This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.
This study focuses on surveying and examining the beliefs of elementary pre-service and in-service teachers about science and science education. The instrument consisted of 21 items about science and science education on a 5-Likert scale(score range from 1 to 5). The one contained science knowledge and scientific invention, and the other contained science teacher, learning science and science learning and teaching. Data were collected from 76 pre-service and 96 in-service elementary teachers(24 male and 148 female). The elementary pre-service and in-service teachers had higher level belief about that science knowledge should be acquired by sequential scientific process, the beliefs of in-service teachers was more explicit than those of pre-service teachers. They had beliefs to educate learners by providing scientific joyfulness and sequential scientific process. But, in-service teachers had difficulties to perform scientific process-based activities. It is necessary to provide scientific experiences to understand the nature of science in pre-service and in-service programs.
This paper summarizes findings from investigations into the development and application of English bible study materials for middle school students in two local churches in Seoul, Korea. Six pre-service Christian English teachers have participated in the development of the materials. After the application of the new materials, the pre-service teachers' and bible study teachers' perception of the new materials have been investigated. To analyze the data, the pre-service teachers and bible study teachers were interviewed. The interview data was recorded, transcribed and analyzed based on content analysis method. The findings indicated that the pre-service teachers' church service learning gave them a sense of satisfaction and it also helped them develop professionalism in teacher education. To both the pre-service teachers and bible study teachers, keeping balance between bible teaching and English teaching was found to be a difficult task. The fact that the themes in the new materials are closely related to the lives of the students has been positively evaluated by the bible study teachers.
The purposes of this study were to investigate the effects of the use of link sheet in pre-service mathematics teachers' mathematics learning. The study was conducted in Calculus course during 1 semester with 25 pre-service mathematics teachers. According to the results of questionnaires and focused group interviews, the use of the link sheet helped students to develop deeper understandings of mathematical concepts and mathematical communication ability. In addition, the use of the link sheet encouraged students to realize the value of the mathematics and it also played a central role in creating active and self-directed learning atmosphere.
The aim of this study is to explore the pre-service math teachers' characteristics of education to develop their AI literacy and SW competency, and to derive some implications. We conducted a 14-hours AI and SW education program for pre-service teachers with theory and practice, and an analysis on class observation data, video frames of classes and interview, Python programming assignments and papers. The results of this case study for 3 pre-service teachers are as follows. First, two students understood artificial neural network and deep learning system accurately, furthermore, all students conducted a couple of explorations related with performance improvement of deep learning system with interest. Second, coding and exploration activities using Python improved students' computational thinking as well as SW competency, which help them give convergence education in the future. Third, they responded positively to the necessity of AI literacy and SW competency development, and to applying coding to math class. Lastly, it's necessary to endeavor to give a coding education to the student's eye level according to his or her prerequisite and to ease the burden of student's studying AI technology.
We consider how a pre-service teacher can understand and utilize various concepts of Euclidean geometry by learning conic sections using mathematical definitions in non-Euclidean geometry. In a third-grade class of D University, we used mathematical definitions to demonstrate that learning conic sections in non-Euclidean space, such as taxicab geometry and Minkowski distance space, can aid pre-service teachers by enhancing their ability to acquire and accept new geometric concepts. As a result, learning conic sections using mathematical definitions in taxicab geometry and Minkowski distance space is expected to contribute to enhancing the education of pre-service teachers for Euclidean geometry expertise by fostering creative and flexible thinking.
Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.23
no.4
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pp.430-439
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2016
Purpose: The purpose of this study was to contribute to the development of an efficient teaching-learning method by analyzing effects of writing reflective journals on meta-cognition and problem solving ability in nursing students in education applying blended learning for fundamental nursing skills. Methods: The research design was a one-group pretest-posttest design, done to assess changes in meta-cognition and problem solving ability. Participants were 63 nursing students taking the fundamental nursing skills course at one college in Gyeonggi Province. The course was offered from March 21 to June 3, 2016. Data were collected using pre and post tests given before and after writing of reflective journals in blended learning. Data were analyzed using t-test, ANOVA, $Scheff{\acute{e}}^{\prime}s$ test and paired t-test with SPSS Statistics version 20.0. Results: The results of this study show that scores for meta-cognition and problem solving ability of these students were all above average. There was a statistically significant difference in meta-cognition between pre and post writing of reflective journals but not for problem-solving ability. Conclusion: The findings indicate that writing a reflective journal in blended learning is an efficient teaching-learning method to improve meta-cognition in nursing students.
Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.2
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pp.236-242
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2003
This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.
The purpose of this study is to conduct classroom-friendly learning activity for sustainable development and to find out the learner's understanding level of experiences on sustainable development. The results of this study could be summarized as follows. First, classroom-friendly learning activity for sustainable development which is focused on the sustainable flea market is concerned about enhancing learner's understanding sustainable development. It could be emphasized a viewpoint of sustainable development, and a possibility of expanding learner's experience in dealing with sustainable development. Second, this study shows also a application of the teaching & learning strategy for classroom-friendly learning for sustainable development. Three different group of pre-service teachers were participated in sustainable flea marker activity. It is considered to make the student be able to catch up core knowledge and value of sustainable development during the classroom-friendly learning activity. In conclusion, this research asserts that classroom-friendly learning activity for sustainable development could make students improve the knowledge and value of sustainable development. It is emphasized to advance education for sustainable development as a new teaching & learning strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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