를 수집하고 Colaizzi 현상학적 분석 방법론을 사용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과 : 간호대학생의 직소 협동학습의 경험을 통해 '수면아래의 양가감정', '자기주도적 학습으로의 진행', '살아나는 공동체 의식', '성장한 자신과의 만남', '현실적인 한계', '수면위로 올라온 협동'의 6가지 범주가 나타났다. 결론 : 직소 협동학습은 간호대학생의 자기주도적 학습 및 공동체 의식과 협동을 통한 성장을 유도하는 매우 유용한 교수학습 방법으로 판단되며, 본 결과를 기초로 추후 다양한 수업에서 직소 협동학습을 활용한 연구를 제안한다.
이 연구는 영국 국가교육과정의 개정에 따른 지리 학습프로그램의 변화와 그 함의를 밝히고자 한 것이다. 2008년과 2011년부터 각각 시행된 중등 및 초등 국가교육과정은 1995년과 2000년에 이어 세 번째 개정으로서 그 이전보다 편제 면에서나 내용 면에서나 획기적인 변화를 보이고 있다. 특히, 초등 국가교육과정은 6개의 학습영역으로 재편 되었는데, 기존의 KS1-2 지리는 역사 및 시민성과 함께 '역사적, 지리적, 사회적 이해'라는 학습영역에 통합되어, 처음으로 통합사회과의 출범을 알리는 계기가 되었다. 그리하여 현재 영국 국가교육과정에서는 지리는 KS3에서만 기초 교과로서 그 이름을 유지하고 있다. 그럼에도 불구하고 국가교육과정은 여전히 학습프로그램과 성취목표로 구성되어 있다. 그러나 학습프로그램의 구성 체제와 그 내용에 있어서는 매우 큰 변화가 있었다. 초등의 경우 학습프로그램이 '교육과정 목표-학습영역의 중요성-본질적 지식-핵심기능-범교과적 학습-학습의 폭-교육과정의 계열'로, 중등의 경우 '교육과정 목표-교과의 중요성-핵심개념-핵심프로세서-범위와 내용-교육과정 기회'로 재구조화되었다. 이 연구는 이와 같은 새로운 지리 학습프로그램의 항목별 특징과 효과적인 지리교육과정 계획을 위한 함의를 도출하였다.
The purpose of the present study is to explore an effective way of teaching English vocabulary which is geared toward improving students' English communicative competence. This study focuses on English verbs, which may be followed by patterns according to subcategorization. Learning verbs must include learning about patterns as well as meaning in order to improve the ability to use verbs receptively and productively, or communicative competence. On the basis of the language progression proposed by Willis (2003), a teaching strategy which helps learners learn English verb patterns effectively and systematically was proposed. The effect of the teaching strategy was investigated. The subjects of the experimental group who learned English verb patterns intentionally through the teaching strategy proposed by this study significantly improved themselves in the ability to use them receptively and productively. This result shows that the teaching strategy including improvisation, recognition, rehearsal, system building, exploration and consolidation is helpful to improving communicative competence.
Urban railway systems are located under populated areas and are mostly constructed for underground structures which demand high standards of structural safety. However, the damage progression of underground structures is hard to evaluate and damaged underground structures may not effectively stand against successive earthquakes. This study attempts to examine initial damage-stage and to access structural damage condition of the ground structures using Earthquake Damage Monitoring (EDM) system. For actual underground structure, vulnerable damaged member of Ulchiro-3ga station is chosen by finite element analysis using applied artificial earthquake load, and then damage pattern and history of damaged members is obtained from measured acceleration data introduced unsupervised learning recognition. The result showed damage index obtained by damage scenario establishment using acceleration response of selected vulnerable members is useful. Initial damage state is detected for selected vulnerable member according to established damage scenario. Stiffness degrading ratio is increasing whereas the value of reliability interval is decreasing.
Segmenting OCT retinal images into layers is important to diagnose and understand the progression of retinal diseases or identify potential symptoms. The task of manually identifying these layers is a difficult task that requires a lot of time and effort even for medical professionals, and therefore, various studies are being conducted to automate this using deep learning technologies. In this paper, we use cGAN-based neural network to automatically segmenting OCT retinal images into seven terrain-type regions defined by six layer boundaries. The network is composed of a Segnet-based generator model and a discriminator model. We also proposed a dynamic programming algorithm for refining the outputs of the network. We performed experiments using public OCT image data set and compared its performance with the Segnet-only version of the network. The experimental results show that the cGAN-based network outperforms Segnet-only version.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.1-12
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2022
The current progression in the Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) based technologies converted the traditional healthcare system into a smart healthcare system. The incorporation of IoT and ML has changed the way of treating patients and offers lots of opportunities in the healthcare domain. In this view, this research article presents a new IoT and ML-based disease diagnosis model for the diagnosis of different diseases. In the proposed model, vital signs are collected via IoT-based smart medical devices, and the analysis is done by using different data mining techniques for detecting the possibility of risk in people's health status. Recommendations are made based on the results generated by different data mining techniques, for high-risk patients, an emergency alert will be generated to healthcare service providers and family members. Implementation of this model is done on Anaconda Jupyter notebook by using different Python libraries in it. The result states that among all data mining techniques, SVM achieved the highest accuracy of 0.897 on the same dataset for classification of Parkinson's disease.
The number of laparosocpic liver resection performed every years has been increasing. There is a trend than more major hepatectomy and complex liver resection is being reported. However there has been a major obstacles in many centers because open liver resection is still considered as a gold standard and many surgeons are still getting used to the old method of liver resection. To start a new procedure, education and training is essential in order to achieve a good outcome without compromising the safety of the patients. A gradual progression is crucial in order to avoid dreadful complication. The development of the consensus meeting and difficulty score has facility the understanding of safe practice in the development of laparoscopic liver resection. In a long run, development of registry system will improve transparency and safety of this operation.
The extent and depth of the event plan determines the scope of pedagogical experience in situations and consequently the quality of immersive learning based on our simulated world. In contrast to planning in conventional narrative-based systems mainly pursuing dramatic interests, planning in virtual world-based pedagogical systems strive to provide realistic experiences in immersed situations. Instead of story plot comprising predetermined situations, our inter-event planning method aims at simulating diverse situations that each involve multiple events coupled via their associated agents' conditions and meaningful associations between events occurring in a background world. The specific techniques to realize our planning method include, two-phase planning based on inter-event search and intra-event decomposition (down to the animated action level); autonomous and independent agents to behave proactively with their own belief and planning capability; full-blown background world to be used as the comprehensive stage for all events to occur in; coupling events via realistic association types including deontic associations as well as conventional causality; separation of agents from event roles; temporal scheduling; and parallel and concurrent event progression mechanism. Combining all these techniques, diverse exogenous events can be derived and seamlessly (i.e., semantically meaningfully) integrated with the original event to form a wide scope of situations providing chances of abundant pedagogical experiences. For effective implementation of plan execution, we devise an execution scheme based on multiple priority queues, particularly to realize concurrent progression of many simultaneous events to simulate its corresponding reality. Specific execution mechanisms include modeling an action in terms of its component motions, adjustability of priority for agent across different events, and concurrent and parallel execution method for multiple actions and its expansion for multiple events.
우리나라 교육과정은 2007 개정 및 2009 개정 교육과정을 통해 미래사회가 요구하는 인재 양성을 목적으로 개선되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위한 개정 방향은 질 높은 교육과정을 위해 연계성 강화에 초점을 두었다. 교육과정에서 연계성은 미래 사회를 대비하기 위한 교육과정의 설계 기준으로 고려해야 할 요소이다. 연계성에는 계속성 및 계열성을 포함하는 종적 연계성과 통합성에 관한 횡적 연계성이 있다. 계속성과 계열성은 교과 내용이 반복되고 지속되는 위계를 의미하며, 통합성은 교과 간 내용의 수준, 범위, 관련성을 말한다. 이번 연구에서는 연계성을 분석하기 위한 기준을 세워 우리나라 과학과 교육과정의 연계성을 종적 및 횡적으로 분석하였다. 또한 과학교육의 성취 수준이 높고 체계적인 교육과정을 갖춘 국가(영국, 캐나다, 미국, 핀란드, 싱가포르, 대만)들을 대상으로 한 국제 비교를 통해 우리나라 교육과정의 문제점을 발견하고 개선 방안을 모색하였다. 그리고 생명과학 광합성 개념의 연계성을 국제 비교 함으로써 우리나라 과학과 교육과정에서 필요한 연계성 강화 근거를 도출하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 과학과 교육과정은 종적 연계성에 초점을 두고 있으며 상대적으로 횡적 연계성에 소홀하다는 문제점이 발견되었다. 이를 보완하기 위해 횡적 연계성이 높은 영국, 미국, 핀란드와 같이 '자연', '환경'과 같은 관점을 도입하고 학생의 흥미와 관심을 고려한다. 둘째, 실제 교육 현장에서 개념의 단순 반복 또는 개념의 특정 학년에 집중으로 계속성과 계열성이 결여되어 있었다. 그 대안으로 Big Idea와 같은 내용 체계나 개념 구성의 기준을 마련하고 캐나다, 미국, 싱가포르의 교육과정에서 자주 등장하는 '시스템'의 관점 도입을 제안한다. 마지막으로 횡적 및 종적 연계성의 공통 기준으로서 교육과정의 교육 내용이 학생들의 발달이나 수준에 적절한지 확인할 수 있는 근거가 부족하였다. 개념 위계와 교육 순서를 제시하는 근거로 최근 해외에서 학생의 학습발달과정 연구가 증가하고 있는 추세이다. 우리나라 교육 현장에 적용이 가능한 학습발달과정에 대한 연구가 필요하며 그에 따라 교육과정을 개발하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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